en
Feedback
Pythonist.ru - образование по питону

Pythonist.ru - образование по питону

Open in Telegram

Pythonist.ru - помощь в подготовке к собеседованию на позицию Python Developer. Реклама: @anothertechrock РКН: https://rknn.link/car

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Pythonist.ru - образование по питону

Channel Pythonist.ru - образование по питону (@pythonist_ru) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 403 subscribers, ranking 5 605 in the Technologies & Applications category and 27 463 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 403 subscribers.

According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -41 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.78%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.11% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 654 views. Within the first day, a publication typically gains 760 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as т.р, developer, строка, backend, true.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Pythonist.ru - помощь в подготовке к собеседованию на позицию Python Developer. Реклама: @anothertechrock РКН: https://rknn.link/car

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 10 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

24 403
Subscribers
-924 hours
-147 days
-4130 days
Posts Archive
⚠️ Большинство ошибок в машинном обучении начинаются не с модели, а с окружения. Конфликты библиотек, «падающие» ноутбуки, ха
⚠️ Большинство ошибок в машинном обучении начинаются не с модели, а с окружения. Конфликты библиотек, «падающие» ноутбуки, хаос в зависимостях — знакомо? 🦾 На открытом вебинаре OTUS мы разберём, как с нуля выстроить стабильную и воспроизводимую среду для ML-разработки. Настроим Python, виртуальные окружения, Jupyter и VS Code, покажем рабочую структуру ML-проекта и подходы к управлению зависимостями. Вы увидите, как перейти от разрозненных ноутбуков к полноценной инженерной практике: аккуратный код, понятная структура, предсказуемые сборки. Это база, без которой невозможно расти в ML и Data Science. ➡ Встречаемся 26 февраля в 18:00 МСК в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning». Присоединяйтесь и заложите правильный фундамент для карьеры ML-инженера: https://vk.cc/cULALL Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Как душ должен работать и как душ работает на самом деле
Как душ должен работать и как душ работает на самом деле

💡 Подборка статей об алгоритмах на Python 1️⃣ Алгоритмы сортировки на Python. Эта статья познакомит вас с основными алгоритм
💡 Подборка статей об алгоритмах на Python 1️⃣ Алгоритмы сортировки на Python. Эта статья познакомит вас с основными алгоритмами сортировки и их главными характеристиками. 2️⃣ Сортировка слиянием: для тех, кто не хочет просто использовать .sort(). Пошаговый разбор алгоритма сортировки слиянием. 3️⃣ Поиск в ширину на Python. Двоичные деревья вечны. По крайней мере, так думают технические менеджеры, занимающиеся наймом разработчиков. И когда на техническом собеседовании вас просят решить задачу, касающуюся двоичных деревьев, первое, что интервьюер захочет знать, — в ширину или в глубину? 4️⃣ Линейный поиск на Python. Линейный поиск — это алгоритм, который находит определенное значение в списке, проверяя все элементы по очереди. Он идеален в ситуациях, когда вы работаете с относительно небольшими наборами данных или когда сортировка данных нецелесообразна. 5️⃣ Алгоритм А* и его реализация на Python. Алгоритм А* — один из самых эффективных алгоритмов поиска кратчайшего пути между двумя точками графа. Эта статья поможет вам разобраться в нем. 6️⃣ Двоичные деревья Python на практике: зеркальное дерево. Подробный разбор решения задачи с LeetCode.

Встречный вопрос: как скачать питон с вирусами? 😳
Встречный вопрос: как скачать питон с вирусами? 😳

👀 Вакансии по Python за последнюю неделю: 🎌 Junior Python Разработчик (FastAPI, asyncio). JoSpace, удалённо (РБ, желательно Минск), $700-800 🎌 Python Junior–Middle Разработчик (FastAPI). ООО Трион, удалённо, 60-65 т.р. 🎌 Senior Python Backend Engineer (Django, FastAPI). Devhunt, удалённо (вне РФ и РБ), $3500-5000 🎌 Python Senior+/Lead Developer (Django). JT Marketing, удалённо, от $5000 🎌 Senior Python Developer (FastAPI, aiogram). Агрегатор нейросетей в Telegram, удалённо, 450 т.р.

