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 12 382 subscribers, ranking 9 842 in the Technologies & Applications category and 52 028 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 382 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -58 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 8.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.36% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 077 views. Within the first day, a publication typically gains 416 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 28 August, 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.
12 382
Subscribers
-224 hours
-77 days
-5830 days
Posts Archive
12 381
🖥 20 простых методов оптимизации кода на Python.
https://uproger.com/20-prostyh-metodov-optimizaczii-koda-na-python/
@pro_python_code
12 381
💪Что должен знать и уметь толковый питонист?
👉Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» - «Интерфейсы и протоколы в Python»: регистрация
На занятии мы:
- разберемся, как правильно создавать зависимости от интерфейса, а не реализации,
- и посмотрим на тип Protocol в Python.
Вебинар будет полезен начинающим Python-разработчикам, желающим познакомиться с использованием интерфейсов и способами аннотирования комплексных объектов в Python
В результате вебинара вы научитесь создавать в коде зависимости от интерфейса, а не реализации, и создавать аннотации типов в Python для комплексных объектов через Protocol.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
erid: LjN8KMs31
12 381
🐍 Полезная шпаргалка для начинающих Python! #python #shorts #программирование
https://www.youtube.com/shorts/_ld8GYLXmY4
12 381
🖥 Python предлагает три основных типа изменяемых коллекций: списки, сеты и словари
▪ Списки - это упорядоченные коллекции, допускающие дублирование элементов
▪ Сеты - это неупорядоченные коллекции уникальных элементов
▪ Словари - это неупорядоченные пары ключ-значение (ключи должны быть уникальными и неизменяемыми)
12 381
⚡️ Google's Python Class
Это базовый курс по Python от Google для начинающих. Включает лекционные материалы и практические упражнения.
В курсе следующие темы:
- строки;
- списки;
- сортировка;
- словари;
- регулярные выражения.
📌 Ссылка на курс
12 381
Repost from Javascript
👣 Если вы создаете API, вот вам 6 архитектур которые нужно знать
Проектирование API — это не только работа над функциональностью, но и выбор правильной архитектуры для удовлетворения ваших потребностей.
Вот шесть архитектурных проектов API, с которыми должен быть знаком каждый разработчик:
1️⃣ — REST
— Самая популярная архитектура для веб-сервисов.
— Использует HTTP-запросы для связи.
— Не сохраняет состояние и обеспечивает легкую масштабируемость и гибкость.
2️⃣ — GraphQL
— Язык запросов для вашего API.
— Позволяет клиентам запрашивать именно то, что им нужно, не больше и не меньше.
— Идеально подходит для оптимизации сетевых запросов.
3️⃣ — SOAP (устаревший)
— Протокол для обмена структурированной информацией в веб-сервисах.
— Известен своими строгими стандартами и встроенной обработкой ошибок.
— Часто используется в приложениях корпоративного уровня.
4️⃣- gRPC
- Высокопроизводительная среда с открытым исходным кодом.
- Использует HTTP/2 для транспорта и буферы протоколов в качестве языка описания интерфейса.
- Отлично подходит для микросервисов и общения в реальном времени.
5️⃣- WebSockets
- Обеспечивает двустороннюю связь между клиентом и сервером.
- Идеально подходит для приложений реального времени, таких как чат-приложения и обновления в реальном времени.
- Позволяет осуществлять непрерывный обмен данными без накладных расходов HTTP.
6️⃣ - MQTT
- Легкий протокол обмена сообщениями для небольших датчиков и мобильных устройств.
- Ориентирован на минимальное использование полосы пропускания и заряда батареи.
- Обычно используется в приложениях IoT (Интернет вещей).
🖥 Сохраняй, чтобы не потерять и перешли коллеге
#doc #cheatsheet #api
@javascriptv
12 381
🦀 CRAB: бенчмарк для агентов работающих с мультимодальными языковыми моделями
🦀 CRAB предоставляет комплексную и простую в использовании платформу для создания мультимодальных агентов, управления различных ос и создания тестов для их оценки, состоящую из трех ключевых компонентов:
- 🔀 Агенты могут выполнять задачи на 📱 Android и 💻 Ubuntu.
- 🕸 Graph Graph evaluator - предоставляет агентам точную метрику оценки работы агентов.
- 🤖 Автоматическая гнерация задач для агентов.
Подключая все устройства к агентам, 🦀CRAB открывает больше возможностей для выполнения различных задач, аналогичных реальным задачам.
Используйте 🦀 CRAB для тестирования ваших мультимодальных агентов!
