en
Feedback
Pythoner

Pythoner

Open in Telegram

Полезные материалы по Python, которые будут интересны опытному и начинающему разработчику. Сотрудничество - @flattys Цены - @serpent_media Канал на бирже: https://telega.in/c/pythonercode

Show more
6 598
Subscribers
-324 hours
-67 days
-1330 days
Attracting Subscribers
Oct '26
October '26
+3
in 0 channels
September '26
+53
in 0 channels
Get PRO
August '26
+40
in 0 channels
Get PRO
July '26
+41
in 0 channels
Get PRO
June '26
+35
in 1 channels
Get PRO
May '26
+38
in 0 channels
Get PRO
April '26
+26
in 0 channels
Get PRO
March '26
+31
in 0 channels
Get PRO
February '26
+37
in 0 channels
Get PRO
January '26
+57
in 0 channels
Get PRO
December '25
+74
in 0 channels
Get PRO
November '25
+50
in 0 channels
Get PRO
October '25
+27
in 0 channels
Get PRO
September '25
+18
in 0 channels
Get PRO
August '25
+38
in 2 channels
Get PRO
July '25
+79
in 7 channels
Get PRO
June '25
+101
in 15 channels
Get PRO
May '25
+96
in 9 channels
Get PRO
April '25
+239
in 13 channels
Get PRO
March '25
+148
in 7 channels
Get PRO
February '25
+249
in 14 channels
Get PRO
January '25
+385
in 9 channels
Get PRO
December '24
+201
in 8 channels
Get PRO
November '24
+73
in 1 channels
Get PRO
October '24
+428
in 8 channels
Get PRO
September '24
+266
in 12 channels
Get PRO
August '24
+307
in 3 channels
Get PRO
July '24
+502
in 4 channels
Get PRO
June '24
+92
in 3 channels
Get PRO
May '24
+463
in 5 channels
Get PRO
April '24
+658
in 17 channels
Get PRO
March '24
+378
in 11 channels
Get PRO
February '24
+231
in 14 channels
Get PRO
January '24
+176
in 3 channels
Get PRO
December '23
+245
in 5 channels
Get PRO
November '23
+226
in 6 channels
Get PRO
October '23
+4 994
in 7 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
06 October+1
05 October0
04 October+1
03 October+1
02 October0
01 October0
Channel Posts
🫥 Сервис запустили - пора принимать поздравления и платежи С платежами поможет pay.hot. Подключаем оплату на сайте, в прилож
🫥 Сервис запустили - пора принимать поздравления и платежи С платежами поможет pay.hot. Подключаем оплату на сайте, в приложении или Telegram: - СБП - Банковские карты РФ - Международные банковские карты 🫥 Можно подключиться без ИП и ООО в России, а выручку получать в USDT. 🫥 Работаем с пополнением Steam, донатами в игры, digital-сервисами, Таро-ботами, магазинами цифровых товаров, хостингами и нейросервисами. 🫥 Согласование и подключение - обычно до 7 часов. Поддержка на связи 24/7. 🫥 Кстати, у нас есть агентская программа. Если знаете проекты, которым нужен приём платежей, можете помогать им подключаться к pay.hot и получать агентское вознаграждение. 🫥 Расскажите о своём проекте: @payhotsupport_bot

2
Программируешь? Участвуй в олимпиаде Высшая проба Сделай шаг в IT вместе с Яндексом и ВШЭ — прими участие в олимпиаде по пром
Программируешь? Участвуй в олимпиаде Высшая проба Сделай шаг в IT вместе с Яндексом и ВШЭ — прими участие в олимпиаде по промышленному программированию! Победителям — БВИ или 100 баллов по профильному предмету в лучших вузах России. Регистрируйся до 20 октября! Узнать больше #реклама olymp.hse.ru О рекламодателе
212
3
✈️PyStan — это интерфейс для работы с популярной библиотекой Stan, для статистического моделирования и программирования. С по
✈️PyStan — это интерфейс для работы с популярной библиотекой Stan, для статистического моделирования и программирования. С помощью PyStan можно легко строить и оценивать сложные статистические модели с использованием методов. ➡️Основные возможности Pystan: — Простой интерфейс для задания байесовских моделей на языке Stan. — Автоматическая компиляция моделей в высокооптимизированный код на C++. — Выполнение статистического вывода с использованием методов Монте-Карло (MCMC). — Возможность задавать сложные иерархические модели. — Удобные инструменты для анализа результатов моделирования. — Интеграция со многими библиотеками данных и визуализации в Python. 💡Pystan используется везде, где нужно решать задачи статистического моделирования и анализа данных с помощью байесовских методов. Так как PyStan позволяет удобно и эффективно работать с байесовскими моделями в Python. 🐍 Pythoner
487
4
Claude снова банит пользователей из РФ На этой неделе многим пришли письма от Anthropic: аккаунт заблокирован, доступ закрыт.
