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 12 379 subscribers, ranking 9 838 in the Technologies & Applications category and 52 007 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 379 subscribers.
According to the latest data from 31 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -42 over the last 30 days and by 4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.26% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 955 views. Within the first day, a publication typically gains 403 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- 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 01 September, 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.
12 381
Subscribers
+424 hours
-157 days
-4230 days
Posts Archive
12 381
Илон Маск, как и обещал, выложил на GitHub код Twitter — внутри исходники и алгоритмы ленты рекомендаций.
Руководство Twitter'a обещает и дальше делиться данными, которые не представляют риска для соцсети.
Также попросили сообщество GitHub делиться предложениями по улучшению кода — конечно, своих разрабов то поувольняли.
@pro_python_code
12 381
F-строки в Python — подробное руководство
Строковые литералы (f-strings) появились в Python 3.6. Эти строки не только улучшают читаемость кода, но и работают быстрее. Однако новичкам часто сложно разобраться, как и где использовать f-string.
В этой статье собрано 73 примера работы со строковыми литералами, которые точно помогут стать мастером в этой теме любому программисту:
https://miguendes.me/73-examples-to-help-you-master-pythons-f-strings
#python
12 381
🖥 Как анимировать 3D-модель с помощью PyWeb3D
Данное руководство научит вас анимировать 3D-модели с помощью pyWeb3D. Перед изучением предложенной темы вы можете предварительно ознакомиться с тем, как загружать 3D-модели, используя pyWeb3D.
▪ Читать
▪ Код
@pro_python_code
12 381
🖥 Полезные приемы с кодом для аналитиков данных на Python
1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python - https://www.youtube.com/watch?v=1Mcy-uatp_c&t=14s
2. Полезные приемы в Pandas - https://www.youtube.com/watch?v=Sd2S5rXe8sY&t=165s
3. Раскройте потенциал Python Numpy: руководство для начинающих в науке о данных - https://www.youtube.com/watch?v=XX2XremQ0fg&t=12s
4. Data science c Python.Ускоряем Pandas в 120 раз- https://www.youtube.com/watch?v=-dAdaEv23vk&t=4s
5. 26 практических приёмов и хитростей Python - https://www.youtube.com/watch?v=vAMyfvtxxdQ&t=5s
6. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU
7. ChatGPT + Midjouney на практике - https://www.youtube.com/watch?v=2gUqbc3Ikmo&t=5s
8. Разбор вопросов с собеседований Python - https://www.youtube.com/watch?v=4L1e-A3AOL4&t=5s
9. 15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python - https://www.youtube.com/watch?v=loOtlwcdiBA&t=4s
10. Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень - https://www.youtube.com/watch?v=qxrGAogl4iM
🎞 Все видео по анализу данных
@data_analysis_ml
12 381
💾 Огромная шпаргалка по консольным командам Git с пояснением на русском
#git #cheatsheet #russian
@pro_python_code
12 381
🖥 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
12 381
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 👨💻
12 381
⚠️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/
12 381
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.
12 381
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 😉
12 381
▫️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 381
ChatGPT + Midjouney делаем комикс Atomic Heart за 3 минуты
🎞 Video
⭐️ @Chatgpturbobot
@pro_python_code
12 381
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
