¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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 18 290 suscriptores, ocupando la posición 7 304 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 36 821 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 290 suscriptores.
Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -88, 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 5.37%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.87% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 983 visualizaciones. En el primer día suele acumular 525 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- 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 21 junio, 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.
18 290
Suscriptores
-324 horas
-207 días
-8830 días
Archivo de publicaciones
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
#book #Python
Data Science. Наука о данных с нуля
Грас Джоэл
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объёмах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализации по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приёмы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
#book
Python Projects for Kids
Jessica Ingrassellino (en) 2016
Learn to start using Python for some simple programming tasks such as doing easy mathematical calculations.
Use logic and control loops to build a nice interesting game.
Get to grips with working with data and, once you're comfortable with that, you'll be introduced to Pygame, which will help you wrap up the book with a cool game.
#book
Программирование компьютерного зрения на языке Python
Ян Эрик Солем
Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения.
Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию.
Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования..
#book #Python
Illustrated Guide to Python 3: A Complete Walkthrough of Beginning Python with Unique Illustrations Showing how Python Really Works
Matt Harrison
#book
Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems
Tom Hope, Yehezkel S. Resheff, and Itay Lieder
#book
Python 3. Самое необходимое
Н. А. Прохоренок, В. А. Дронов
#book
Python. Разработка на основе тестирования
Персиваль Гарри
Проводя вас по процессу разработки реального веб-приложения от начала до конца, второе издание книги демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) с использованием языка Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты до написания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. В результате вы получите чистый программный код, который работает!
#book
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
Wes McKinney
Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You’ll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process.
#book
Подборка youtube каналов с Python-конференций
Туториалы, выступления, записи небольших локальных конференций Python, проводимых по всему миру.
EuroPython
EuroSciPy
Kiwi PyCon
PyCascades
PyCon Argentina (Ar)
PyCon Australia (AU)
PyCon Canada
PyCon Czech (CZ)
PyCon Finland
PyCon Germany (DE)
PyCon Hong Kong (HG)
PyCon Ireland (IE)
PyCon Italy (Nove)
PyCon Japan (JP)
PyCon Korea (KR)
PyCon Malaysia (MY)
PyCon Phillipines (PH)
PyCon Poland (PL)
PyCon Singapore (SG)
PyCon Slovakia (SK)
PyCon Ukraine (UA)
PyCon United Kingdom (UK)
PyGotham 2017
PyOhio
#Python #video
Скрапинг веб-сайтов с помощью Python
Митчелл
Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц.
#python #book
Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python
Jojo John Moolayil (2019)
Learn, understand, and implement deep neural networks in a math- and programming-friendly approach using Keras and Python. The book focuses on an end-to-end approach to developing supervised learning algorithms in regression and classification with practical business-centric use-cases implemented in Keras.
#book
Introduction to Python for Science and Engineering
David J. Pine
Python Deep Learning: Exploring deep learning techniques, neural network architectures and GANs with PyTorch, Keras and TensorFlow
Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna, Peter Roelants, Valentino Zocca
With the surge of Artificial Intelligence in each and every application catering to both business and consumer needs, Deep Learning becomes the prime need of today and future market demands. This book explores deep learning and builds a strong deep learning mindset in order to put them into use in their smart artificial intelligence projects.
#book
Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib
Robert Johansson
Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, FiPy, matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates how to numerically compute solutions and mathematically model applications in big data, cloud computing, financial engineering, business management and more.
#book
