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 125 649 مشتركاً، محتلاً المرتبة 924 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 3 982 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 125 649 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 06 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -2 112، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -36، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 3.98%. 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 4 998 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 471 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 52.
- 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 07 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
125 649
المشتركون
-3624 ساعات
-3327 أيام
-2 11230 أيام
أرشيف المشاركات
CI-конвейер
Каждый проект может извлечь выгоду из надежного конвейера непрерывной интеграции. Он создает твое приложение, запускает тесты, анализирует код, проверяет качество кода, выполняет анализ уязвимостей и многое другое. Создание такого конвейера занимает значительное количество времени. В данной статье рассказывается про полнофункциональный CI-конвейер.
👉Читать статью
#статьи
ТОП-10 красивых мест Москвы и Питера, о которых вы не знали
Парки, соборы, бары и секретные локации — после подписки вы убедитесь, что в Москве и Питере гулять можно не только по центру 😍
Сохраняйте:
❤️ Места Москвы
❤️ Места Питера
Наследование от встроенных типов и от object
Все классы по умолчанию наследуются от класса object. Благодаря этому видео ты узнаешь, как это работает и зачем это нужно. Также познакомишься с функцией issubclass() для проверки принадлежности дочернего класса базовому классу.
👀Смотреть видео
#видео
Изучить основы Python за 14 дней? За 990 рублей? Это реально!
Подключайтесь к нашему подготовительному курсу по Python-разработке!
Не важно, сколько вам лет, какое у вас образование и кем вы работаете сейчас. Для начала обучения не нужен опыт в разработке!
Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты вашего времени.
Всего за 2 недели вы изучите основы языка под руководством опытного наставника, пройдете 69 урока с практикой в браузере и напишите свою первую программу.
Торопитесь. Стартуем 14 сентября!
MongoDB: Удаление документов
Чтобы удалить один документ, используй delete one(). Первый параметр метода delete one() — это объект запроса, определяющий, какой документ нужно удалить. Чтобы удалить более одного документа, используй метод delete many(). Чтобы удалить все документы в коллекции, передай пустой объект запроса в delete many().
#практика #mongodb
timedelta
Функция timedelta() присутствует в библиотеке datetime, которая обычно используется для вычисления различий в датах. Также может использоваться для манипуляций с датами в Python. Это один из самых простых способов выполнения манипуляций с датами. Делимся статьей, где автор демонстрирует работу timedelta().
👉Читать статью
#статьи
Бесплатные обучающие видеоуроки, которые лучше платных
https://t.me/+dbljKGlvsdcxNzJi
p.s информация дополняется
Системы итерированных функций
Системы итерированных функций — это метод создания фракталов с использованием самоподобия. Изображение IFS определяется как сумма геометрических преобразований самого себя. Для определения изображения достаточно просто указать преобразования вместе с весом для каждого преобразования. Данное видео поможет тебе разобраться с IFS.
👀Смотреть видео
#видео
Telegraph API: автоматизированное создание заметок
Делимся статьей, где автор рассказывает про Telegraph API. Демонстрируется, как с его помощью можно реализовать автоматизированное создание заметок. Также показано, как можно это реализовать без применения API.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
Начните работать в Data Science уже через три дня
Мечтаете овладеть престижной высокоплачиваемой профессией и быть в тренде научного прогресса?
Окунитесь в мир Data Science на трехдневном интенсиве!
В ходе бесплатного тест-драйва познакомимся с профессией Data Scientist и её направлениями. Узнаем, чем отличается машинное обучение от глубокого, изучим базовый синтаксис Python для анализа данных и построения собственной нейронной сети.
День1: Познакомимся с DS и попрактикуемся в сфере анализа данных.
День 2: Освоим теорию и практику машинного обучения.
День 3: Обсудим лучшие работы и наградим их авторов.
Во время обучения вас ждут два домашних задания и первый кейс для портфолио, который вы сделаете сами!
📅Ждем вас 13,14 и 15 сентября в 17:00 по мск!
📌 https://clc.to/nSHSUw
SciPy: Расстояние Хэмминга
Расстояние Хэмминга — это метрика для сравнения двух строк двоичных данных. При сравнении двух двоичных строк одинаковой длины расстояние Хэмминга — это количество битовых позиций, в которых два бита различны. Используется для обнаружения или исправления ошибок при передаче данных по компьютерным сетям. Также применим в теории кодирования для сравнения слов данных одинаковой длины.
