Простой Python | Программирование
Open in Telegram
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Простой Python | Программирование
Channel Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 126 413 subscribers, ranking 911 in the Technologies & Applications category and 3 952 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 126 413 subscribers.
According to the latest data from 21 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -1 624 over the last 30 days and by -52 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.13%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.94% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 5 216 views. Within the first day, a publication typically gains 2 451 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 101.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as модуль, itertools, gigachat, math, decimal.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 22 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.
126 413
Subscribers
-5224 hours
-3037 days
-1 62430 days
Posts Archive
📱 Python Developer — мастхев для любого питониста
Канал Team Lead'a, где публикуются полезные советы и практики для Python-разработчиков:
Боты на Python (93 видео)
Проекты на Python (700 шт)
Cтатьи Python (172 шт)
Видеокурсы Python (78 шт)
Вопросы с собесов (500 шт)
Задачи с собесов (230 шт)
SQL & Python (134 видео)
Docker & Python (23 видео)
Linux & Python (27 видео)
Алгоритмы & Python (90 видео)
Фреймворк Django (87 видео)
Книги по Python (114 шт)
👉🏻 Подписывайся и прокачивай свои навыки
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это метод машинного обучения, используемый для нахождения зависимости между одной или несколькими независимыми переменными (факторами) и зависимой переменной (результатом). Цель линейной регрессии — построить прямую линию, которая максимально хорошо описывает зависимость между переменными. Делимся статьей, где автор рассказывает про линейную регрессию.
👉Читать статью
#статьи
Работа с файловой системой
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с файлами в Python. В этот раз ты поработаешь с файловой системой. Для этого тебе понадобится модуль os.
👀Смотреть видео
#видео
Прогнозирование финансовых данных
Данный проект применяется для анализа и прогнозирования временных рядов с помощью модели ARIMA. Мы будем прогнозировать цены акций или валют.
Мы используем ARIMA модель для прогнозирования временных рядов (например, цен акций). Модель обучается на исторических данных, а затем используется для прогнозирования будущих значений. Прогнозирование визуализируется на графике, показывая реальные и предсказанные значения.
#практика
⚡️ В сети начали находить курсы и книги по программированию в открытом доступе
Вот отсортированная база с тонной материала(постепенно пополняется):
БАЗА (4687 видео/книг):
(363 видео, 87 книги) — Python
(415 видео, 68 книги) — Frontend
(143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг
(352 видео, 89 книги) — С/С++
(343 видео, 87 книги) — Java
(176 видео, 32 книги) — Git
(293 видео, 63 книги) — C#
(174 видео, 91 книги) — DevOps
(167 видео, 53 книги) — PHP
(227 видео, 83 книги) — SQL/БД
(163 видео, 29 книги) — Linux
(107 видео, 43 книги) — СисАналз
(181 видео, 32 книги) — Go
(167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift
(112 видео, 24 книги) — Flutter
(137 видео, 93 книги) — DS/ML
(113 видео, 82 книги) — GameDev
(183 видео, 37 книги) — UI/UX
(129 видео, 73 книги) — QA
(213 видео, 63 книги) — Rust
(121 видео, 24 книги) — Ruby
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram
Замыкания
Замыкание — это функция, которая “помнит” значения переменных из области видимости, где она была создана, даже если эта область уже недоступна. Замыкания позволяют сохранять данные, связанные с функцией, без использования глобальных переменных. Благодаря этой статье ты научишься пользоваться замыканиями.
👉Читать статью
#статьи
Трейдеры, ловите годноту: запустили сервис TradeSearch, который упростит вам жизнь
Он избавит вас от непредсказуемого рынка, анализа графиков в холодном поту и постоянных «минусовых» сделок
У нас множество фич от опытных трейдеров, бесплатное обучение, инструменты и ИИ для аналитики – в общем, всё, чтобы сэкономить сотни часов и сберечь нервы
А ещё внутри вас ждёт большое комьюнити экспертов, гайды для новичков и личные менторы, которые помогут вам прокачаться в нашей сфере.
