en
Feedback
Python RU

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 12 511 subscribers, ranking 10 149 in the Technologies & Applications category and 52 934 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 511 subscribers.

According to the latest data from 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -87 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 8.95%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.68% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 120 views. Within the first day, a publication typically gains 335 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
  • 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 05 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.

12 511
Subscribers
-124 hours
-177 days
-8730 days
Posts Archive
Python RU
12 510
👩‍💻 Вышла Python 3.14.0 alpha 3, релиз сопровождается следующими изменениями: – Отложенная обработка аннотаций: теперь анно
👩‍💻 Вышла Python 3.14.0 alpha 3, релиз сопровождается следующими изменениями: – Отложенная обработка аннотаций: теперь аннотации для функций, классов и модулей не обрабатываются сразу при их объявлении. Они сохраняются в специальных структурах и ожидают последующего вызова. – Появилась возможность подключения API языка C вместо использования структур, напоминающих код на C. – Усовершенствованный трейсбек: в случае ошибки при распаковке из-за неверного числа переменных, сообщение об ошибке будет отображать полученное количество значений чаще, чем ранее. https://pythoninsider.blogspot.com/2024/12/python-3140-alpha-3-is-out.html @pro_python_code

Python RU
12 510
👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спек
👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спектр алгоритмических тем, включая сортировку, поиск, работу с графами, структуры данных, динамическое программирование, криптографию и многое другое. Основной целью репозитория является предоставление образовательного ресурса для изучения алгоритмов и улучшения навыков программирования. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

Python RU
12 510
⚡️ Введение в тензорные сети 📌 Урок5 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 📌 Colab

Python RU
12 510
🌐 EyeWitness — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации процесса сбора скриншотов веб-сай
🌐 EyeWitness — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации процесса сбора скриншотов веб-сайтов и сервисов, а также анализа их уязвимостей! 🌟 EyeWitness сканирует сайты, делает снимки их главных страниц и собирает информацию о конфигурациях серверов, таких как используемые технологии, а также генерирует отчёты о возможных уязвимостях. 🔐 Лицензия: GPL-3.0 🖥 Github

Python RU
12 510
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях
+5
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах. Присоединяйтесь: t.me/fizmat

Python RU
12 510
⚡️ Тензорное разложении и его применении в машинном обучении. Урок 4 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 📌 Colab

Python RU
12 510
⚡️ SQLCipher представляет собой ответвление от библиотеки SQLite, которое добавляет возможность использования 256-битного шиф
⚡️ SQLCipher представляет собой ответвление от библиотеки SQLite, которое добавляет возможность использования 256-битного шифрования AES и включает дополнительные функции обеспечения безопасности, такие как шифрование «на лету» и надёжное получение криптографических ключей. Программа обеспечивает быструю работу с минимальными накладными расходами, полностью шифрует данные и поддерживает передовые методы защиты информации. Пользователи могут преобразовывать стандартные базы данных в защищённые и управлять паролями через команды. ▪ Github

Python RU
12 510
Repost from DevOps
🖥 Воскресное чтиво: Краткая история Intel Intel, intel, intel… Это не просто текст на упаковке процессора – это целая эпоха
🖥 Воскресное чтиво: Краткая история Intel Intel, intel, intel… Это не просто текст на упаковке процессора – это целая эпоха в мире вычислительной техники. Intel, зародившийся в 1968 году, смог прийти от производителя полупроводников в бигтех компанию, основу современного IT-мира. В истории этой компании бывали взлеты и падения, плохие и хорошие времена, но одно можно сказать точно – без intel мы бы не смогли представить современный мир. Но читая последние новости, можно с уверенностью заявить – у Intel сейчас тяжелые времена. Финансовая катастрофа на одном фронте, “горячие” новинки с другого (топовые процессоры Intel i7 и i9 могут очень сильно перегреваться, а также некоторые имеют проблемы с микрокодом). Целый комплекс проблем, акции упали до рекордно низкого показателя – около 20-24 долларов за штуку. Также компания столкнулась с убытком в размере 1.61 миллиардов долларов. В этой статье я рассмотрю историю Intel, с небольших микропроцессоров, до целых линеек, таких как Pentium, Celeron, Dual Core, Xeon (храни его Си Цзиньпинь) и современные i-Core процессоры. А также затронем современные проблемы Intel и может ли она отдать позиции AMD. А также кратко рассмотрим как работает процессор, историю зарождения компьютеров и их архитектуру. Будет интересно. Все мы знаем Intel. Для одних многомиллиардная корпорация зла, для других компания, производящая лучшие в мире процессоры, третьи считают что AMD лучше, четвертые называют процессором весь блок компьютера. Эта компания буквально пропитана атмосферой кремниевой долины (причем даже буквально). Но intel далеко не с самого начала паяла процессоры, все начиналось намного прозаичнее. Но об этом мы поговорим немного позже. 📌 Читать статью

Python RU
12 510
⚡️ Python Code Tutorials — большой сборник туториалов и примеров кода В этом репозитории вы найдёте материалы по следующим те
⚡️ Python Code Tutorials — большой сборник туториалов и примеров кода В этом репозитории вы найдёте материалы по следующим темам: ▪️Разработка игр. ▪️Этичный хакинг; ▪️Machine Learning; ▪️Использование API; ▪️Веб-скрапинг; https://github.com/x4nth055/pythoncode-tutorials @pro_python_code

Python RU
12 510
K2 Cloud выкатил кастомные реакции на Хабре! Теперь можно выражать эмоции от статей. Для этого пройди квиз: выбери одну из ИТ
K2 Cloud выкатил кастомные реакции на Хабре! Теперь можно выражать эмоции от статей. Для этого пройди квиз: выбери одну из ИТ-профессий и проведи миграцию в облако. В конце и реакции разблокируешь, и в розыгрыше примешь участие — K2 Cloud дарит новогодние мистери боксы и другие призы. Квиз тут

