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 12 326 subscribers, ranking 10 166 in the Technologies & Applications category and 52 207 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 326 subscribers.
According to the latest data from 03 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -16 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.59%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.08% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 935 views. Within the first day, a publication typically gains 379 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 04 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.
12 326
Subscribers
-324 hours
-87 days
-1630 days
Posts Archive
12 326
🔥 Типизированный Python для профессиональной разработки
Автор: Алексей Голобурдин
Год: 2022
Читать книгу
#books #python
12 326
Станьте Python-разработчиком на Хекслете
✔ Пройдите бесплатные вводные курсы, чтобы познакомиться с профессией.
✔ Если понравится — присоединяйтесь к обучению в группе с наставником
✔ Развивайте нетворкинг в 26-тысячном сообществе айтишников
✔ Выполняйте проекты, участвуйте в Open Source, готовьтесь к трудоустройству
P.S. Вводные курсы профессии доступны бесплатно сразу после регистрации. Оцените формат и решите, стоит ли продолжать!
Начните прямо сейчас
12 326
💾 Гайд по модулю pickle в Python на русском
Реализует двоичные протоколы для сериализации и десериализации структуры Python объекта.
Часто используется при сохранении и дальнейшем использовании cookie файлов на сайтах.
#doc #python #russian
12 326
🧊 Пишем универсальный скрипт с графическим интерфейсом на Python
Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
Покажу вам, как достичь желаемого на примере библиотеки для Python PySimpleGUI.
➡️ Читать дальше
⚙️ Pysimplegui
@pro_python_code
12 326
У языка программирования Python много возможностей. Хотите узнать больше? Попробуйте свои силы на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox с 15 по 17 августа в 21:00 по московскому времени.
Успейте записаться и получить статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке» при регистрации. В ней — полезные скрипты на Python: ▶️ https://clc.to/JMN_1Q
За 3 дня вы:
✔️ изучите основы программирования на Python;
✔️ разработаете сервер для прослушивания подключений;
✔️ научитесь программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений;
✔️ поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter;
✔️ напишете мессенджер на Python.
💬 Спикер интенсива — специалист, который 17 лет разрабатывает высоконагруженные системы и обрабатывает большие данные, Михаил Овчинников. Он даст советы и рекомендации, ответит на вопросы.
🎁 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 326
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов.
Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей.
Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности:
Скрипт для создания пользовательского словаря.
GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре.
GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке.
Читать дальше
Код
@pro_python_code
12 326
🐍 Terality — злой брат близнец Pandas
Сегодня существует огромное количество инструментов для работы с данными, например, Dask, Vaex, cuDF и, конечно, всеми любимый Pandas. Давайте немного расширим этот арсенал таким инструментом, как Terality.
Если вы спросите, является ли Terality инструментом, который может заменить медленный Pandas – однозначного ответа на этот вопрос дать нельзя. Скорее это тот инструмент, который является братом близнецом, но с куда более хорошими показателями работы с большими данными. Он имеет идентичный синтаксис с Pandas, но работает быстрее и не зависит от железа на вашем ПК.
Звучит заманчиво? — Давайте разбираться.
Terality — инструмент обработки данных, который работает на больших кластерах. С его помощью вы сможете быстро работать с наборами данных любых размеров.
Отсюда следует:
1. У Terality нет ограничений на ОЗУ, а значит и на размер обрабатываемых данных.
2. Все что от вас требуется для обработки сотен ГБ данных — это исключительно высокая скорость интернета.
Простота использования Terality является его главным преимуществом, так как он имеет аналогичный синтаксис с Pandas, переключение между ними займет у вас всего одну строчку кода.
➡️ Читать дальше
🏎 Terality
@pro_python_code
12 326
🔔 Создай уведомления с помощью Python
Бывают ситуации, когда при работе с кодом вас срочно отвлекли на другуюзадачу, либо время выполнения программы длится несколько часов, а может и дней. Как же в таком случае не пропустить окончание выполнения программы?
Точно, уведомления! Хм, а звуковые или текстовые? Разберемся, что лучше и рассмотрим 3 способа отправки уведомлении на языке Python.
➡️ Читать
@pro_python_code
12 326
FastPhotoStyle – утилита на основе нейронной сети позволяющая объединять изображения в нечто новое
Детали алгоритма, лежащего в основе кода, задокументированы в статье arxiv
↪️ Ссылка на проект
📖 Инструкция
@pro_python_code | #Python #Photo
12 326
diagrams – инструмент, который позволяет нарисовать архитектуру облачной системы в коде Python
Целью проекта является прототипирования новой системной архитектуры без каких-либо инструментов проектирования
Вы также можете описать или визуализировать существующую архитектуру
Github
Примеры
@pro_python_code
12 326
8–10 августа в 19:00 по московскому времени пройдёт бесплатный онлайн-интенсив по работе с Python. Всего за 3 дня вы познакомитесь с основами универсального языка и технологиями искусственного интеллекта. А ещё с помощью BotFather создадите свой первый полноценный проект — Telegram-бота.
