Простой Python | Программирование
الذهاب إلى القناة على Telegram
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Простой Python | Программирование
تُعد قناة Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 125 273 مشتركاً، محتلاً المرتبة 927 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 3 997 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 125 273 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 328، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.20%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.97% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 272 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 471 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 57.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل модуль, itertools, gigachat, math, decimal.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 12 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
125 273
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-2717 أيام
-1 32830 أيام
أرشيف المشاركات
Memoryview
Когда ты выполняешь какое-либо действие над объектом, Python должен создать копию объекта. Если у тебя большие данные для работы, ты будешь создавать копии огромных кусков данных, которые практически бесполезны. Используя протокол буфера, можно предоставить другому объекту доступ для использования/изменения больших данных без их копирования. Это позволяет программе использовать меньше памяти и увеличивает скорость выполнения.
#практика
Функция super
Функция super() в Python делает наследование классов более управляемым и расширяемым. Функция возвращает временный объект, который позволяет ссылаться на родительский класс по ключевому слову super. Другими словами, super() позволяет тебе создавать классы, которые легко расширяют функциональность ранее созданных классов без повторной реализации их функциональности.
#практика
Bisect.insort
Сортировка – затратный процесс. Если у тебя есть отсортированная последовательность, лучше оставить ее такой. Для этого можно использовать bisect.insort. insort(seq, item) вставляет item в seq, чтобы сохранить последовательность в порядке возрастания. Как и bisect, insort принимает необязательные аргументы lo, hi, чтобы ограничить поиск подпоследовательностью. Существует также вариант insort left, который использует bisect left для поиска точек вставки.
#практика
Linux с нуля!
Обзоры дистрибутивов, полезные фичи и инструменты
https://t.me/linux_education
Bisect: поиск
bisect(haystack, needle) выполняет бинарный поиск needle в haystack. Он должен быть отсортированной последовательностью, чтобы найти позицию, в которую можно вставить needle, сохраняя при этом haystack в возрастающем порядке. Другими словами, все элементы, появляющиеся до этой позиции, меньше или равны needle. Ты можешь использовать результат bisect(haystack, needle) в качестве индексного аргумента для haystack.insert(index, needle). Однако использование insort выполняет оба шага и работает быстрее.
#практика
np.sort/np.argsort
Функция NumPy np.sort намного эффективнее, чем встроенные функции сортировки. Она используется для возвращения отсортированной версии массива без изменения ввода. Функция argsort вместо этого возвращает индексы отсортированных элементов. Первый элемент дает индекс наименьшего элемента, второе значение дает индекс второго наименьшего элемента и так далее. Затем эти индексы можно использовать для построения отсортированного массива, если это необходимо.
#практика
Это свершилось!
Известный профессор Стэнфордского университета Олег Бакей сделал канал для программистов.
Там он рассказывает о неочевидных вещах в изучении программирования и дает уникальную информацию.
Кладезь знаний тут: @codecademy
Сортировка по строкам или столбцам
Полезной функцией алгоритмов сортировки NumPy является возможность сортировки по определенным строкам или столбцам многомерного массива. Делается это с использованием аргумента axis. Обрати внимание, каждая строка или столбец рассматривается как независимый массив. Любые отношения между значениями строки или столбца будут потеряны.
#практика
Глубокая копия
Глубокие копии - дубликаты, которые не имеют общих ссылок на встроенные объекты. Модуль copy предоставляет функции deepcopy и copy, которые возвращают глубокие и поверхностные копии произвольных объектов. В данном примере мы создали простой класс Bus. Он представляет школьный автобус, который загружается пассажирами, а затем подбирает или высаживает пассажиров на своем маршруте.
#практика
Специализированные функции
В NumPy доступно большое количество универсальных функций: гиперболические тригометрические функции, побитовая арифметика, операторы сравнения, преобразование радианов в градусы, округление и остатки, и многое другое. Отличный источник более специализированных и малоизвестных универсальных функций — подмодуль scipy.special. Если ты хочешь вычислить какую-то непонятную математическую функцию, скорее всего, она реализована в scipy.special. Существует слишком много функций, чтобы перечислить их все. Данный пример показывает пару, которые могут возникнуть в контексте статистики.
#практика
Если на вопрос «где лучше работать?» ответ простой — в IT
То выбрать из десятков IT-профессий ту, которая подойдет вам с учетом интересов, знаний и опыта — сложнее. Лучше всего, попробовать каждое направление и сделать выбор.
