Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Open in Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Channel Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 18 290 subscribers, ranking 7 304 in the Technologies & Applications category and 36 821 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 290 subscribers.
According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -88 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 5.37%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.87% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 983 views. Within the first day, a publication typically gains 525 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 21 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.
18 290
Subscribers
-324 hours
-207 days
-8830 days
Posts Archive
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
#book #Python
Data Science. Наука о данных с нуля
Грас Джоэл
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объёмах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализации по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приёмы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
#book
Python Projects for Kids
Jessica Ingrassellino (en) 2016
Learn to start using Python for some simple programming tasks such as doing easy mathematical calculations.
Use logic and control loops to build a nice interesting game.
Get to grips with working with data and, once you're comfortable with that, you'll be introduced to Pygame, which will help you wrap up the book with a cool game.
#book
Программирование компьютерного зрения на языке Python
Ян Эрик Солем
Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения.
Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию.
Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования..
#book #Python
Illustrated Guide to Python 3: A Complete Walkthrough of Beginning Python with Unique Illustrations Showing how Python Really Works
Matt Harrison
#book
Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems
Tom Hope, Yehezkel S. Resheff, and Itay Lieder
#book
Python 3. Самое необходимое
Н. А. Прохоренок, В. А. Дронов
#book
Python. Разработка на основе тестирования
Персиваль Гарри
Проводя вас по процессу разработки реального веб-приложения от начала до конца, второе издание книги демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) с использованием языка Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты до написания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. В результате вы получите чистый программный код, который работает!
#book
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
Wes McKinney
Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You’ll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process.
#book
Подборка youtube каналов с Python-конференций
Туториалы, выступления, записи небольших локальных конференций Python, проводимых по всему миру.
EuroPython
EuroSciPy
Kiwi PyCon
PyCascades
PyCon Argentina (Ar)
PyCon Australia (AU)
PyCon Canada
PyCon Czech (CZ)
PyCon Finland
PyCon Germany (DE)
PyCon Hong Kong (HG)
PyCon Ireland (IE)
PyCon Italy (Nove)
PyCon Japan (JP)
PyCon Korea (KR)
PyCon Malaysia (MY)
PyCon Phillipines (PH)
PyCon Poland (PL)
PyCon Singapore (SG)
PyCon Slovakia (SK)
PyCon Ukraine (UA)
PyCon United Kingdom (UK)
PyGotham 2017
PyOhio
#Python #video
Скрапинг веб-сайтов с помощью Python
Митчелл
Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц.
#python #book
Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python
Jojo John Moolayil (2019)
Learn, understand, and implement deep neural networks in a math- and programming-friendly approach using Keras and Python. The book focuses on an end-to-end approach to developing supervised learning algorithms in regression and classification with practical business-centric use-cases implemented in Keras.
#book
Introduction to Python for Science and Engineering
David J. Pine
Python Deep Learning: Exploring deep learning techniques, neural network architectures and GANs with PyTorch, Keras and TensorFlow
Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna, Peter Roelants, Valentino Zocca
With the surge of Artificial Intelligence in each and every application catering to both business and consumer needs, Deep Learning becomes the prime need of today and future market demands. This book explores deep learning and builds a strong deep learning mindset in order to put them into use in their smart artificial intelligence projects.
#book
Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib
Robert Johansson
Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, FiPy, matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates how to numerically compute solutions and mathematically model applications in big data, cloud computing, financial engineering, business management and more.
#book