Python RU
12 510
⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность 📌 Видео 📌 Урок 1 📌 Colab @pro_python_code

Python RU
12 510
🖥 История создания и развития языка программирования Python https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-progra
🖥 История создания и развития языка программирования Python https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/ @pro_python_code

Python RU
12 510
Подготовка к Новому году – это волнительно и приятно. Но давайте совместим приятное с полезным. Например, создадим телеграм-б
Подготовка к Новому году – это волнительно и приятно. Но давайте совместим приятное с полезным. Например, создадим телеграм-бот для новогодних поздравлений! 18 декабря на вебинаре «Телеграм-бот своими руками» вы узнаете: - Как устроен телеграм-бот - Как создать телеграм-бот на сервере Telegram - Как написать бэкенд для телеграм-бота на базе фреймворка Aiogram Мастер-класс проведёт Кирилл Панфилов, преподаватель OTUS, классный программист и автор ютуб-канала [dirty-python] Приглашаем начинающих Python-разработчиков, разработчиков на Jave и других языках, а также всех, кто интересуется разработкой и IT. Результаты вебинара: функционирующий бот, прокачка навыков программирования на Python, доступ к закрытому сообществу,  а ещё – скидка на курсы и полезные материалы. 18 декабря, 19:00 МСК Записаться на вебинар - https://otus.pw/E0iB/?erid=LjN8K8iNa Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Python RU
12 510
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python ▪Вопросы и ответы ▪Видео ▪Видео часть 2 ▪100 вопросов c собесов в Data Science
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу PythonВопросы и ответыВидеоВидео часть 2100 вопросов c собесов в Data Science и ML @pro_python_code

Python RU
12 510
🖥 Примеры программ на Python: простота и мощь языка В этой статье рассмотрим несколько простых, но полезных примеров програм
🖥 Примеры программ на Python: простота и мощь языка В этой статье рассмотрим несколько простых, но полезных примеров программ на Python. Читать статью @pro_python_code

Python RU
12 510
🔥 Курс Математика Машинного обучения: Что такое тензоры. 📌 Видео 📌Colab с кодом @pro_python_code

Python RU
12 510
photo content

Python RU
12 510
🖥 Огромный сборник гайдов по Python с примерами кода поможет вам начать изучение языка с самого начала и отточить навыки на
+3
🖥 Огромный сборник гайдов по Python с примерами кода поможет вам начать изучение языка с самого начала и отточить навыки на тысячах задач! В этом сборнике вы найдете: - Примеры автоматизации различных процессов с использованием Python. - Инструкции по интеграции с множеством популярных приложений, таких как Telegram и YouTube. - Руководства по созданию чат-ботов, которые возьмут на себя рутинную работу. - Методы визуализации данных. - Работа с графикой, изображениями и видео. - Основы машинного обучения и создание своих первых нейронных сетей. Это лучший ресурс для новичков в IT-сфере, который станет вашим надежным помощником на пути к освоению программирования. 📌 Ссылка

Python RU
12 510
Скажите рутине STOP✋ 👉 Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Pytho
Скажите рутине STOP✋ 👉 Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров». Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам. На курсе вы научитесь: 🔹 писать эффективный и поддерживаемый код; 🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible; 🔹 создавать, использовать и тестировать свои API; 🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.
Для того, чтобы вы смогли «пощупать» курс изнутри, даём бесплатный пробный доступ на 3 дня. А при покупке даём в подарок мини-курс «Python, Чат-боты и DevOps» и видеокурс «Gitlab CI/CD».
Старт 20 декабря. Познакомиться с программой и занять своё место на курсе — по ссылке Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

Python RU
12 510
Repost from Machinelearning
🌟 Fish Speech V1.5: модель преобразования текста в речь и клонирования голоса. Fish Speech - модель генерации TTS обновилась
+2
🌟 Fish Speech V1.5: модель преобразования текста в речь и клонирования голоса. Fish Speech - модель генерации TTS обновилась до версии 1.5. Эта версия обучалась на 1 млн.часов мультиязычных аудиоданных и заняла 2 место в бенчмарке TTS-Arena (как "Anonymous Sparkle"). Заявлена задержка <150 мс с высококачественным мгновенным клонированием голоса. ▶️Языковая структура обучающего корпуса версии 1.5: 🟢Английский (en) >300 тыс. часов 🟢Китайский (zh) >300 тыс. часов 🟢Японский (ja) >100 тыс. часов 🟢Немецкий (de) ~20 тыс. часов 🟢Французский (fr) ~20 тыс. часов 🟢Испанский (es) ~20 тыс. часов 🟢Корейский (ko) ~20 тыс. часов 🟢Арабский (ar) ~20 тыс. часов 🟠Русский (ru) ~20 тыс. часов 🟢Голландский (nl) <10 тыс. часов 🟢Итальянский (it) <10 тыс. часов 🟢Польский (pl) <10 тыс. часов 🟢Португальский (pt) <10 тыс. часов Fish Speech для локального инференса требует 4Gb GPU и 8 BG GPU для файнтюна. Запуск возможен на MacOS, Linux и Windows в режимах CLI, GUI и WebUI и Docker. Подробные инструкции по установке, инференсу в различных режимах для каждой платформы, туториал по файнтюну и примеры доступны в документации проекта Fish Speech. ⚠️ Репозиторий на Github еще не обновлен информацией о версии 1.5, а официальное демо от разработчиков поддерживает синтез только на английском, китайском и японском. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License. 🟡Модель 🟡Demo 🟡Документация 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #TTS #FIshSpeech