- 👨💻 Репозиторий: https://github.com/camel-ai/crab
- 📝 Статья: https://arxiv.org/abs/2407.01511
- 🌐 Проект https://crab.camel-ai.org
@pro_python_code
12 381
Почему тупит Kafka?
Знаний об отправке/приёме сообщений не хватит, чтобы быстро найти причину просадки. Если хотите отказоустойчивую систему, которую легко дебажить, тогда придётся разобраться в архитектуре Кафки.
🤥На обновлённом курсе от Слёрма «Apache Kafka для разработчиков» вы получите больше, чем просто настройка Kafka. Вы изучите архитектуру и поймёте логику работы с Kafka на примере бизнес-кейсов компаний: MovieFlix, GetTaxi, MyBank.
За восемь недель курса вы:
😉Поймете основы работы с Kafka и принципы построения архитектуры и бизнес-процессов
😉 Научитесь решать проблемы с системами, требующими отправки/получения большого количества сообщений из разнородных систем
😉Подготовитесь к вопросам базовых собеседований на уровень пользователя Kafka
🥹Углублённый курс с практикой на Java и платформой Docker+Postgres. Старт — 16 сентября.
Спикеры курса:
🫡Всеволод Севостьянов. Staff Engineer в Lokalise
🫡Василий Калугин. Владелец корпоративного сервиса Apache Kafka в АО «ЭР-Телеком Холдинг»
😢Старт — 16 сентября
Занять место на потоке — по ссылке
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
12 381
Python Streamlet: элементы, о которых вам следует знать в 2024 году
https://www.youtube.com/watch?v=oUm_f3ziPNw
@pro_python_code
12 381
🖥 open-interpreter инструмент управление компьютером с помощью естественного языка
Это Python-библиотека, которая позволяет управлять ПК с помощью обычной челочеческой речи, в том числе на русском. На видео переключаются со светлой темы на тёмную, конвертируют docx-файлы на рабочем столе в .pdf.
Репозиторий проекта
Интерактивная демка в Colab
#llm #библиотека
@pro_python_code
12 381
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: https://t.me/+y_viT9uBdftkZDFi
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
C++ собеседования: t.me/cppsobes
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ СЛИТЫХ КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
12 381
Repost from Python/ django
🎞 MeTube
Это веб-интерфейс для youtube-dl с поддержкой плейлистов.
Он позволяет загружать видео с YouTube и множества других сайтов, включая Reddit, LinkedIn и многие другие.
Особо стоит отметить, что MeTube имеет специальные настройки для работы на iOS и расширения для браузеров Chrome и Firefox, что позволяет удобно скачивать видео прямо из браузера.
docker run -d -p 8081:8081 -v /path/to/downloads:/downloads ghcr.io/alexta69/metube
▪ GitHub
@pythonl12 381
Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам
🗓 22 августа в прямом эфире разберем как математика применяется в разных отраслях бизнеса. И какие математические навыки необходимы для успешной работы в каждой из них.
Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний.
😮 На вебинаре узнаете:
🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы
🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки
🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр
🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли
🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными
🔵. На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest
➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/0cb8b41c
12 381
🖥 Шпаргалка по Python для Junior разработчиков
Здесь собрано более 20 страниц со шпаргалками, которые пригодятся каждому начинающему Python-разработчику и не только.
Скачивайте и сохраняйте пост в избранном
#шпаргалка
@pro_python_code
12 381
Готовы узнать, что такое RAG и как применять его в NLP?
⚡Ждем вас на открытом вебинаре «RAG — генерация на основе базы знаний» 19 августа в 20:00 мск, где вы узнаете:
- что такое RAG и зачем это нужно в NLP-сервисах;
- в каких областях применяется эта технология;
- типы RAG и методы оценки качества RAG-сервиса;
- практический пример на задаче Question Answering (QA).
Спикер Андрей Коняев — Consultant GenAI Machine Learning Engineering (Professional Research & Development Engineer I) в T-Systems International.
👉Пройти тест для регистрации https://otus.pw/0hU6/?erid=LjN8KHqdt
Вебинар приурочен к старту курса Natural Language Processing (NLP), обучение на котором позволяет освоить различные языковые модели и создать собственный телеграм-бот.На курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство программ, так как были предложены совсем
12 381
🖥 Краткая шпаргалка по REST API, с помощью которой вы узнаете:
— как называются части URL в контексте запроса;
— зачем нужны те или иные заголовки запросов (например, Accept-Charset / User-Agent);
— чем отличается код 300 от 500
#api #шпаргалка
@pro_python_code
