Библиотека Python разработчика | Книги по питону
前往频道在 Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
显示更多
📈 Telegram 频道 Библиотека Python разработчика | Книги по питону 的分析概览
频道 Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 17 959 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 7 250，并在 俄罗斯 地区排名第 36 565 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 17 959 名订阅者。
根据 04 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 -87，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 5.31%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.70% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 953 次浏览，首日通常累积 485 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 4。
- 主题关注点： 内容集中在 numbers, yield, модуль, none, декоратор 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：
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
凭借高频更新（最新数据采集于 05 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。
17 959
订阅者
-324 小时
-157 天
-8730 天
帖子存档
Mastering Python Networking: Your one-stop solution to using Python for network automation, programmability, and DevOps
Eric Chou (2020)
Networks in your infrastructure set the foundation for how your application can be deployed, maintained, and serviced. Python is the ideal language for network engineers to explore tools that were previously available to systems engineers and application developers. In Mastering Python Networking, Third edition, you'll embark on a Python-based journey to transition from traditional network engineers to network developers ready for the next-generation of networks.
Пройдите вступительный тест из 20 вопросов на одном из самых популярных языков программирования в мире - Python. Лишь 30% из всех желающих проходят вступительное тестирование. Если сможете сдать — пройдёте на продвинутый курс для разработчиков: https://otus.pw/khmh/
Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning And Deep Learning Models With Python
Pramod Singh, Avinash Manure (2020)
Learn how to use TensorFlow 2.0 to build machine learning and deep learning models with complete examples.
The book begins with introducing TensorFlow 2.0 framework and the major changes from its last release. Next, it focuses on building Supervised Machine Learning models using TensorFlow 2.0. It also demonstrates how to build models using customer estimators. Further, it explains how to use TensorFlow 2.0 API to build machine learning and deep learning models for image classification using the standard as well as custom parameters.
You'll review sequence predictions, saving, serving, deploying, and standardized datasets, and then deploy these models to production. All the code presented in the book will be available in the form of executable scripts at Github which allows you to try out the examples and extend them in interesting ways.
Интеграция CRM с телефонией — это множество мелочей, за которые вам скажут спасибо, а еще она облегчат работу ИТ-шника.
Лишь пара примеров.
Спрашивают доступы на прослушку? Запрашивают выгрузку – звонков?
Добавь эти данные в CRM пусть смотрят все сами 😊
Просят определитель номера? Сотрудники мечтают, вот бы просто посмотреть в CRM на имя клиента — и сразу с ним соединиться?
Вы маг ИТ — вы можете сделать и это. Почти. Кликнуть по имени клиента коллегам все же придется. А всплывающая карточка при входящем звонке будет появляться сама. 😉
Опять кто-то прослушал звонок генерального? Нужно ограничить доступ к записям звонков VIP-клиентов? - Включите в виртуальной АТС защиту разговоров руководителя и дополните настройки ограничением доступа в CRM.
Интегрируйте вашу CRM c облачной телефонией MANGO OFFICE - CRM станет мощнее, а вы избавитесь от множества рутинных задач.
Путь Python. Черный пояс по разработке, масштабированию, тестированию и развертыванию
Джульен Данжу (2020)
«Путь Python» позволяет отточить ваши профессиональные навыки и узнать как можно больше о возможностях самого популярного языка программирования. Эта книга написана для разработчиков и опытных программистов. Вы научитесь писать эффективный код, создавать лучшие программы за минимальное время и избегать распространенных ошибок. Пора познакомиться с многопоточными вычислениями и мемоизацией, получить советы экспертов в области дизайна API и баз данных, а также заглянуть внутрь Python, чтобы расширит понимание языка.
Погрузитесь в профессию Data Scientist!
Посетите бесплатный обучающий интенсив по анализу данных, на котором вы познакомитесь с основами программирования на Python, попрактикуетесь на реальных задачах и оцените, интересно ли вам это направление.
Бесплатная регистрация по ссылке: 👉 https://clc.to/hqmk0A.
💣 Вы поработаете с одним из самых популярных языков программирования и научитесь решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist.
🎁 Все участники, дошедшие до конца интенсива, получат в подарок электронную книгу от издательства «МИФ».
💲 Авторам трёх лучших проектов выдадут сертификаты на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!
⚡ Используй отличный шанс начать карьеру в Data Science и стать востребованным специалистом!