#практика #scipy
Оператор присваивания
Оператор присваивания (или оператор моржа) появился в версии 3.8. Однако он все еще вызывает споры, и многие люди испытывают к нему необоснованную ненависть. В данной статье автор рассказывает, для чего нужен этот оператор и как им пользоваться.
👉Читать статью
#статьи
• Взять кредит в банке и легально не отдавать его благодаря лазейкам в законодательстве — это экономика
• Получать от государства до 90к в месяц и не платить налоги — это экономика
• Получить ипотеку под 0% — это экономика
Если вы начнёте разбираться в экономике — вы заработаете там, где другие теряют. Один из простых способов разобраться — подписка на канал «Деньги в банке».
Там рассказывают, что на самом деле происходит в экономике, какие лазейки пытается скрыть ЦБ, и как на этом заработать обычным людям.
Подписываетесь и изучайте, других таких каналов просто нет: https://t.me/+pCrjy75GNtU2YWZi
Атрибуты private/protected
Защищенные члены класса доступны внутри класса, а также доступны для его подклассов. Никакой другой среде не разрешен доступ к нему. Двойное подчеркивание перед переменной делает ее приватной. Это значит, что ее нельзя трогать вне класса. Любая попытка сделать это приведет к ошибке AttributeError. Данное видео поможет разобраться с private и protected.
👀Смотреть видео
#видео
NumPy: copy/view
Основное различие между копией и представлением заключается в том, что копия — это новый массив, а представление — просто представление исходного массива. Копия владеет данными, и любые изменения, внесенные в копию, не повлияют на исходный массив. Любые изменения, внесенные в исходный массив, не повлияют на копию. Представление не владеет данными, и любые изменения, внесенные в представление, повлияют на исходный массив. Любые изменения, внесенные в исходный массив, повлияют на представление.
#практика
Девушки по всему миру массово жалуются на разработки нейросетей, потому что искусственный интеллект помогает раздеть их!
Об этом, и многом другом рассказывают на канале ИИ.
Сделать фейк видео, оживить мертвецов, заставить животных разговаривать, и даже создать нейронную сеть!
Да, это возможно. Подписывайтесь: https://t.me/+g-O0Ob7RLNlkZTgy
map/filter/zip
Функция map() используется для применения функции ко всем элементам указанного итерируемого объекта и возврата объекта Map. Функция filter() проверяет состояние каждого элемента в итерируемом объекте и возвращает отфильтрованную структуру данных. Она содержит только те элементы, которые соответствуют заданным условиям. Функция zip() объединяет элементы двух списков с соответствующими индексами в итерацию кортежей. Данное видео поможет разобраться с этими функциями.
👀Смотреть видео
#видео
Вы — новичок в программировании или начинающий разработчик? Познакомьтесь с одним из самых популярных и востребованных языков программирования — Python!
Узнайте больше: 👉 https://clc.to/NMWdXw
Этот язык программирования использовали для разработки EVE Online, Battlefield, Sims 4. Его просто изучить, даже если вы никогда раньше не видели строчки кода.
Python универсален. На нём пишут сайты, игры, чат-ботов, нейросети и проводят научные вычисления.
Что вас ждёт:
📌 изучение азов программирования на Python и разбор основных элементов языка;
📌 создание программы-сервера для прослушивания подключений;
📌 разработка интерфейса мессенджера;
📌 работа с библиотеками PyQt, Kivy, wxWidgets, Тkinter.
Спикером будет специалист, который 17 лет работает в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения, — Михаил Овчинников.
🎁 Всем, кто зарегистрируется, подарим статью с полезными скриптами на Python. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Подключайтесь к бесплатному онлайн-интенсиву с 12 по 14 сентября в 21:00 по московскому времени!
Устаревшие библиотеки
С каждым релизом Python добавляются новые модули и внедряются новые и улучшенные способы решения различных задач. Делимся статьей, где автор рассказывает про устаревшие библиотеки.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
Back propagation
Back propagation — это тип алгоритма обучения для искусственных нейронных сетей, в котором точно настраиваются весовые функции и повышается точность модели. Он использует метод градиентного спуска. Это уменьшает среднеквадратичное расстояние между прогнозируемыми и фактическими данными. Данное видео поможет разобраться с back propagation.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
