Python RU
Open in 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
Show more
📈 Analytical overview of Telegram channel Python RU
Channel Python RU (@pro_python_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 12 325 subscribers, ranking 10 166 in the Technologies & Applications category and 52 245 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 325 subscribers.
According to the latest data from 02 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -20 over the last 30 days and by 1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.98%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.09% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 983 views. Within the first day, a publication typically gains 381 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as api, docker, github, sql, linux.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 03 November, 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.
12 325
Subscribers
+124 hours
-37 days
-2030 days
Posts Archive
12 324
💾 Огромная шпаргалка по консольным командам Git с пояснением на русском
#git #cheatsheet #russian
@pro_python_code
12 324
🖥 12 Декораторов Python, которые выведут ваш код на новый уровень
Если вы Python-разработчик, эта статья расширит ваш инструментарий полезными скриптами, поможет повысить производительность и избежать дублирования кода.
▪ Читать
@pro_python_code
12 324
Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика.
Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания
Статья на habr про оконные функции простым языком
Советы на старте поиска работы за рубежом
Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника
Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook
Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике.
Подписаться 👨💻
12 324
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/Bu7S/
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
Протестируйте обучение на открытом уроке:
✅ Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении — https://otus.pw/28Ko/
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/Bu7S/
12 324
Пришло время полезного чтива: Selenium — невероятно удобный инструмент для вашего браузера, который в связке с Python позволяет автоматизировать что угодно.
Вы научитесь всему: от автоматического сбора нужной информации, до мониторинга определённых событий на сайте. Selenium позволяет работать с множеством вкладок и окон браузера, выполняя заданный сценарий.
Книга за авторством Павла Хошина из платного курса.
12 324
Соревнование Data Fusion Contest 2023 в самом разгаре:
🔥У каждого участника есть шанс получить мерч от сообщества ODS. Поделись ссылкой на соревнование с другом и предупреди, чтобы он указал твой telegram-никнейм при регистрации в специальном поле “Откуда узнали о соревновании”. Каждую неделю мы будем разыгрывать наши брендированные футболки среди тех, кто пригласил больше всего участников 🎁
🔥11 марта мы объявили победителей первой фазы в задачах Атака и Защита, но в призовом фонде остались еще 1 400 000 руб. Участвуй в соревновании, сразись во втором турнире с решениями других участников и забери свой приз! Регистрация участников до 2 апреля!
Регистрируйся по ссылке и убедись на собственном примере, что Adversarial ML может быть увлекательным и о-о-очень полезным 😉
12 324
▫️Как реализовать алгоритм поиска путей в графе с помощью алгоритма A* в Python?◽️
Вот пример кода на Python, который реализует алгоритм A* для поиска путей в графе:
from queue import PriorityQueue
# Реализация алгоритма A* для поиска кратчайшего пути в графе
def a_star(graph, start, goal):
# Инициализация очереди с приоритетами и добавление начальной вершины в очередь
frontier = PriorityQueue()
frontier.put(start, 0)
# Инициализация словаря с расстояниями от начальной вершины до остальных вершин графа
distance = {start: 0}
# Инициализация словаря с предыдущими вершинами на кратчайшем пути
previous = {}
# Пока очередь не пуста, извлекаем вершину с наименьшим приоритетом
while not frontier.empty():
current = frontier.get()
# Если мы достигли целевой вершины, то возвращаем путь
if current == goal:
path = []
while current in previous:
path.append(current)
current = previous[current]
path.append(start)
path.reverse()
return path
# Итерируемся по соседним вершинам текущей вершины
for next in graph.neighbors(current):
# Вычисляем расстояние от начальной вершины до следующей вершины
new_distance = distance[current] + graph.distance(current, next)
# Если мы не посещали следующую вершину или обнаружили более короткий путь до нее, то обновляем информацию
if next not in distance or new_distance < distance[next]:
distance[next] = new_distance
priority = new_distance + graph.heuristic(next, goal)
frontier.put(next, priority)
previous[next] = current
В этом примере мы использовали очередь с приоритетами из модуля queue для хранения вершин графа, которые нужно обойти, и словарь distance для хранения расстояний от начальной вершины до остальных вершин графа. Также мы использовали словарь previous для хранения предыдущих вершин на кратчайшем пути. Функция neighbors возвращает соседние вершины текущей вершины, а функция distance возвращает расстояние между двумя вершинами графа. Функция heuristic возвращает эвристическую оценку расстояния от следующей вершины до целевой вершины.