TensorFlow для глубокого обучения
Б. Рамсундар, Р. Б. Заде (2019)
Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня. В книге рассмотрены базовые вычисления в библиотеке TensorFlow, простые обучающиеся системы и их построение, полносвязные глубокие сети, прототипы и превращение прототипов в высококачественные модели, сверхточные нейронные сети и обработка изображений, рекуррентные нейронные сети и наборы естественно-языковых данных, способы обучения с максимизацией подкрепления на примере известных игр, приемы тренинга глубоких сетей с помощью графических и тензорных процессоров.
Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка
Брайан Макмахан, Делип Рао (2020)
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
Applied Machine Learning with Python
Andrea Giussani (2020)
If you are looking for an engaging book, rich in learning features, which will guide you through the field of Machine Learning, this is it. This book is a modern, concise guide of the topic. It focuses on current ensemble and boosting methods, highlighting contemporray techniques such as XGBoost (2016), Shap (2017) and CatBoost (2018), which are considered novel and cutting edge models for dealing with supervised learning methods. The author goes beyond the simple bag-of-words schema in Natural Language Processing, and describes the modern embedding framework, starting from the Word2Vec, in details. Finally the volume is uniquely identified by the book-specific software egeaML, which is a good companion to implement the proposed Machine Learning methodologies in Python.
Natural Language Processing with Python and spaCy: A Practical Introduction
Yuli Vasiliev (2020)
Natural Language Processing with Python and spaCy will show you how to create NLP applications like chatbots, text-condensing scripts, and order-processing tools quickly and easily. You'll learn how to leverage the spaCy library to extract meaning from text intelligently; how to determine the relationships between words in a sentence (syntactic dependency parsing); identify nouns, verbs, and other parts of speech (part-of-speech tagging); and sort proper nouns into categories like people, organizations, and locations (named entity recognizing). You'll even learn how to transform statements into questions to keep a conversation going.
Интересно, как работают «умные» чат-боты и виртуальные ассистенты? Присоединяйся к бесплатному интенсиву, на котором у тебя будет возможность разработать такую программу самому.
Регистрация по ссылке: ▶ https://clc.to/zryq-Q.
Что тебя ждёт?
➕ Введение в Python, знакомство с Anaconda.
➕ Разбор архитектуры чат-ботов.
➕ Тренировка модели машинного обучения.
➕ Подключение чат-бота к Telegram.
🎁 Все участники интенсива получат электронную книгу Кея Петерсона и Дэвида Колба «Век живи — век учись» от издательства «МИФ»!
Подборка телеграм каналов для разработчиков 🎯
Программирование {BookFlow}
Публикуют лекции и книги по программированию, видеоуроки, доклады с IT конференций.
@bookflow
Системный администратор
Все для системного администратора: библиотека электронных книг, полезные статьи, мануалы.
@i_odmin
Хакер {Hacker}
Канал о кибербезопасности: защита, кодинг, новости, интервью, безопасность в сети.
@thehaking
Frontend разработчик
Библиотека электронных книг и статей для frontend разработчиков.
@frontend_1
Библиотека Java разработчика
Книги по программированию на Java.
@BookJava
Я Математик
Публикуем книги по математике, видео, задачи с собеседований и олимпиад.
@Pomatematike
Библиотека программиста
Очень большая база книги по программированию.
@proglb
Книги для программистов
Книги по программированию, библиотека электронных книг для разработчиков.
@bfbook
Английский с нуля🇬🇧
Учите английский язык самостоятельно и бесплатно.
@UchuEnglish
Progjob
Работа для программистов, IT специалистов. Бесплатная публикация.
@progjob
ITumor | программисты шутят
Шутки и мемы о программистах, про разработчиков
@itumor
Сообщество Дизайнеров🎨
Максимально полезные статьи для дизайнеров
@ux_web
CPA и арбитраж трафика
Канал про бабло из интернета. CPA, SMM, SEO, арбитраж трафика, соцсети
@partnerochkin
Ключи для НОД 32 / Касперский / Windows
Свежие ключи для ESET бесплатно
@kluchi_dlya_nod32
Generative Adversarial Networks with Python
Jason Brownlee (2020)
Generative Adversarial Networks are a type of deep learning generative model that can achieve startlingly photorealistic results on a range of image synthesis and image-to-image translation problems.
In this new Ebook written in the friendly Machine Learning Mastery style that you’re used to, skip the math and jump straight to getting results.
With clear explanations, standard Python libraries, and step-by-step tutorial lessons, you’ll discover how to develop Generative Adversarial Networks for your own computer vision projects.