Claude снова банит пользователей из РФ На этой неделе многим пришли письма от Anthropic: аккаунт заблокирован, доступ закрыт. Банят за вход из неподдерживаемого региона и оплату через серые схемы. А в CatCode Claude работает без ограничений. CatСode - это десктопный агент с топовыми нейросетями на борту всего за 900 рублей в месяц: 😒 Claude Opus 🤖 GPT-6 Astra 😐 Grok 4.6 и многие другие. Твой аккаунт точно не забанят: подписка оформлена у международной компании. Работает без VPN, оплата российской картой или СБП, никаких перекупов. Первые задачи бесплатно, просто зарегистрируйся и пробуй. Оформи пакет нейросетей разом и не бойся банов: catcode.dev
428
5
REKONFA: что интересного вас ждёт 15 октября 15 октября встречаемся на REKONFA — большой конференции Яндекс Рекламы. На сцене
REKONFA: что интересного вас ждёт 15 октября 15 октября встречаемся на REKONFA — большой конференции Яндекс Рекламы. На сцене: — Глеб Доброрадных — о рекламном рынке и эффективности в сложных условиях — Алексей Штоколов — о новых продуктах и технологиях — Лиза Смирнова — о 360°-форматах и новых точках контакта — Александр Пушной — о человеке и ИИ — Александр Умаров — о персональном подходе, который помогает влюблять клиентов в бренд — Яна Чурикова — об актуальных задачах предпринимателей — Татьяна Мужицкая — о целях и энергии — Антон Беляев — об индивидуальности и проектах, которые любят зрители Вне сцены — зона продуктов Яндекс Рекламы, три игры, викторина, зоны Яндекс Ярда и eLama и нетворкинг. 15 октября, Москва, ВТБ Арена и онлайн. Участие бесплатное. Зарегистрироваться #реклама 16+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе
249
6
Что будет работать в рекламе завтра? Ответ ищем вместе на REKONFA 2026. 15 октября соберёмся в Москве и онлайн, чтобы обсудит
Что будет работать в рекламе завтра? Ответ ищем вместе на REKONFA 2026. 15 октября соберёмся в Москве и онлайн, чтобы обсудить новые технологии Яндекс Рекламы, продуктовые запуски, тренды рынка, исследования и реальные кейсы. В программе — выступления экспертов и возможность поговорить с продуктовыми командами Яндекс Рекламы о своих задачах. А вне сцены вас ждут коворкинг, фотозоны и форматы для новых знакомств. Участвовать можно в Москве на ВТБ Арене или онлайн. Регистрация бесплатная. Зарегистрироваться #реклама 18+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе
311
7
Ищете облачную платформу? Есть Beget ✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III ✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов ✅ Пр
Ищете облачную платформу? Есть Beget ✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III ✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов ✅ Прозрачная оплата без скрытых платежей ✅ Более 200 000 клиентов доверяют Beget Узнать больше
292
8
✈️LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных, которая помогает быстро перейти от созд
✈️LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных, которая помогает быстро перейти от создания прототипов к созданию надёжных конвейеров данных. ➡️Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед". Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию. ➡️Пример использования: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from lineapy import LineaPy # Создаем синтетические данные np.random.seed(42) X = np.random.rand(100, 1) * 10 # 100 случайных точек в диапазоне от 0 до 10 y = 2.5 * X + np.random.randn(100, 1) * 2 # Линейная зависимость с шумом # Преобразуем данные в DataFrame data = pd.DataFrame(np.hstack((X, y)), columns=['X', 'y']) # Создаем модель с помощью LineaPy model = LineaPy() model.fit(data['X'], data['y']) # Предсказания predictions = model.predict(data['X']) # Визуализация plt.scatter(data['X'], data['y'], color='blue', label='Данные') plt.plot(data['X'], predictions, color='red', label='Предсказание') plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Линейная Регрессия с LineaPy') plt.legend() plt.show() ⬆️Этот простой пример иллюстрирует, как можно использовать LineaPy для создания линейной модели и анализа данных. 🐍Pythoner