Визуализация бесконечного цикла на Python

👩‍💻 Задача с кодом. Вывод уникальных элементов списка ▶️ Условие: В каждом входящем списке все элементы кроме двух повторяются хотя бы один раз. Напишите функцию, которая выводит два этих уникальных элемента, сохраняя их порядок в исходном списке. ▶️ Примеры:
return_unique([1, 9, 8, 8, 7, 6, 1, 6]) ➞ [9, 7]
return_unique([5, 5, 2, 4, 4, 4, 9, 9, 9, 1]) ➞ [2, 1]
return_unique([9, 5, 6, 8, 7, 7, 1, 1, 1, 1, 1, 9, 8]) ➞ [5, 6]
Решение на нашем сайте. #задача #coding

🏃‍➡️Запустить Python-приложение локально — не проблема. Сделать так, чтобы оно одинаково работало у всех в команде, с базой
🏃‍➡️Запустить Python-приложение локально — не проблема. Сделать так, чтобы оно одинаково работало у всех в команде, с базой данных и понятной конфигурацией — уже инженерная задача. Именно здесь начинается практический Docker. На открытом вебинаре вы разберёте, как упаковать Python-приложение с FastAPI и базой данных в контейнеры и запускать всю систему одной командой. Мы покажем, как устроен Dockerfile для Python-проекта, как управлять зависимостями через uv и как связать сервисы между собой с помощью docker-compose. Вы поймёте, как контейнеры обмениваются данными по сети, как настраиваются переменные окружения и почему такой подход даёт воспроизводимую среду разработки. Это базовый навык для backend-разработчика, который хочет уверенно работать с современным стеком. ⚡️Присоединяйтесь 17 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Python Developer». Регистрация открыта: https://otus.pw/jnmd/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

🔥 Вакансии по Python за последнюю неделю: 🟣 AI Backend-разработчик Junior/Middle. SP SOLUTION, офис/гибрид (Москва), до 160 т.р. 🟣 Senior Python Backend Developer. Standfin, офис (Ростов-на-Дону), от 200 т.р. 🟣 Python Middle Разработчик. ITKey, удаленно / гибрид (Москва), 250-300 т.р. 🟣 Senior Python Backend Engineer. Devhunt, удаленно, $3500-5000 🟣 Senior Python Разработчик (Django). CyberYozh, удалённо, $4000-5500+

⚙️ Знакомство с отдельными полезными функциями в Python 1️⃣ Функция reduce в Python. reduce принимает функцию и итерируемый о
⚙️ Знакомство с отдельными полезными функциями в Python 1️⃣ Функция reduce в Python. reduce принимает функцию и итерируемый объект в качестве параметров и применяет полученную функцию к парам значений из итерируемого объекта, пока не останется только одно значение. 2️⃣ Функция help() в Python. При написании кода на Python нам может понадобиться узнать значение определенных ключевых слов, классов, модулей, функций и т. д. Тут на помощь приходит help(). 3️⃣ Как работает функция enumerate() в Python? Эта функция принимает некий набор данных в качестве параметра и возвращает объект enumerate. Этот объект возвращается в формате пар ключ-значение, где ключи — это соответствующие индексы элементов, а значения — сами элементы из переданного набора данных. 4️⃣ Функция map() в Python. Встроенная в Python функция map() используется для применения функции к каждому элементу итерируемого объекта (например, списка или словаря) и возврата нового итератора для получения результатов. 5️⃣ Как использовать метод lower() в Python. Метод lower() — один из многих встроенных в Python методов для работы со строками. С его помощью можно переводить строки в нижний регистр.