Django Design Patterns and Best Practices
Arun Ravindran (2018)
Learning to build more maintainable websites with Django either takes a lot of experience or familiarity with various pragmatic design patterns. This book will accelerate your journey into the world of web development. This new edition is updated with additional chapters and diagrams to help you get to grips with the current best practices in the latest versions of Django and Python.
14 июля пройдет бесплатный вебинар «Python для начинающих: когда Excel уже недостаточно» от Ильи Братенькова, консультанта Big4 и программиста с многолетним опытом. На вебинаре вы сможете потренироваться на реальных задачах из сферы анализа данных, а также узнаете:
— Как быстро обрабатывать большие массивы данных с помощью Python.
— Как быстро и красиво визуализировать данные с помощью библиотеки Seaborn.
— Как избавиться от ошибок и лишних символов в базах данных, используя библиотеку Pandas.
— Какие преимущества есть у Python по сравнению с Excel и как ими пользоваться.
Успейте зарегистрироваться на вебинар до 14 июля включительно: https://vk.cc/awJEbK
Discovering Computer Science : Interdisciplinary Problems, Principles, and Python Programming
Jessen Havill (2020)
Discovering Computer Science: Interdisciplinary Problems, Principles, and Python Programming introduces computational problem solving as a vehicle of discovery in a wide variety of disciplines. With a principles-oriented introduction to computational thinking, the text provides a broader and deeper introduction to computer science than typical introductory programming books.
Organized around interdisciplinary problem domains, rather than programming language features, each chapter guides students through increasingly sophisticated algorithmic and programming techniques. The author uses a spiral approach to introduce Python language features in increasingly complex contexts as the book progresses.
Думаешь, Data Science — только для продвинутых? Убедись, что для разработки искусственного интеллекта достаточно базовой арифметики! Попробуй свои силы на бесплатном интенсиве от Skillbox.
Регистрация по ссылке: 🔜 https://clc.to/uJ02Uw.
Опыт в программировании для участия не нужен!
Что тебя ждёт?
⚙ Экспресс-введение в Python.
⚙ Работа с библиотеками Matplotlib и Scikit-Learn.
⚙ Загрузка и визуализация данных.
⚙ Построение модели от начала до конца.
⚙ Оценка качества полученной модели.
🎁 А если твой проект будет одним из лучших, получишь сертификат на 30 000 рублей для поступления на любой курс онлайн-университета Skillbox!Effective Python : 90 specific ways to write better Python
Brett Slatkin (2020)
It’s easy to start developing programs with Python, which is why the language is so popular. However, Python’s unique strengths, charms, and expressiveness can be hard to grasp, and there are hidden pitfalls that can easily trip you up.
This second edition of Effective Python will help you master a truly “Pythonic” approach to programming, harnessing Python’s full power to write exceptionally robust and well-performing code. Using the concise, scenario-driven style pioneered in Scott Meyers’ best-selling Effective C++, Brett Slatkin brings together 90 Python best practices, tips, and shortcuts, and explains them with realistic code examples so that you can embrace Python with confidence.
Building Machine Learning Powered Applications: Going From Idea to Product
Emmanuel Ameisen (2020)
Learn the skills necessary to design, build, and deploy applications powered by machine learning. Through the course of this hands-on book, you’ll build an example ML-driven application from initial idea to deployed product. Data scientists, software engineers, and product managers with little or no ML experience will learn the tools, best practices, and challenges involved in building a real-world ML application step-by-step.
⚡️8 июля в 20:00 мск не забудьте принять участие в онлайне Дня открытых дверей легендарного курса «Разработчик Python»!
Вступительный тест на этот курс проходят всего 30% поступающих. Абсолютное большинство отмечает актуальность и сложность курса. Проверьте, сможете ли вы поступить и учиться.
📍На вебинаре:
• Поговорим о программе курса и ее наполнении. Если вы уверенно чувствуете себя с Python, помните C, имеете представление о сетевом взаимодействии и реляционных СУБД, умеете обращаться с Linux, git’ом и прочими стандартными инструментами девелопера – программа вам очень понравится;
• Ответим на все интересующие вопросы про формат обучения и выпускной проект;
• Расскажем об условиях трудоустройства для выпускников. По статистике курса, 27% процентов выпускников поменяли место работы.
• Обсудим актуальные тенденции отрасли.
🎁Первые 20 участников, зарегистрировавшихся на этот вебинар, получат сертификат на скидку. Еще 10 будут распределены во время вебинара.
👉Регистрируйтесь на сайте: https://otus.pw/H4Ax/