Бесплатный проект «IT-рентген» поможет любому желающему найти для себя подходящую профессию в IT.
Начните с прохождения теста — он покажет анализ личности и направления, которые подходят именно вам. А дальше, путь пройдет через практикумы, прямые эфиры, карьерные консультации и приведет к новой IT-профессии! Вы попробуете себя в каждом направлении, познакомитесь с экспертами индустрии и получите много полезных советов и материалов.
📌Пройти тест «Какой путь в IT - ваш» - https://clc.to/6BX2YQ
Указание вывода
Для больших вычислений иногда полезно иметь возможность указать массив, в котором будет храниться результат вычисления. Вместо создания временного массива ты можешь использовать его для записи результатов вычислений непосредственно в то место памяти, где ты хочешь, чтобы они были. Это можно использовать даже с представлениями массива. Например, мы можем записать результаты вычисления в каждый другой элемент указанного массива. Если бы вместо этого мы написали y[::2] = 2 ^ x, это привело бы к созданию временного массива для хранения результатов 2 ^ x. За этим последовала бы вторая операция, копирующая эти значения в массив y. Это не имеет большого значения для такого небольшого вычисления, но для очень больших массивов экономия памяти за счет осторожного использования аргумента out может быть значительной.
#практика
WeakValueDictionary
Класс WeakValueDictionary реализует изменяемое сопоставление, в котором значения являются слабыми ссылками на объекты. Когда упомянутый объект удаляется сборщиком мусора в другом месте программы, соответствующий ключ автоматически удаляется из WeakValueDictionary. Это обычно используется для кэширования. В данном примере каждый сыр загружается из catalog в stock, реализованный как WeakValueDictionary. Однако все, кроме одного, исчезают со склада, как только каталог удаляется. Переменная цикла for является глобальной переменной и никогда не исчезнет, если ее явно не удалить.
#практика
3D-поверхность
В Python можно строить трехмерные графики благодаря импорту набора инструментов mplot3d, включенного в основную установку Matplotlib. После импорта этого подмодуля можно создать трехмерную ось, передав ключевое слово project='3d' любой из обычных процедур создания осей. Теперь ты можешь строить различные типы трехмерных графиков. Данный код демонстирует построение трехмерной поверхности, окрашенной в цветовую карту coolwarm. Поверхность делается непрозрачной с помощью antialiased=False. Также демонстрируется использование LinearLocator и пользовательского форматирования для меток деления оси Z.
#практика
Поверхностная копия
Самый простой способ скопировать список — использовать встроенный конструктор для самого типа. Использование конструктора создает поверхностную копию. Самый внешний контейнер дублируется, но копия заполняется ссылками на те же элементы, которые содержатся в исходном контейнере. Это экономит память и не вызывает проблем, если все элементы являются неизменяемыми. Но если есть изменяемые элементы, это может привести к неприятным сюрпризам.
#практика
Загляните в мир разработки на Python! Пройдите бесплатный интенсив Skillbox и начните осваивать один из самых распространённых языков программирования.
Заполните форму, и мы отправим вам статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/mxO-sA.
📌 Освоите азы программирования на Python и разберёте основные элементы языка.
📌 Поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter и поймёте основы сетевого ПО.
📌 Напишете интерфейс мессенджера на Python на практических вебинарах.
⭐️ Спикер интенсива — специалист, который 17 лет работает в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения, Михаил Овчинников.
🎁 Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.
Ждём вас в прямом эфире с 10 по 12 мая в 21:00 по московскому времени 😉
Относительная неизменность кортежей
Кортежи содержат ссылки на объекты. Неизменяемость кортежей действительно относится к ссылкам, которые она содержит, и не распространяется на объекты, на которые ссылаются. Другими словами, если ссылки являются изменяемыми, они могут измениться, даже если сам кортеж не изменится. В данном примере значение кортежа изменяется в результате изменений объекта, на который он ссылается. Что никогда не может измениться в кортеже, так это идентификатор содержащихся в нем элементов.
#практика
Декартово произведение
Списковое включение может генерировать списки из декартова произведения двух или более итераций. Элементы, составляющие декартово произведение, представляют собой кортежи. Они состоят из элементов каждого входного итерируемого объекта. Результирующий список имеет длину, равную произведению длин входных итераций. В данном примере мы сортируем майки по двум цветам и трем размерам.
#практика
