Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Ir al canal en Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
Mostrar más
📈 Análisis del canal de Telegram Библиотека Python разработчика | Книги по питону
El canal Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 959 suscriptores, ocupando la posición 7 250 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 36 565 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 959 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -87, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.31%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.70% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 953 visualizaciones. En el primer día suele acumular 485 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
17 959
Suscriptores
-324 horas
-157 días
-8730 días
Archivo de publicaciones
Туториал: перенос стиля изображений с TensorFlow
Перенос стиля (style transfer) — одно из наиболее креативных приложений сверточных нейронных сетей. Взяв контент с одного изображения и стиль от второго, нейронная сеть объединяет их в одно художественное произведение.
Подробнее
Превращаем скрипты в красивые инструменты для машинного обучения
Создаём семантический поисковик с машинным обучением в реальном времени за 300 строк Python кода.
Статья на русском
Статья на eng
Пишете на Java или Python и хотите работать в Яндексе?
Тогда приглашаем 22 января на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии вы можете за один день пройти собеседование и получить оффер в команду HR Tech Яндекса.
HR Tech занимается интранетом Яндекса. Например, это сервисы для процесса найма в Яндекс, учебная платформа Яндекс.Контест и другие сервисы для организации работы сотрудников. Подробнее о команде здесь.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 22 января! Регистрация
Дзен Python на русском
Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python» («Дзен Питона», или «Дзен Пайтона»). Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this (работает один раз за сессию).
Подробнее
Ищем пневмонию на рентгеновских снимках с Fast.ai
Основная цель статьи — показать, что машинное обучение в современных библиотеках может быть довольно простым (буквально требует немного строчек кода) и дает отличные результаты. Запомним пока результат из статьи (precision = 0.84, recall = 0.96) и посмотрим, что получится у нас.
Подробнее
13 лучших библиотек глубокого машинного обучения для Python
Когда дело касается задач машинного обучения, искусственного интеллекта, Deep Learning и данных, Python безусловно продолжает лидировать. Согласно builtwith.com, 45% технологических компаний предпочитают использовать Python для реализации ИИ и машинного обучения.
Ниже приведен список 13 самых популярных библиотек Python, используемых при решении многочисленных задач глубокого машинного обучения.
Подробнее
Туториал: cоздание рекомендательной системы c библиотекой FastAI
Метод коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах предсказывает оценку или предпочтение, которое пользователь будет отдавать объекту на основе его прежних оценок или предпочтений. Системы рекомендаций используются практически каждой крупной компанией для повышения качества предложения своих услуг.
Подробнее
Подборка каналов для программистов 🎯
Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
Программирование, фронтенд, мобильная р-ка, книги 📌
https://t.me/game_devv GameDev: разработка игр
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor ITumor | программисты шутят
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Учим английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Книги по математике 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика
Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют 📈
Вакансии для программистов 📌
https://t.me/progjob Вакансии для программистов
Питоном по телеграму! Пишем пять простых Telegram-ботов на Python
В этой статье мы реализуем простой, но крайне полезный проект на Python — бота для Telegram. Боты — это небольшие скрипты, которые могут взаимодействовать с API, чтобы получать сообщения от пользователя и отправлять информацию в разные чаты и каналы.
https://te.legra.ph/Pitonom-po-telegramu-Pishem-pyat-prostyh-Telegram-botov-na-Python-01-06
Змеиная почта. Пишем на Python и Qt почтовик с возможностью прикреплять файлы
https://te.legra.ph/Zmeinaya-pochta-Pishem-na-Python-i-Qt-pochtovik-s-vozmozhnostyu-prikreplyat-fajly-01-06-2
Туториал по созданию системы фильтров Snapchat с использованием Deep Learning
В этой статье я расскажу о процессе и немного о теории проекта из названия. Раскрою все карты — когда я использовал термин «Snapchat» в заголовке, я немного схитрил, потому что, хотя этот проект работает по тому же принципу (использование ключевых точек лица для сопоставления объектов лицу), он сам по себе никак не связан с реализацией подобного функционала в Snapchat с точки зрения сложности и точности. После этого позвольте мне начать с представления датасета, который я использовал.
Rus https://te.legra.ph/Tutorial-po-sozdaniyu-sistemy-filtrov-Snapchat-s-ispolzovaniem-Deep-Learning-01-05
Eng https://towardsdatascience.com/implementing-snapchat-like-filters-using-deep-learning-13551940b174
GitHub https://github.com/agrawal-rohit/opencv-facial-filters
10 игр на Python с исходниками
https://bookflow.ru/10-igr-na-python-s-ishodnikami/
Пример решения задачи по машинному обучению на Python
В общем случае процесс решения задач возникающих в машинном обучении состоит из следующих этапов:
Очистка и форматирование данных
Предварительный анализ данных
Выбор наиболее полезных признаков и создание новых более репрезентативных
Сравнение качества работы нескольких моделей
Оптимизация гиперпараметров в лучшей модели
Проверка модели на тестовой выборке
Интерпретация результатов
Итоговое представление результатов работы
Rus https://te.legra.ph/Primer-resheniya-zadachi-po-mashinnomu-obucheniyu-na-Python-01-01
Eng https://towardsdatascience.com/a-complete-machine-learning-walk-through-in-python-part-one-c62152f39420
SmartMarket — единая точка доступа ко всем технологиям Сбера
💻 Хотите быть в курсе передовых технологий в IT? Регистрируйтесь на платформе SmartMarket!
Платформа позволяет Python-разработчикам решать IT-задачи любой сложности и использовать:
— Визуальный конструктор и Python-фреймворк для создания приложений;
— Среду разработки;
— Нейросетевые решения;
— Сервисы для хранения данных, отправки пушей, аналитики;
— FaaS-решение для событийно-ориентированных бессерверных вычислений;
— Веб-хостинг и многое другое.
А еще вы сможете монетизировать свои проекты в один клик, подключать голосовое управление и распознавание жестов и получите доступ к сообществу из 2500+ разработчиков!
👉🏻 Подробности и бесплатная регистрация в SmartMarket Studio здесь.
