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
Network:📈 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 12 327 subscribers, ranking 10 175 in the Technologies & Applications category and 52 285 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 327 subscribers.
According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -13 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.58%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.19% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 934 views. Within the first day, a publication typically gains 393 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- 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 30 October, 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.
12 327
Subscribers
-224 hours
+17 days
-1330 days
Posts Archive
12 327
🖥 Sqlite-web
Это удобная веб-админка для управления базами данных SQLite, разработанная на Python.
$ pip install sqlite-web
🖥 GitHub: https://github.com/coleifer/sqlite-web
@pro_python_code
12 327
🖼 php-jpeg-injector — скрипт на Python, который встраивает PHP-код в JPEG-изображения. Этот код можно использовать в веб-приложениях, где JPEG-файлы обрабатываются через библиотеку GD.
🌟 Скрипт позволяет внедрить полезную нагрузку в неиспользуемые данные изображения, которые могут быть интерпретированы сервером как PHP-код при определенных условиях.
🖥 Github
@pro_python_code
12 327
👩💻 Создание конвейера потоковой передачи данных в реальном времени с использованием Kafka, Flink и Postgres!
🕞 Продолжительность: 1:00:51
🔗 Ссылка: *клик*
#курс #python #kafka
@pro_python_code
12 327
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐
Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск
Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают.
Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре.
На реальных кейсах узнаем:
— Что такое A/B-тестирование
— Как выбрать гипотезу для тестирования
— Как определить метрики успешности
— Когда тест можно считать завершенным
и др.
🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.
12 327
👩💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих!
🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое!
🕞 Продолжительность: 2:51:08
🔗 Ссылка: *клик*
@pro_python_code
12 327
12 327
👩💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать!
💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного
🕞 Продолжительность: 19:59
🔗 Ссылка: *клик*
@pro_python_code
12 327
⚡️ Brisk — это быстрый и удобный менеджер загрузок для Windows и Linux.
Он оснащён мощным движком загрузки, интегрируется с браузерами, позволяет управлять очередями и даёт возможность быстро добавлять ссылки с помощью горячей клавиши.
Программа автоматически адаптирует соединения для максимально быстрой загрузки файлов и может перезагрузить зависшие соединения.
Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/AminBhst/brisk
@pro_python_code
12 327
🖥 Python уроки программирования с нуля. Урок 9. Работа с циклом For
https://www.youtube.com/watch?v=m6F108yFngo
@pro_python_code
12 327
Поговорим про Python?
Новичкам нужен ваш опыт!
Сервис онлайн-образования Яндекс Практикум выбирает наставника на курс «Python-разработчик». Общаться со студентами предстоит много (нагрузка от 10 часов в неделю), поэтому нужен сеньор, для которого это будет в кайф.
С soft skills поможет бесплатная Школа наставников, а удалёнка и гибкий график позволят планировать занятость с комфортом.
Итого, посчитаем основные плюсы: статус эксперта Яндекс Практикума, дополнительный доход и новички, которых вы можете увлечь Python-разработкой. Perfect!
Откликнуться ←
12 327
👩💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python
https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24
@python_job_interview
12 327
🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только
—
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")12 327
🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только
—
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")12 327
🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler
Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.
Он поддерживает множество языков, таких как
Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
GitHub: https://github.com/py2many/py2many12 327
Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️
Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия?
Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере.
Что будем делать на вебинаре?
✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают
✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты
✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты
✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData
✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу
Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗
12 327
Repost from Machinelearning
+2
🌟 Arch-Function: коллекция моделей для вызова функций.
Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов.
Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде.
▶️Функциональные возможности моделей:
🟢Single Function Calling. Вызов одной функции для каждого запроса;
🟢Parallel Function Calling. Вызов одной и той же функции несколько раз, но с разным набором параметров;
🟢Multiple Function Calling. Вызов различных функций для каждого запроса;
🟢Parallel & Multiple. Выполнение параллельного и множественного вызова функций.
▶️Семейство Arch-Function:
🟢Arch-Function-7B;
🟢Arch-Function-3B;
🟢Arch-Function-1.5B.
В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF:
🟠Arch-Function-7B в 4-bit разрядности;
🟠Arch-Function-3B в разрядностях от 2-bit до 6-bit;
🟠Arch-Function-1.5B в разрядностях от 2-bit до 6-bit.
Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL).
Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r.
Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки
Transformers или в промпт-шлюзе Arch.
⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.
📌Лицензирование : Katanemo license.
🟡Коллекция моделей
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function