Python книги на русском
Open in Telegram
Книги по Python Все свежие. Книги на русском языке. @wienloo РКН: https://kurl.ru/ANBol
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python книги на русском
Channel Python книги на русском (@pythonbooksru) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 571 subscribers, ranking 5 445 in the Technologies & Applications category and 26 974 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 571 subscribers.
According to the latest data from 13 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -42 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 13.04%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.79% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 204 views. Within the first day, a publication typically gains 1 424 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as developer, вебинаре, программирование, sql, собеседование.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Книги по Python
Все свежие.
Книги на русском языке.
@wienloo
РКН: https://kurl.ru/ANBol”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 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.
24 571
Subscribers
-224 hours
-17 days
-4230 days
Posts Archive
24 571
Генеративный ИИ на практике
Автор: Омар Сансевьеро
Год издания: 2026
#python #ai #ru
Скачать книгу
24 571
Анализ данных с помощью GenAI и Python
Автор: Артур Гуджа
Год издания: 2026
#python #ai #ds #ru
Скачать книгу
24 571
Если вы ищете удалёнку, то лучше это делать на talanto.work.
Удалённая вакансия не всегда означает, что работать можно из любой страны.
Одна компания нанимает только из России. Другая только из Европы. Третья готова рассматривать кандидатов со всего мира.
На talanto.work можно отдельно выбрать регион удалёнки, локацию компании, зарплату, грейд и стек.
Так ты сразу увидишь вакансии из нужного региона и куда действительно можешь устроиться.
Не трать время на поиск работы не из твоего гео.
24 571
Разработка
Telegram-ботов
на Python с нуля
Автор: Александр Кондратьев
Год издания: 2026
#python #tgbot #ru
Скачать книгу
24 571
Ищешь работу C#-разработчиком?
В канале C# вакансии публикуются актуальные предложения для программистов на C#.
Здесь ты найдёшь:
1. Свежие вакансии для C#-разработчиков
2. Предложения для специалистов по .NET
3. Вакансии в Unity и геймдеве
Не трать время на долгий поиск - подходящая вакансия может появиться уже сегодня.
Подписывайся на C# вакансии
24 571
Безопасность веб-приложений на Python
Автор: Деннис Бирн
Год издания: 2023
#python #ru
Скачать книгу
24 571
Магия Lovable: как создавать готовые интерфейсы с помощью одного запроса.
Бесплатный урок курса «Вайб-кодинг: создание цифровых продуктов с ИИ»
Lovable может за минуты собрать экран, который выглядит как почти готовый интерфейс. Но результат зависит не от «магии нейросети», а от того, насколько точно вы ставите задачу. Один расплывчатый запрос даст случайный макет, а правильно собранный системный промпт — понятную структуру, единый стиль и экран, который уже можно показывать команде, заказчику или использовать для проверки идеи.
На открытом уроке 2 июля в 20:00 разберём, как формулировать задачи для Lovable, чтобы получать предсказуемый результат с первой попытки. Поговорим о структуре системного промпта, ключевых словах, которые помогают превратить текст в качественный интерфейс, и способах доработки результата через встроенный редактор и повторные запросы. Отдельно обсудим, как управлять компонентами, просить нейросеть переиспользовать элементы и сохранять единый визуальный стиль.
Урок не для тех, кто ждёт, что Lovable «сам всё поймёт», не готов уточнять задачу и хочет получать качественный интерфейс без структуры, контекста и итераций.
👉 Записаться: https://vk.cc/cZ6dJp
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
24 571
Искусственный интеллект
и компьютерное зрение
Автор: Коул Анирад
Год издания: 2023
#python #ru #ai
Скачать книгу
24 571
🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач
На уроке рассмотрим:
- Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
- Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
- Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
- Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.
После занятия вы будете знать:
- Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
- Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
- Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;
- Как использовать архитектурные паттерны AI-агентов для автоматизации процессов в компании.
⚠️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cZ6dsD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
24 571
Программирование
бэкенда на Python
Автор: Питерс Тим
Год издания: 2025
#python #ru
Скачать книгу
24 571
Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало!
24 571
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFH2rFL5
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH2rFL5
24 571
Алгоритмы и структуры
для массивных
наборов данных
Автор: Джейла Меджедович
Год издания: 2024
#python #ds #ru
Скачать книгу
24 571
ИИ уже помогает разработчикам писать код, искать ошибки и автоматизировать рутинные задачи.
Но какие инструменты действительно полезны в работе?
29 июня в 20:00 приглашаем на открытый вебинар «Обзор ИИ-технологий для разработчиков: от идей до рабочих решений».
На занятии разберем:
• практические ИИ-решения для написания и отладки кода;
• инструменты для автогенерации кода, тестов и документации;
• реальные кейсы использования LLM в разработке;
• интеграцию ИИ в рабочие процессы и CI/CD.
После вебинара вы узнаете, какие ИИ-инструменты помогают оптимизировать работу разработчика, поймете возможности нейросетей для написания и анализа кода и научитесь выбирать подходящие решения под свои задачи.
Регистрация бесплатный на урок: https://vk.cc/cYZxR9
Урок пройдёт в рамках старта курса «ИИ для разработчиков». Старт курса 29.06.2026. Плюс скидка 15% за прохождение вступительного тестирования (на страничке курса).
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
24 571
Вакансии по Python за прошлую неделю:
📥 Junior Python - разработчик (Технологические сервисы)
Сбер
Junior · Санкт-Петербург
📥 ML-инженер
VK
Junior · Hybrid · Москва, Санкт-Петербург
📥Machine Learning Researcher
ВижнЛабс (VisionLabs)
Junior · Hybrid · Москва ·💰₽115 000 – 190 000
📥 ML-разработчик
Яндекс Плюс
Middle · Hybrid
📥 Python Backend Developer
Облако.ру
Middle · Remote
📥 Middle Python Developer
ООО "Артвелл"
Middle · Remote · Россия ·💰 ₽170 000 – 180 000
24 571
Инженерия данных в Python
Автор: Cuantum Technologies
Год издания: 2025
#python #ru
Скачать книгу
24 571
Python, Django и Bootstrap для начинающих
Автор: Постолит Анатолий Владимирович
Год издания: 2023
#python #django #ru
Скачать книгу
24 571
Локальный запуск LLM перестал быть экспериментом
Все больше команд разворачивают AI-модели внутри своей инфраструктуры, чтобы защитить данные, снизить зависимость от внешних сервисов и сократить расходы на API.
📅 23 июня в 20:00 МСК приглашаем на бесплатный открытый урок «Обзор инфраструктуры Ollama».
На занятии разберем:
• как устроена платформа Ollama для локального запуска LLM;
• установку и настройку на Linux, macOS и Windows;
• работу с моделями: загрузку, запуск, управление версиями;
• квантизацию и оптимизацию моделей для ограниченных ресурсов.
После урока вы:
✅ поймете архитектуру Ollama и принципы ее работы;
✅ сможете развернуть локальную LLM без облачных зависимостей;
✅ узнаете, как эффективно использовать вычислительные ресурсы и выбирать подходящие модели.
Урок будет полезен разработчикам, DevOps-инженерам и всем, кто изучает практическое применение ИИ.
Регистрация: https://vk.cc/cYSn1T
Открытый урок пройдет в преддверии старта курса «ИИ для разработчиков»
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
24 571
Python. Основы программирования
Автор: Суков Ярослав
Год издания: 2025
#python #ru
Скачать книгу