Запишитесь и получите статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке» с полезными скриптами на Python: ▶️ https://clc.to/MA26yA.
👉 На интенсиве вы изучите структуру данных Python, Machine Learning и сможете сразу применить теорию на практике. Создадите чат-бота, научите его говорить и подключите к Telegram.
☝️ Спикер — Михаил Овчинников, главный методист технического направления Skillbox. Разрабатывает ПО последние 17 лет. Докладчик крупнейших IT-конференций России. Специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения.
⭐️ Всем участникам подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Подключайтесь к прямым эфирам и используйте возможность получить сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 326
🕸 Репозиторий открытого проекта парсинга веб-страниц предназначен для обмена знаниями и опытом о парсинге веб-страниц с помощью Python.
Github
@pro_python_code
12 326
Изучить основы Python за 14 дней? По цене пиццы?!
Это реально!
Подключайтесь к нашему подготовительному курсу по Python-разработке.
Прямо сейчас переходите по ссылке выше и бронируйте место, мы стартуем 10 августа!
12 326
🚀 @machinelearning_interview - в Канале собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Аналитике данных и Машинному обучению на Pyhon. Для всех уровней разработчиков от авторов популярного канала Machine learning.
Материалы канала реально помогут подготовиться к data science собеседованию.
👉Перейти
12 326
Как быстро создать и развернуть веб-приложение на Python
В этой статье речь пойдет о разработке и развертывании простейшего дашборда по COVID-19 с помощью Streamlit. Streamlit — фреймворк, предназначенный для быстрого создания приложений по обработке данных путем развертывания организованного на Python пользовательского интерфейса. Streamlit не требует от разработчика предшествующего опыта (хотя практические навыки, конечно, не помешают).
Начнем с создания виртуальной среды для проекта. Затем напишем код на Python, который будет служить движком приложения. Потом воспользуемся библиотекой Streamlit, чтобы создать пользовательский интерфейс для кода на Python, и, наконец, развернем приложение. Надеюсь, это пошаговое руководство даст вам полное представление о процессе веб-разработки на Python.
Читать дальше
@pro_python_code
12 326
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📏 Как измерить опоссумов линейной регрессией
А что если использовать свои навыки регрессии, чтобы предсказать длину головы опоссума по остальным метриками его тела?
Для тех, кто подзабыл: линейная регрессия— это регрессионная модель, которая позволяет описать зависимость одной переменной от одной или нескольких других переменных с линейной функцией зависимости.
В открытом доступе есть датасет про опоссумов. Для расчёта нужно взять csv-файл, который содержит информацию из девяти метрик каждого из 104 горных кистехвостых опоссумов, отловленных в семи местах от Южной Виктории до центрального Квинсленда.
➡️ Читать
🎯Датасет
🔗Код
@data_analysis_ml
12 326
Что такое хэш-функция, как работает алгоритм хэширования в Python, и как это применяется в повседневной жизни.
Известно, что хэш-функция создает уникальный цифровой отпечаток из исходной информации. Итоговое хэширования информации называют хэш-суммой или просто хэшам.
Как же это работает? Хэш-функция берет определенную информацию, например, часть текста или пароль от вашего аккаунта, это может быть даже отдельный файл и преобразует эту информацию в строку определенной длины. Эта строка всегда будет иметь одинаковую длину вне зависимости от того, какого размера была входная информация. Существует достаточно много различных хеш- алгоритмов. Например, слово bitcoin, пропущенное через хэш алгоритм sha-256 будет выглядеть вот так.
Читать Дальше
@pro_python_code
12 326
3 пакета Python для генерации синтетических данных
В процессе решения задачи при работе с данными нередко возникает ситуация, когда получение реальных данных сложно, к примеру, если речь идет о конфиденциальной информации, либо сбор данных занимает большое количество времени, либо просто необходимо протестировать проект с данными, которые соответствуют определенным критериям. Для решения ситуации мы можем искусственно сгенерировать данные с помощью языка программирования.
Существует множество пакетов для генерации данных, таких как DataSynthesizer, pydbgen, Mimesis, SDV, plaitpy, TimeSeriesGenerator, Gretel Synthetics, Scikit-learn, Mesa и др. Рассмотрим три самых интересных, в плане функциональности и простоты использования, способа генерации синтетических данных с помощью пакетов Python.
Читать дальше
@pro_python_code
12 326
+3🗺 Набор функций Python для рисования красивых карт из данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
Github
Docs
Colab
@pro_python_code
