en
Feedback
Простой Python | Программирование

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

📈 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 126 537 subscribers, ranking 912 in the Technologies & Applications category and 3 957 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 126 537 subscribers.

According to the latest data from 18 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -1 578 over the last 30 days and by -18 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.28%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.91% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 5 417 views. Within the first day, a publication typically gains 2 411 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 125.
  • 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 19 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.

126 537
Subscribers
-1824 hours
-3157 days
-1 57830 days
Posts Archive
Django: Signals Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уве
Django: Signals Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уведомления при наступлении определённых событий и связывать их с обработчиками. Сигналы помогают построить логику, где одна часть приложения реагирует на изменения в другой, без жёсткой связи между компонентами. Делимся статьей, где автор рассказывает про Signals. 👉Читать статью #статьи

🚀Нужны качественные ноды для работы? 📌Тут лучшие цены на рынке! 📌Безлимитные запросы! 📌Выделенные ноды от 87$ 📌Shared -
🚀Нужны качественные ноды для работы? 📌Тут лучшие цены на рынке! 📌Безлимитные запросы! 📌Выделенные ноды от 87$ 📌Shared - 50$ за 1шт 📌Работайте с комфортом! Бот для покупки лучших нод - @Flash_Node_bot Контакт поддежки - https://t.me/Flash_Node_support Если нужной ноды не нашлось в боте - напишите в поддержку и ее установят специально для вас Напишите в поддержку что вы от "Простой Python | Программирование" и получите 30% скидку на первый заказ!

Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно
Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно полезно для улучшения восприятия плотностей на scatter/hist. Обрати внимание, при большом количестве точек рисование прозрачных векторных объектов в PDF/SVG может быть очень медленным и привести к большому файлу. В таком случае стоит использовать rasterized=True. Они будут сохранены как растровое изображение внутри векторного файла. #практика

🎯 Бот, в котором платят за логику 3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, —
🎯 Бот, в котором платят за логику 3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, — приз всё равно будет. Не лотерея. Тест с реальными наградами. 15 минут. Никаких регистраций. Только Telegram. 🚀 Заходи — покажи класс: https://epic.st/hpNWkP?erid=2VtzqvUyTCX Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Сравнение Msgspec и DataClasses Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый
Сравнение Msgspec и DataClasses Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый используется для сериализации данных, второй – для создания классов с автоматической генерацией методов. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах и недостатках этих модулей. 👉Читать статью #статьи

Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работат
Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как выполнять сохранение состояния модели в файл с последующей ее загрузкой. 👀Смотреть видео #видео

Matplotlib: Трехмерные графики Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модул
Matplotlib: Трехмерные графики Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек. projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки. #практика

Фундаментальные шаблоны проектирования Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним о
Фундаментальные шаблоны проектирования Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод. 👉Читать статью #статьи

Нейросети на PyTorch: Трансформации transform Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с не
Нейросети на PyTorch: Трансформации transform Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры. 👀Смотреть видео #видео

Какая работа тебе подходит? Сейчас в сети хайпит крутейший профтест. Всего за 5 минут он супер точно покажет твои сильные и с
Какая работа тебе подходит? Сейчас в сети хайпит крутейший профтест. Всего за 5 минут он супер точно покажет твои сильные и слабые стороны и подберет идеальную профессию. Проходим тут: ссылка

Matplotlib: Кастомные стили Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать св
Matplotlib: Кастомные стили Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать свой файл стиля. Он называется .mplstyle. Это особенно удобно, если нужно поддерживать единый фирменный стиль для всех визуализаций. #практика

Разработка браузерного расширения Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты
Разработка браузерного расширения Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты узнаешь, как можно за две недели пройти путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons. 👉Читать статью #статьи

Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишь
Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрирована реализация обучения нейронной сети классификации изображений цифр БД MNIST. MNIST – это датасет рукописных цифр. Каждое изображение формата 28x28 пикселей. 👀Смотреть видео #видео

Matplotlib: Анимации Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создаетс
Matplotlib: Анимации Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создается анимированная синусоида, которая движется по фазе. blit=True ускоряет отрисовку, перерисовывая только измененные части. PillowWriter экспортирует анимацию в .gif без применения сторонних библиотек. #практика

Как быстро находить ошибки в коде? SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить оши
Как быстро находить ошибки в коде? SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить ошибки. Как им пользоваться – узнаешь из этой статьи. 👉Читать статью #статьи