💬 Задача на логику. Камень, ножницы, бумага Адам и Ева играют в «камень, ножницы, бумага» и уже сыграли 10 раз. Известно сле
💬 Задача на логику. Камень, ножницы, бумага Адам и Ева играют в «камень, ножницы, бумага» и уже сыграли 10 раз. Известно следующее: 🔎 Адам использовал камень 3 раза, ножницы — 6 раз, бумагу — 1 раз. 🔎 Ева использовала камень 2 раза, ножницы — 4 раза, бумагу — 4 раза. 🔎 Ни в одной из 10 игр не было ничьей. 🔎 Порядок игр неизвестен. Кто выигрывает и с каким счетом? ⭐️ Решение #логическаязадача

👩‍💻 Вакансии по Python за прошлую неделю: 🔵 Fullstack Python React Разработчик. Usetech, удалённо (РФ), 250-300 т.р. 🔵 Python Senior Разработчик (FastAPI). Лайв Тайпинг, удалённо, 250-320 т.р. 🔵 Python Senior Разработчик (Django). DstLab, удалённо, 250-350 т.р. 🔵 Senior Python Developer (Web3/Trading). CreateIT, удалённо, $4000-6000 🔵 Python Senior Лид (Python, Java, FastAPI). iFellow, удалённо (РФ), 330-350 т.р. 🔵 Senior / Principal Back-End Developer AWS Python. SoftwareCountry.com, удалённо, $5000-6200

А вы по какому принципу располагаете импорты?
А вы по какому принципу располагаете импорты?

💎 Знакомимся с декораторами в Python 🟨 Декораторы в Python: примеры использования. В этой статье на примерах разобраны таки
💎 Знакомимся с декораторами в Python 🟨 Декораторы в Python: примеры использования. В этой статье на примерах разобраны такие темы, как возврат значений из декорированных функций, создание цепочки декораторов, добавление нескольких декораторов к одной функции, использование декораторов при обработке исключений. 🟨 Декораторы в Python: зачем они нужны и как их создавать. Обстоятельный разбор темы декораторов на примерах. Автор затронул такие темы, как декорирование функций с параметрами и создание цепочек декораторов. 🟨 Введение в декораторы в Python. Короткое и понятное объяснение сути декораторов. 🟨 Комбинируем декораторы. Пошаговый разбор применения композиции декораторов. 🟨 Топ-10 декораторов Python. Десятка декораторов, которые вы сможете использовать в собственном коде.

Изучили базу по Python и не знаете, как кодить еще лучше? ✅ Пройдите бесплатный мини-курс по настройке инструментов Python Ра
Изучили базу по Python и не знаете, как кодить еще лучше? ✅ Пройдите бесплатный мини-курс по настройке инструментов Python Рассказываем, что изучать после основ и как не зациклиться на типовых навыках на старте. В программе курса: 🔸 освоим Python-инструменты для упрощения работы с кодом: SonarLint, Myry и другие; 🔸 протестируем библиотеку Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом; 🔸 расскажем, как парсить данные с веб-сайтов и закрепить полученные знания на практике. Все материалы бесплатные. Проходите курс в комфортном темпе в Академии Selectel: https://slc.tl/exlo9?2W5zFGw6UHE

👩‍💻 Задача с кодом. Сбалансированный список Дан список чисел. Все числа целые, не отрицательные. Количество чисел четное. Напишите функцию, которая будет делить этот список пополам, определять суммы чисел в половинах списка и сравнивать их. Функция должна возвращать новый список, в котором половина чисел, сумма которых оказалась меньше, заменяется числами из другой половины. Если сумма чисел в обеих половинах одинакова, функция должна вернуть исходный список. 🔵 Примеры:
balanced([1, 2, 4, 6, 3, 1]) 
➞ [6, 3, 1, 6, 3, 1]
# 1 + 2 + 4 < 6 + 3 + 1  
# Итоговый список [6, 3, 1, 6, 3, 1]