Скорее сохраняйте: Trade Search
Lambda-функции
lambda-функция похожа на обычную функцию, но она короче и не имеет имени. Обычно она используется там, где нужен короткий код, например, внутри другой функции или для обработки данных. Благодаря данному видео ты научишься пользоваться lambda-функциями.
👀Смотреть видео
#видео
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это метод классификации, который используется для предсказания вероятности того, что объект принадлежит к определенному классу. Это один из самых распространенных методов машинного обучения, особенно для бинарных задач классификации (например, да/нет, 0/1). Несмотря на название “регрессия”, логистическая регрессия на самом деле является алгоритмом классификации, так как используется для предсказания категориальных переменных. Делимся статьей, где автор рассказывает про логистическую регрессию.
👉Читать статью
#статьи
Определение языка текста
Данный проект позволяет определить язык текста и перевести его с использованием библиотеки TextBlob. TextBlob использует API Google Translate для определения языка и перевода текста. В данном примере программа определяет язык текста и переводит его на целевой (английский по умолчанию).
#практика
Самое время порубиться в «Змейку» — не только символ нового года, а легендарную игру. Яндекс Образование выпустили свою версию, где помимо привычных предметов можно собирать бонусные. Всё как и в жизни: ловите полезные скилы — прокачиваетесь и становитесь круче. Наберёте 25 баллов — получите промокод на покупку мерча в Магазине Яндекса.
Стартуем?
Цикл for
Цикл for используется для итерации (перебора) последовательностей, таких как списки, строки, словари, множества и диапазоны. Это один из наиболее удобных способов проходить через элементы коллекции или выполнять действия заданное количество раз. Благодаря данному видео ты научишься пользоваться циклом for.
👀Смотреть видео
#видео
SQLAlchemy: Рекурсивные запросы
Рекурсивные запросы в SQL используются для извлечения данных, которые имеют иерархическую или графовую структуру (например, деревья или графы). В SQLAlchemy рекурсивные запросы часто реализуются с использованием Common Table Expressions (CTE) и оператора WITH RECURSIVE. Делимся статьей, где автор рассказывает про рекурсивные запросы.
👉Читать статью
#статьи
🎄✨ С Новым годом, дорогие подписчики! 🎉🐍
Вот и подошёл к концу ещё один год, полный открытий и невероятных достижений! Мы хотим поблагодарить вас за то, что были с нами в этом увлекательном путешествии по миру Python. Ваши лайки и комментарии делают наш канал живым и вдохновляющим. ❤️
Пусть ваши проекты компилируются без ошибок, код становится ещё лаконичнее и элегантнее, а задачи решаются с лёгкостью. В новом году мы подготовили для вас ещё больше интересных проектов, гайдов и челленджей, которые прокачают ваши навыки. 🚀
Спасибо, что вы с нами! Пусть 2025 год принесёт вам много новых знаний, успехов и радости. 🎇
Генератор музыки с использованием машинного обучения
С помощью библиотеки Magenta можно генерировать музыку, обучая модель на различных музыкальных композициях. Также тебе понадобится TensorFlow и MIDI-файлы для обучения.
В данном примере используется модель MusicVAE для генерации мелодий. Мы загружаем предобученную модель MusicVAE, которая была обучена на музыкальных композициях. Модель генерирует последовательность нот, которая сохраняется в формат MIDI. При желании этот проект можно углубить, добавив пользовательский интерфейс для генерации музыки или обучив модель на собственных музыкальных данных.
#практика
Решение задач с Codewars: Часть 7
Продолжаем делиться циклом видео, где автор решает задачи с Codewars. Codewars — это онлайн-платформа для тренировок в программировании. Она предлагает задачи (называемые ката) для решения на разных языках программирования.
👀Смотреть видео
#видео
