Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 129 216 subscribers, ranking 913 in the Technologies & Applications category and 3 886 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 129 216 subscribers.
According to the latest data from 06 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -2 478 over the last 30 days and by -46 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.15%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.93% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 5 358 views. Within the first day, a publication typically gains 2 495 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 33.
- 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 07 July, 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.
129 216
Subscribers
-4624 hours
-3087 days
-2 47830 days
Posts Archive
NumPy: поиск в массиве
Ты можешь проводить поиск в массиве для определенного значения и возвращать индексы, где происходит совпадение. Для поиска в массиве используй метод where(). В данном примере вернется кортеж: (array([3, 5, 6],) Это означает, что значение 4 присутствует в индексах 3, 5 и 6.
#практика
Прекрати мечтать и стань мидлом за 50 дней
Опытные Python-разработчики создали несколько бесплатных каналов, в которых регулярно выходят топовые посты для начинающих.
Войти в IT — канал с видеуроками и курсами по Python, который научит тебя кодить с нуля за месяц. Больше не придется подолгу искать хороший материал.
Code Lib. Программирование. — канал с книгами и курсами, который даст тебе фундаментальные знания в Python-разработке.
Learn English, code better 🇬🇧 — качай свой технический английский без больших усилий, уделяя 5 минут в день! Через 30 дней будешь спокойно читать документации на английском!
List comprehension
List comprehension используется для создания новых списков из других итерируемых объектов, таких как кортежи, строки, массивы, списки и т. д. List comprehension состоит из квадратных скобок, содержащих выражение. Оно выполняется для каждого элемента вместе с циклом for для итерации по каждому элементу. Данная статья поможет разобраться с list comprehension.
👉Читать статью
#статьи
MySQL: WHERE
При выборе записей из таблицы вы можете отфильтровать выборку с помощью оператора WHERE. Также ты можешь выбрать записи, которые начинаются, включают или заканчиваются данной буквой или фразой. Для этого нужно использовать %.
#практика
⚡️Научиться 3D-Дизайну еще никогда не было так просто!
В этом канале тебя совершенно бесплатно обучат:
• Создавать трёхмерные реалистичные изображения
• Делать сложные 3D-модели для кино и игр
Только тут ты сможешь стать профессиональным 3D-дизайнером без навыков рисования: @blender_ed
Распространение исключений
Когда возникает исключение, механизм распространения исключений берет на себя управление. Обычный поток управления программой останавливается, и Python ищет подходящий обработчик исключений. Оператор try в Python устанавливает обработчики исключений через свои исключения. Данное видео поможет разобраться с распространением исключений.
👀Смотреть видео
#видео
funq
funq — это инструмент для написания тестов FUNctional для приложений Qt, как виджетов, так и QML. В данной статье автор рассказывает, как можно реализовать автоматическое тестирование QT GUI с помощью Python и funq.
👉Читать статью
#статьи
В диджитал-тусовке набирает популярность канал бывшего пиарщика IKEA, который в свободное время постит сногсшибательные рекламные кейсы и разносит бренды за их кринжовые креативы.
Он также делится запрещенными приемами продаж и манипуляций, с помощью которых можно продать хоть песок в Африку.
Подпишитесь: @creativestar
MongoDB: вставка в коллекцию
Чтобы вставить документ в коллекцию, используй метод insert one(). Первый параметр метода insert one() — это словарь, содержащий имена и значения каждого поля в документе, который ты хочешь вставить. Метод возвращает объект InsertOneResult со свойством insert id, которое содержит идентификатор вставленного документа.
#практика
issuperset
Метод issuperset() возвращает True, если множество содержит все элементы другого множества (передается как аргумент). Если нет, возвращается False. Также можно использовать оператор >=, однако он требует множеств по обе стороны. Метод issuperset может принимать любой объект.
#практика
Ценные NFT раздают просто так!
Написать в бота = забрать NFT.
Dolphy Money Team — это 8888 NFT-шек, каждая из которых обеспечивает пассивный доход для держателей💸
100 таких NFT раздают прямо сейчас. Бесплатно.
Инструкция к получению:
1. Подписываешся - @DolphyMoneyTeam
2. Переходишь в бота.
3. Выполняешь инструкции и радуешься жизни 🐬
Жми сюда, чтобы забрать своего Дельфина: @DolphyMoneyTeam
Битовые операции
В Python побитовые операторы используются для выполнения побитовых вычислений над целыми числами. Целые числа сначала преобразуются в двоичные, а затем операции выполняются побитно, отсюда и название побитовых операторов. Затем результат возвращается в десятичном формате. Данное видео поможет разобраться с этими операциями.