balanced([88, 3, 27, 5, 9, 0, 13, 10]) 
➞ [88, 3, 27, 5, 88, 3, 27, 5]
# 88 + 3 + 27 + 5 > 9 + 0 + 13 + 10  
# Итоговый список [88, 3, 27, 5, 88, 3, 27, 5]

balanced([7, 5, 2, 6, 1, 0, 1, 5, 2, 7, 0, 6]) 
➞ [7, 5, 2, 6, 1, 0, 1, 5, 2, 7, 0, 6]
# 7 + 5 + 2 + 6 + 1 + 0 = 1 + 5 + 2 + 7 + 0 + 6 
# Итоговый список [7, 5, 2, 6, 1, 0, 1, 5, 2, 7, 0, 6]
⭐️ Решение на нашем сайте. #задача #coding

⚡️Конфигурация — одна из самых недооценённых частей backend-приложений. os.getenv работает, пока проект маленький. Потом же п
⚡️Конфигурация — одна из самых недооценённых частей backend-приложений. os.getenv работает, пока проект маленький. Потом же появляются десятки переменных, разные окружения и ошибки, которые всплывают уже в продакшене. На открытом уроке разберём, как выстроить конфигурацию Python-приложения профессионально — с помощью pydantic-settings и FastAPI. Покажем переход от хаотичного чтения переменных окружения к строго типизированному классу BaseSettings с автоматическим парсингом .env и .yaml файлов. Вы увидите, как валидировать конфигурацию при старте приложения, ловить ошибки до запуска и гарантировать корректность URL баз данных, портов и секретных ключей. Такой подход делает код чище, снижает риск инцидентов и упрощает сопровождение проектов. 📆Встречаемся 3 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Python Developer». Регистрация открыта: https://otus.pw/VpBF/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

💡 Вакансии по Python за последнюю неделю: 🚩 Python Middle Developer (FastAPI). NDA, удалённо (за пределами РФ, РБ), $1500-2500 🚩 Python-разработчик (Flask/FastAPI). АВ Софт, офис (г. Москва), 180-300 т.р. 🚩 Backend Middle+ разработчик. ОЭЗ «Алабуга», офис (г. Елабуга или Набережные Челны), 210-500 т.р. 🚩 Python Middle Developer (FastAPI / AioHTTP). Starlab, удалённо (за пределами РФ, РБ), до 4000 евро

✅ Подборка полезных статей об использовании рекурсии в Python 🔴 Функция в Python: руководство для начинающих. Эта статья вкр
Подборка полезных статей об использовании рекурсии в Python 🔴 Функция в Python: руководство для начинающих. Эта статья вкратце познакомит вас с самим понятием функции, а также с различными типами фукнций - встроенными, рекурсивными, пользовательскими и лямбда-функциями. 🔴 Рекурсия в Python: концепции, примеры и советы. В этой статье вы найдете пояснение концепции рекурсии, разбор ее работы в Python и примеры применения на практике. 🔴 Рекурсия в Python: плюсы и минусы использования. Есть множество задач, которые по своей природе являются рекурсивными. Их было бы очень трудно решить каким-либо другим способом. Разумеется, есть и другие задачи, для которых использование рекурсии будет излишним. Подробнее - в статье. 🔴 Рекурсивные функции в Python. Тут рассматриваются такие темы, как базовая анатомия рекурсивной функции, представление памяти рекурсивной функции в виде стека и дерева, отслеживание рекурсии и ее пространственно-временной анализ. 🟣 Примеры использования рекурсии при решении задач 🚩 Мемоизация, рекурсия и цикл for в Python. Разбор решения задачи на вычисление n-го члена последовательности Фибоначчи с помощью цикла for, рекурсии и мемоизации. 🚩 Рекурсивный поиск подходящих слагаемых. Разбор двух вариантов решения одной задачи: с помощью цикла for и рекурсии. 🚩 Список кратких разборов конкретных задач, решаемых с помощью рекурсии. Программы для поиска наименьшего общего кратного и наибольшего общего делителя, для проверки числа на простоту, нахождения суммы чисел и т.п.