现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 18 311 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 7 332，并在 俄罗斯 地区排名第 36 874 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 18 311 名订阅者。
根据 13 六月, 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 -83，过去 24 小时变化为 -2，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 5.50%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.75% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 007 次浏览，首日通常累积 503 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 2。
- 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 14 六月, 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。
18 311
订阅者
-224 小时
-167 天
-8330 天
帖子存档
Туториал по созданию системы фильтров Snapchat с использованием Deep Learning
В этой статье я расскажу о процессе и немного о теории проекта из названия. Раскрою все карты — когда я использовал термин «Snapchat» в заголовке, я немного схитрил, потому что, хотя этот проект работает по тому же принципу (использование ключевых точек лица для сопоставления объектов лицу), он сам по себе никак не связан с реализацией подобного функционала в Snapchat с точки зрения сложности и точности. После этого позвольте мне начать с представления датасета, который я использовал.
Rus https://te.legra.ph/Tutorial-po-sozdaniyu-sistemy-filtrov-Snapchat-s-ispolzovaniem-Deep-Learning-01-05
Eng https://towardsdatascience.com/implementing-snapchat-like-filters-using-deep-learning-13551940b174
GitHub https://github.com/agrawal-rohit/opencv-facial-filters
10 игр на Python с исходниками
https://bookflow.ru/10-igr-na-python-s-ishodnikami/
Пример решения задачи по машинному обучению на Python
В общем случае процесс решения задач возникающих в машинном обучении состоит из следующих этапов:
Очистка и форматирование данных
Предварительный анализ данных
Выбор наиболее полезных признаков и создание новых более репрезентативных
Сравнение качества работы нескольких моделей
Оптимизация гиперпараметров в лучшей модели
Проверка модели на тестовой выборке
Интерпретация результатов
Итоговое представление результатов работы
Rus https://te.legra.ph/Primer-resheniya-zadachi-po-mashinnomu-obucheniyu-na-Python-01-01
Eng https://towardsdatascience.com/a-complete-machine-learning-walk-through-in-python-part-one-c62152f39420
SmartMarket — единая точка доступа ко всем технологиям Сбера
💻 Хотите быть в курсе передовых технологий в IT? Регистрируйтесь на платформе SmartMarket!
Платформа позволяет Python-разработчикам решать IT-задачи любой сложности и использовать:
— Визуальный конструктор и Python-фреймворк для создания приложений;
— Среду разработки;
— Нейросетевые решения;
— Сервисы для хранения данных, отправки пушей, аналитики;
— FaaS-решение для событийно-ориентированных бессерверных вычислений;
— Веб-хостинг и многое другое.
А еще вы сможете монетизировать свои проекты в один клик, подключать голосовое управление и распознавание жестов и получите доступ к сообществу из 2500+ разработчиков!
👉🏻 Подробности и бесплатная регистрация в SmartMarket Studio здесь.
Ядовитый питон. Пишем на Python простейшую малварь: локер, шифровальщик и вирус
Почему кому-то может прийти в голову писать малварь на Python? Мы сделаем это, чтобы изучить общие принципы вредоносостроения, а заодно ты попрактикуешься в использовании этого языка и сможешь применять полученные знания в других целях. К тому же малварь на Python таки попадается в дикой природе, и далеко не все антивирусы обращают на нее внимание.
https://te.legra.ph/YAdovityj-piton-Pishem-na-Python-prostejshuyu-malvar-loker-shifrovalshchik-i-virus-12-27
Подборка каналов для программистов 🎯
Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
Программирование, фронтенд, мобильная р-ка, книги 📌
https://t.me/game_devv GameDev: разработка игр
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor ITumor | программисты шутят
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Учим английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Книги по математике 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика
Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют 📈
Вакансии для программистов 📌
https://t.me/progjob Вакансии для программистов
10 лучших фреймворков Python для веб-разработки в 2022 году
https://enlear.academy/top-10-python-frameworks-for-web-development-in-2022-22b37bb03c02
Simulating Orbiting Planets in a Solar System Using Python (Orbiting Planets Series)
#1 https://thepythoncodingbook.com/2021/09/29/simulating-orbiting-planets-in-a-solar-system-using-python-orbiting-planets-series-1/
#2 https://thepythoncodingbook.com/2021/12/11/simulating-3d-solar-system-python-matplotlib/
Введение в Python dictionary и структурирование данных
В этой статье я расскажу о Python dictionary, который предоставляет гибкий способ доступа к данным и их организации. Также я расскажу о том, как они создаются, как получить доступ, удалить, добавить элементы из них.
https://devdojo.com/sachinchaurasiya/an-introduction-to-python-dictionary-and-structuring-data
Подборка каналов для программистов 🎯
Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
Программирование, фронтенд, мобильная р-ка, книги 📌
https://t.me/game_devv GameDev: разработка игр
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor ITumor | программисты шутят
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Учим английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Книги по математике 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика
Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют 📈
Вакансии для программистов 📌
https://t.me/progjob Вакансии для программистов
Deploy Machine Learning Models to Production
With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform
Pramod Singh (2021)
Build and deploy machine learning and deep learning models in production with end-to-end examples.
This book begins with a focus on the machine learning model deployment process and its related challenges. Next, it covers the process of building and deploying machine learning models using different web frameworks such as Flask and Streamlit. A chapter on Docker follows and covers how to package and containerize machine learning models. The book also illustrates how to build and train machine learning and deep learning models at scale using Kubernetes.
Скачать книгу
Requests-HTML: HTML Parsing for Humans (writing Python 3)!
Requests-HTML - максимально простая и интуитивно понятная библиотека для парсинга html.
Из коробки поддерживает сохранение cookie файлов, имитирует user-agent, асинхронные запросы, JavaScript и д.р. плюшки.
https://requests-html.kennethreitz.org/
https://github.com/psf/requests-html
17 и 18 марта 2022 года в Москве состоится крупнейшая в Европе IT-конференция HighLoad++ Foundation.
🔥В программе — более 130 докладов, каждый из которых решает конкретную задачу. Но конференция — это не только доклады.
👉Подробнее: https://bit.ly/3oPtWla
На HighLoad++ Foundation вы легко сможете пообщаться с ТОПами IT-индустрии и найти ответы на свои вопросы. А хотите получить персональную консультацию от разработчиков технологий, на которых построен ваш проект? Приходите! Что ещё? Узнаете, как устроены Яндекс, VK, Avito, Mail.ru, Tinkoff и другие крупные проекты.
😎Влиться в профессиональное комьюнити, завязать полезные знакомства, обновить свою базу знаний и найти решение для сложных задач — всё это на одной площадке.
Docker - контейнеризация для Data scientist'ов
Data scientist'ы - специалисты с разным прошлым опытом. В сегодняшней динамичной среде крайне важно быстро реагировать на потребности клиентов и приносить пользу. Более быстрая полезность обеспечивает большую значимость для клиента и, следовательно, дает больше выигрышей для организации.
https://te.legra.ph/Docker---kontejnerizaciya-dlya-Data-scientistov-12-14
Топ-10 библиотек Python для Data Science
Уже довольно давно Python очаровывает ученых, занимающихся данными. Чем больше я взаимодействую с ресурсами, литературой, курсами, тренингами и людьми в науке о данных, тем более глубокие знания Python приобретаю. При этом, когда я только начинал развивать свои навыки Python, у меня был целый список библиотек, о которых мне предстояло узнать. И вот, через некоторое время...
https://te.legra.ph/Top-10-bibliotek-Python-dlya-Data-Science-12-13
