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 126 537 مشتركاً، محتلاً المرتبة 912 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 3 957 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 126 537 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 578، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -18، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.28%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.91% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 417 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 411 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 125.
- 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 19 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
126 537
المشتركون
-1824 ساعات
-3157 أيام
-1 57830 أيام
أرشيف المشاركات
Django: Signals
Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уведомления при наступлении определённых событий и связывать их с обработчиками. Сигналы помогают построить логику, где одна часть приложения реагирует на изменения в другой, без жёсткой связи между компонентами. Делимся статьей, где автор рассказывает про Signals.
👉Читать статью
#статьи
🚀Нужны качественные ноды для работы?
📌Тут лучшие цены на рынке!
📌Безлимитные запросы!
📌Выделенные ноды от 87$
📌Shared - 50$ за 1шт
📌Работайте с комфортом!
Бот для покупки лучших нод - @Flash_Node_bot
Контакт поддежки - https://t.me/Flash_Node_support
Если нужной ноды не нашлось в боте - напишите в поддержку и ее установят специально для вас
Напишите в поддержку что вы от "Простой Python | Программирование" и получите 30% скидку на первый заказ!
Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов
Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно полезно для улучшения восприятия плотностей на scatter/hist. Обрати внимание, при большом количестве точек рисование прозрачных векторных объектов в PDF/SVG может быть очень медленным и привести к большому файлу. В таком случае стоит использовать rasterized=True. Они будут сохранены как растровое изображение внутри векторного файла.
#практика
🎯 Бот, в котором платят за логику
3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, — приз всё равно будет.
Не лотерея. Тест с реальными наградами.
15 минут. Никаких регистраций. Только Telegram.
🚀 Заходи — покажи класс: https://epic.st/hpNWkP?erid=2VtzqvUyTCX
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Сравнение Msgspec и DataClasses
Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый используется для сериализации данных, второй – для создания классов с автоматической генерацией методов. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах и недостатках этих модулей.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как выполнять сохранение состояния модели в файл с последующей ее загрузкой.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Трехмерные графики
Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек.
projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки.
#практика
Фундаментальные шаблоны проектирования
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Трансформации transform
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры.
👀Смотреть видео
#видео
Какая работа тебе подходит?
Сейчас в сети хайпит крутейший профтест. Всего за 5 минут он супер точно покажет твои сильные и слабые стороны и подберет идеальную профессию.
Проходим тут: ссылка
Matplotlib: Кастомные стили
Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать свой файл стиля. Он называется .mplstyle. Это особенно удобно, если нужно поддерживать единый фирменный стиль для всех визуализаций.
#практика
Разработка браузерного расширения
Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты узнаешь, как можно за две недели пройти путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрирована реализация обучения нейронной сети классификации изображений цифр БД MNIST. MNIST – это датасет рукописных цифр. Каждое изображение формата 28x28 пикселей.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Анимации
Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создается анимированная синусоида, которая движется по фазе. blit=True ускоряет отрисовку, перерисовывая только измененные части. PillowWriter экспортирует анимацию в .gif без применения сторонних библиотек.
#практика
Как быстро находить ошибки в коде?
SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить ошибки. Как им пользоваться – узнаешь из этой статьи.
👉Читать статью
#статьи