@pro_python_code12 324
ChatGPT + Midjouney делаем комикс Atomic Heart за 3 минуты
🎞 Video
⭐️ @Chatgpturbobot
@pro_python_code
12 324
Руководство по PyQtGraph для создания интерактивных графиков
PyQtGraph — это библиотека, в которой элементы интерфейса реализованы на PyQt4, PySide и NumPy. PyQtGraph позволяет легко настраивать графики с помощью графических виджетов Qt и имеет больше преимуществ, чем matplotlib в сборе и отображении данных в реальном времени.
Гайд по реализации интерактивных графиков:
https://www.pythonguis.com/tutorials/pyqt6-plotting-pyqtgraph/
#python
12 324
Учимся разрабатывать игры на Python с помощью движка Pygame
Серия роликов на примере клона игры Space Invaders покажет, как использовать Pygame в создании собственных игр:
1. Установка модулей, настройка и отрисовка на экране изображения пушки из игры.
2. Обработка событий нажатия клавиш и движение пушки по горизонтали.
3. Разбор понятия «спрайт» и реализация стрельбы в игре.
4. Заполнение экрана армией пришельцев, созданных на базе одного класса.
5. Коллизии между объектами, обработка столкновения с пушкой, а также реализация уничтожения пришельцев.
6. Отображение текущего счета, сохранение рекорда в текстовом файле и настройка отображения количества оставшихся жизней.
#python #gamedev
12 324
Программист написал скрипт с помощью Chatgpt, которая даёт коду на Python «регенеративные лечебные способности».
Запускаете с помощью бота свои скрипты, и когда они вылетают, GPT-4 редактирует их и объясняет ошибки. Даже если у вас много ошибок, он будет многократно перезапускаться, пока всё не будет исправлено.
Скоро автор обещает поделиться кодом на GitHub.
@Chatgpturbobot - бот с апи gpt4
@pro_python_code
12 324
Можно ли остановить поток в Python?
Встроенного механизма остановки Thread в Python нет, как и официального API для этой цели. Однако для решения этой проблемы можно:
— использовать многопроцессорный модуль, а именно функцию terminate(),
— перевести main поток в demon-поток (True/False),
— использовать функцию pthread_kill().
Источник: http://net-informations.com/python/iq/kill.htm
#python
12 324
6 полезных библиотек Python, которые вы захотите использовать в своих проектах
1. Jesse
Если вам нравится торговать криптовалютой и вы хотите определить свои собственные торговые стратегии, то это хороший ресурс для вас. Эта библиотека поможет вам тестировать криптовалютные рынки и торговать.
2. Better-exceptions
Правильная обработка исключений - одна из главных задач разработчика. Эта библиотека поможет вам с этой важной задачей. Она улучшает вывод обратной трассировки по-умолчанию, предоставляя более подробные и удобные для пользователя сообщения об ошибках.
3. Huey
Благодаря этой библиотеке, вы можете переложить работу, связанную с процессором или вводом-выводом, на фоновый рабочий процесс, позволяя основному потоку продолжать выполнение другого кода.
4. Ray
Эта библиотека позволяет вам писать параллельные и распределённые приложения с помощью единого API и автоматически обрабатывать распределение задач. Она предоставляет простой API, который позволяет разработчикам создавать множество приложений, включая параллельную обработку, микросервисы и обучение с подкреплением.
5. Requests-HTML
Эта библиотека позволяет вам легко очищать веб-страницы и манипулировать HTML с помощью простого и интуитивно понятного API. Она построена поверх библиотеки Requests и поддерживает большинство её функций, включая HTTP-запросы, файлы cookie и аутентификацию.
6. Dataset
Хотя управление данными в реляционных базах данных имеет множество преимуществ, они редко используются в повседневной работе с наборами данных малого и среднего масштаба. Эта библиотека предоставляет простой уровень абстракции, который удаляет большинство прямых инструкций SQL без необходимости в полной модели ORM — по сути, базы данных можно использовать как файл JSON или хранилище NoSQL.
@pro_python_code
12 324
Очень большой сборник решений задач LeetCode на Python с описанием и кодом.
Если кто не знает, LeetCode — онлайн-платформа с алгоритмическими задачами по программированию, своего рода тренажёр для подготовки к техническим интервью.