904
9
YaC/e 2026: кто и как будет учить в 2030 году Обсудим будущее преподавания на онлайн-конференции Яндекса YaC/e 2026. 30 сентя
YaC/e 2026: кто и как будет учить в 2030 году Обсудим будущее преподавания на онлайн-конференции Яндекса YaC/e 2026. 30 сентября. Участие бесплатно, вышлем сертификат участника! Регистрируйтесь до 29 сентября. Узнать больше #реклама 16+ yace.yandex.ru О рекламодателе
302
10
✈️PyBrain — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий набор алгоритмов и инструментов для обучения ней
✈️PyBrain — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий набор алгоритмов и инструментов для обучения нейросетей и других задач машинного обучения. ➡️PyBrain имеет ряд преимуществ, которые делают его привлекательным для разработчиков машинного обучения: — Простота использования: PyBrain имеет простой и понятный синтаксис, который делает его удобным для изучения. — Модульность: PyBrain является модульной библиотекой, что позволяет разработчикам создавать собственные алгоритмы и инструменты. — Производительность: PyBrain написан на Python, который является высокопроизводительным языком. ➡️PyBrain может использоваться для решения широкого спектра задач машинного обучения, включая: — Классификация: обучение нейронной сети для классификации входных данных в один из нескольких классов. — Регрессия: обучение нейронной сети для прогнозирования непрерывных значений. — Обнаружение аномалий: обучение нейронной сети для обнаружения аномальных входных данных. ➡️Простой пример создания и обучения нейронной сети с использованием PyBrain: from pybrain.datasets import ClassificationDataSet from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer from pybrain.tools.shortcuts import BuildNetwork # Создание выборки данных data = ClassificationDataSet(2, 1) # Добавление данных (x1, x2, label) data.addSample((0, 0), (0,)) data.addSample((0, 1), (1,)) data.addSample((1, 0), (1,)) data.addSample((1, 1), (0,)) # Создание нейронной сети network = BuildNetwork(2, 3, 1) # Обучение нейронной сети trainer = BackpropTrainer(network, data) for _ in range(1000): trainer.train() # Проверка результатов for sample in [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]: output = network.activate(sample) print(f'Input: {sample}, Output: {output}') ⬆️В этом примере создается простая нейронная сеть для решения задачи логического И-Иксор (XOR). Данные добавляются в выборку, затем сеть обучается, и, наконец, результаты выводятся для разных входных значений. 🐍 Pythoner
1 031
11
Ищете облачную платформу? Есть Beget ✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III ✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов ✅ Пр
Ищете облачную платформу? Есть Beget ✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III ✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов ✅ Прозрачная оплата без скрытых платежей ✅ Более 200 000 клиентов доверяют Beget Узнать больше #реклама 16+ beget.com О рекламодателе
100
12
Что будет работать в рекламе завтра? Ответ ищем вместе на REKONFA 2026. 15 октября соберёмся в Москве и онлайн, чтобы обсудит
Что будет работать в рекламе завтра? Ответ ищем вместе на REKONFA 2026. 15 октября соберёмся в Москве и онлайн, чтобы обсудить новые технологии Яндекс Рекламы, продуктовые запуски, тренды рынка, исследования и реальные кейсы. В программе — выступления экспертов и возможность поговорить с продуктовыми командами Яндекс Рекламы о своих задачах. А вне сцены вас ждут коворкинг, фотозоны и форматы для новых знакомств. Участвовать можно в Москве на ВТБ Арене или онлайн. Регистрация бесплатная. Зарегистрироваться #реклама 18+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе
1
13
Написать скрипт - двадцать минут удовольствия. Обложить его тестами и докстрингами, чтобы не стыдно было в репозиторий закину
Написать скрипт - двадцать минут удовольствия. Обложить его тестами и докстрингами, чтобы не стыдно было в репозиторий закинуть - задача на весь остаток рабочего дня. CatCode - агент, который сделает всю рутину за тебя: гоняет линтер, рефакторит, пишет тесты и докстринги пока ты занят логикой, а не бумажной работой вокруг неё. Доступны все топовые модели: 😒 Claude Opus 5 🤖 GPT-6 Astra 😐 Grok 4.6 и многие другие. Умный свитчер экономит токены - рутина уйдёт дешёвой модели, сложные задачи - нейросети покруче. Один лимит, который дешевле зоопарка отдельных подписок - всего за 900 рублей в месяц. Оплата картой РФ или СБП, работает без VPN. Первые задачи бесплатно, просто зарегистрируйся и попробуй сам. Оставь рутину агенту, пока листаешь ленту: catcode.dev
471
14
Регистрируйтесь на Yandex Scale 2026 Главная конференция Yandex Cloud. Узнайте о сервисах, которые меняют ваш бизнес. 4 офлай+5
Регистрируйтесь на Yandex Scale 2026 Главная конференция Yandex Cloud. Узнайте о сервисах, которые меняют ваш бизнес. 4 офлайн-трека (AI, Infra + DevTools, Data, Security), онлайн-трек Deep Tech, воркшопы по ИИ и интерактивы. Подробнее о программе читайте в карточках🗒 📅24 сентября 🚗Москва + 💻онлайн Участие бесплатное! Зарегистрироваться #реклама 16+ scale.yandex.cloud О рекламодателе
260
15
✈️Legacy код, или унаследованный код, - это существующая кодовая база, которая продолжает использоваться, несмотря на то, что
✈️Legacy код, или унаследованный код, - это существующая кодовая база, которая продолжает использоваться, несмотря на то, что она может быть устаревшей, плохо структурированной или трудной для поддержки. ➡️Характеристики Legacy кода 💬Устаревшие технологии или методологии 💬Отсутствие или недостаточность документации 💬Сложность в поддержке и расширении 💬Высокая связность и низкая сплоченность ➡️Пример Legacy кода # Legacy код на Python def calculate_total(items): total = 0 for item in items: total = total + item['price'] * item['quantity'] return total # Современный эквивалент def calculate_total(items): return sum(item['price'] * item['quantity'] for item in items) ➡️Проблемы, связанные с Legacy кодом 💬Сложность внесения изменений и добавления новых функций 💬Повышенный риск появления ошибок при модификации 💬Трудности в интеграции с современными технологиями 💬Зависимость от устаревших библиотек и фреймворков ➡️Стратегии работы с Legacy кодом 💬Постепенный рефакторинг 💬Написание тестов для существующего кода 💬Документирование существующей функциональности 💬Модульная замена частей системы 🔎Заключение Работа с Legacy кодом - это неизбежная часть жизни многих разработчиков. Хотя он может представлять сложности, правильный подход к его обработке может значительно улучшить качество и поддерживаемость программного обеспечения. 🐍Pythoner
1 074
16
🌐 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний России Получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассист
🌐 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний России Получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики на соревновании от ПАО «Интер РАО» при поддержке компании «Яндекс». Призовой фонд — 750 000 рублей. Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании. Регистрация открыта до 27 сентября. Можно участвовать одному или командой до 5 человек. Идеальный состав: разработчик, специалист по машинному обучению, аналитик и дизайнер. Задачи соревнования — за какую возьмешься? 1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций. 2️⃣ Помощник для анализа документов из судов. 3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов. 4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм. Стартуем 28 сентября. Придумай концепт проекта: самые сильные идеи участники доработают под руководством экспертов Группы «Интер РАО» с 9 по 23 октября. Финал в Москве — 3 ноября. ➡️ Регистрируйся: https://cnrlink.com/interraohack26pythoner
