Python RU
前往频道在 Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
显示更多
📈 Telegram 频道 Python RU 的分析概览
频道 Python RU (@pro_python_code) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 326 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 166，并在 俄罗斯 地区排名第 52 207 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 12 326 名订阅者。
根据 03 十一月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -16，过去 24 小时变化为 -3，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 7.59%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.08% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 935 次浏览，首日通常累积 379 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 5。
- 主题关注点： 内容集中在 api, docker, github, sql, linux 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
凭借高频更新（最新数据采集于 04 十一月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
12 326
订阅者
-324 小时
-87 天
-1630 天
帖子存档
12 326
Лайфхак: чтобы найти норм работу на удалёнке (или офисную) — не надо шурстить HeadHunter и сотни мусорных каналов.
Надо просто держать в подписках Python Job. Туда напрямую обращаются лучшие работодатели со всего мира: Яндекс, Сбербанк, Intel и другие топы.
Если вы пишете на Python, вы только начинаете или уже профи в своем деле, то подписывайся на наш канал. У нас вы найдете стажировки, работу для разного уровня и рекомендации как не облажаться при трудоустройстве!
12 326
Как я устроил пожизненный запас чесночных пицца-палочек с помощью Python и Selenium
Плоды программирования в повседневной жизни: подробно о том, как с помощью внимательности и собственного бота можно обойти систему и вкусно поесть.
https://nuancesprog.ru/p/10397
@pro_python_code #статьи #Python
12 326
Repost from Машинное обучение RU
Пошаговое построение логистической регрессии в Python
Поэтапная реализация на примере банковского прогноза покупки депозита с подробным описанием всех шагов, включая изучение данных, создание индикаторных переменных, over-sampling и рекурсивное исключение признаков.
https://nuancesprog.ru/p/8729
@machinelearning_ru #статьи #Python #DataScience
12 326
🐍📈 Как «оживлять» графики и впечатлять всех красивыми анимациями с помощью Python
Показываем на примерах, как создавать красивые анимации с помощью Python, чтобы удивлять даже самых искушенных зрителей.
https://proglib.io/p/kak-ozhivlyat-grafiki-i-vpechatlyat-vseh-krasivymi-animaciyami-s-pomoshchyu-python-2022-03-29
https://t.me/pro_python_code
12 326
✔️ Введение в множественное наследование и super()
Введение в множественное наследование и super() для Python-разработчиков. Также в этой статье мы рассмотрим, как справляться с проблемой алмаза.
https://pythonist.ru/vvedenie-v-mnozhestvennoe-nasledovanie-i-super/
@pro_python_code
12 326
🗯 Создание чат-бота на Python
https://pythonist.ru/sozdanie-chat-bota-v-python/
@pro_python_code
12 326
Рекурсивные функции в Python
https://pythonist.ru/rekursivnye-funkczii-v-python/
@pro_python_code
12 326
Пишем симулятор естественного отбора на Python
https://tproger.ru/articles/pishem-simuljator-estestvennogo-otbora-na-python/
@pro_python_code
12 326
🐍 Что такое yield в Python? Самый популярный вопрос на Стаковерфлоу по Питону
https://proglib.io/p/chto-takoe-yield-v-python-samyy-populyarnyy-vopros-na-stakoverflou-po-pitonu-2022-03-21
@pro_python_code
12 326
Одна особенность filter
Синтаксис встроенной функции
filter такой:
filter(function, iterable).
Эта функция фильтрует значения переданной последовательности с помощью функции function. Если function получает очередной элемент последовательности и возвращает True, то элемент попадает в результат работы filter, иначе нет.
Например, таким способом можно отфильтровать только строки, состоящие из чисел:
>>> strings = ['two', 'list', '', 'dict', '100', '1', '50']
>>> list(filter(str.isdigit, strings))
['100', '1', '50']
Или только четные значения:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
Часто в качестве фильтров используют лямбда-функции или член-функции классов.
А еще (внезапно) вместо функции можно использовать None:
>>> random = [1, 'a', 0, False, True, '0', '']
>>> list(filter(None, random))
[1, 'a', True, '0']
И тогда filter вернет только truthy значения. 🐍12 326
Когда не знаете, что будет завтра — вкладывайте в себя. Поступите на онлайн-курс «Reverse-Engineering» от OTUS. Пройдите тест и узнайте, готовы ли вы к обучению.
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО РЕВЕРС-ИНЖИНИРИНГУ: https://otus.pw/75Pf/
— Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатный 2-дневный интенсив от специалиста из всемирно известной ИБ-компании — «Анализ буткита»: https://otus.pw/to4Z/
12 326
🖋 Создаем автокорректор текста на Python (аналог т9). Работаем с пакетом nltk.
Читать
@pro_python_code