👀Смотреть видео
#видео
Узнайте базовые принципы работы с Python и научитесь разрабатывать «умных» чат-ботов всего за 3 вечера!
Регистрируйтесь на бесплатный интенсив, и мы отправим вам на почту статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/erqRaw.
⚡️ Руководитель направления по исследованию данных в Сбере Анастасия Борнева познакомит вас с технологиями машинного обучения, научит создавать чат-ботов с искусственным интеллектом и подключать Python-приложение к Telegram.
✔️ Углубите знания в Python-разработке.
✔️ Узнаете, что такое NLU и как компьютер понимает естественную речь.
✔️ Разберётесь в архитектуре чат-ботов и виртуальных ассистентов.
🎁 Все участники получат электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
🎉 Участвуйте в интенсиве 18–20 июля в 21:00 по московскому времени. Присоединяйтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Превращение аватарки ВКонтакте в часы
В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать аватарку ВКонтакте в форме часов. Алгоритм следующий: авторизация ВК из кода; получаем текущее время, если отличается от того, что на аватарке, меняем; создаем картинку с текущим временем; обновляем аватарку.
👉Читать статью
#статьи
Алгоритм Краскала
Алгоритм Краскала — это алгоритм минимального остовного дерева, который принимает граф в качестве входных данных и находит подмножество ребер этого графа. Мы начинаем с ребер с наименьшим весом и продолжаем добавлять ребра, пока не достигнем нашей цели. Данное видео поможет разобраться с этим алгоритмом.
👀Смотреть видео
#видео
👾 НАУЧИСЬ ДЕЛАТЬ КРУТЫЕ 3D-ОБЪЕКТЫ И ЗАРАБАТЫВАТЬ НА НИХ ОТ 100 000 РУБЛЕЙ В МЕСЯЦ!
Приходи на бесплатный интенсив 👉 «Кратчайший путь в 3D-моделировании»
Здесь не будет «воды» про то, какая это офигенная профессия.
Сразу приступим к делу:
1. Расскажем, как подойти к освоению программ для 3D-моделирования.
2. Расскажем, как за 2 года выйти на пассивный доход в 200 тысяч рублей на продаже моделей на стоках.
3. Объясним, почему у тебя раньше не получалось на них зарабатывать.
А ещё ты узнаешь:
◻️ где и как продавать свои услуги;
◻️ как получать стабильные и дорогие заказы;
🔻 Готов попробовать свои силы?
Присоединяйся к бесплатному интенсиву — https://bit.ly/3nZTNp9
☝️ Переходи по ссылке в бота и нажми НАЧАТЬ
SciPy: Dijkstra
Используй метод dijkstra, чтобы найти кратчайший путь в графе от одного элемента к другому. Аргумент return predecessors принимает логическое значение True, чтобы вернуть весь путь обхода, в противном случае — False. indexes - индекс элемента для возврата всех путей только из этого элемента. limit - максимальный вес пути.
#практика
Создание “Матрицы”
В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать собственную “Матрицу”. Создается темное консольное окно, в котором стекаются струйки зелёных цифр. Двигаются они с разной скоростью. У каждой струйки есть начало — яркий зелёный ноль — и конец. Скорости движения начала и конца струйки тоже разные и определяются случайным образом.
👉Читать статью
#статьи
GeekBrains бесплатно открывает доступ к 4 курсам для старта работы в IT:
https://clc.to/yFvRdA
Подойдет для тех, кто хочет:
1. Попробовать себя в IT с нуля.
2. Сменить профессию.
3. Работать в перспективной сфере.
4. Начать зарабатывать удаленно/на фрилансе.
После регистрации вам откроются:
● Доступ к эксклюзивным лекциям по основам программирования с платной
программы обучения
● Мастер-класс по созданию первой программы на Python
● Карьерные лекции про рынок IT, смену профессии, трудоустройство
Регистрируйтесь по ссылке:
https://clc.to/yFvRdA
Матрица ошибок
Матрица ошибок — это таблица, которая используется в задачах классификации для оценки того, где были допущены ошибки в модели. Строки представляют фактические классы, которыми должны были быть результаты. Столбцы представляют прогнозы, которые ты сделали. В данном примере мы генерируем числа для фактических и прогнозируемых значений. Затем импортируем metrics из sklearn, чтобы использовать функцию построения матрицы ошибок.
#практика