469
17
Бесплатный эфир "Аналитика данных" для начинающих! Вебинар о профессии аналитика данных для новичков без опыта в IT! ✅ ведущи+4
Бесплатный эфир "Аналитика данных" для начинающих! Вебинар о профессии аналитика данных для новичков без опыта в IT! ✅ ведущий — практикующий специалист ✅ информация о профессии изнутри ✅ вебинар по реальным задачам аналитика ✅ всё о необходимых навыках и технологиях Узнайте, как стать аналитиком данных и найти работу. Регистрируйтесь бесплатно и осваивайте востребованную профессию с Симулейтив! Записаться #реклама 16+ simulative.ru О рекламодателе
296
18
Регистрируйтесь на Yandex Scale 2026 Главная конференция Yandex Cloud. Узнайте о сервисах, которые меняют ваш бизнес. 4 офлай+5
Регистрируйтесь на Yandex Scale 2026 Главная конференция Yandex Cloud. Узнайте о сервисах, которые меняют ваш бизнес. 4 офлайн-трека (AI, Infra + DevTools, Data, Security), онлайн-трек Deep Tech, воркшопы по ИИ и интерактивы. Подробнее о программе читайте в карточках🗒 📅24 сентября 🚗Москва + 💻онлайн Участие бесплатное! Зарегистрироваться #реклама 16+ scale.yandex.cloud О рекламодателе
322
19
✈️googlesearch — это простая в использовании библиотека для Python, которая позволяет отправлять запросы в Google и получать
✈️googlesearch — это простая в использовании библиотека для Python, которая позволяет отправлять запросы в Google и получать ссылки на результаты поиска прямо из вашего кода. Она предоставляет гибкий и мощный интерфейс, который можно настроить для различных задач поиска. ➡️Основной функционал Основной метод библиотеки — это функция search(), которая возвращает результаты поиска в виде генератора, содержащего объекты SearchResult или URL-ссылки в зависимости от параметров. Аргументы функции: 💬term — строка с запросом, которую вы хотите найти в Google. 💬num_results — количество результатов, которые нужно вернуть (по умолчанию 10). 💬lang — язык результатов поиска (по умолчанию "en"). 💬proxy — возможность использования прокси для запросов (по умолчанию None). 💬advanced — расширенный режим поиска, возвращает объекты с более детализированной информацией, такими как заголовок и описание страницы (по умолчанию False). 💬sleep_interval — время ожидания между запросами в секундах (по умолчанию 0). 💬timeout — максимальное время ожидания ответа от Google (по умолчанию 5 секунд). 💬safe — настройка безопасного поиска: "off" для отключения, "active" для фильтрации контента для взрослых (по умолчанию "active"). 💬ssl_verify — возможность включить или отключить проверку SSL-сертификатов (по умолчанию None). 💬region — регион для таргетирования поиска (по умолчанию None). ➡️Примеры использования. Простой поиск: from googlesearch import search query = "Python best practices" for result in search(query, num_results=5): print(result) ⬆️Этот код отправляет запрос "Python best practices" и возвращает первые пять ссылок на результаты поиска. 💬Расширенный поиск с дополнительными параметрами: for result in search("новости технологий", num_results=3, lang='ru', safe='off', region='RU', advanced=True): print(result.title, result.url) ⬆️Поиск по русскоязычным ресурсам с отключенным безопасным поиском и указанием региона RU. В данном случае возвращаются не только ссылки, но и заголовки страниц. 🔎В общем, googlesearch - это мощный инструмент, который позволяет интегрировать Google-поиск в Python-приложения, делая его отличным для автоматизации и поиска данных. 🐍Pythoner
1 177
20
Розыгрыш Яндекс Станции уже в боте Любимые блогеры, розыгрыши, новости и анонсы в одном боте! Узнать больше #реклама 16+ refe
Розыгрыш Яндекс Станции уже в боте Любимые блогеры, розыгрыши, новости и анонсы в одном боте! Узнать больше #реклама 16+ refer.id О рекламодателе
416