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 17 961 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 17 961 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 noviembre, 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 5.41%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.74% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 971 visualizaciones. En el primer día suele acumular 492 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 04 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.
17 961
Suscriptores
-324 horas
-147 días
-8830 días
Archivo de publicaciones
🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥
🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional»
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/ui5V/
💣 Пройдете тест и получите:
✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества
✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса
✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»
Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs
Бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения, научитесь строить графовые нейронные сети.
📌CS224W: Machine Learning with Graphs
📌Introduction to Graph Machine Learning
📌Video Lectures Stanford CS224W
@BookPython
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python
Это руководство демонстрирует библиотеку xLearn, которая используется для применения задач машинного обучения на крупномасштабных данных (Данные с огромным количеством строк и столбцов).
https://medium.com/@fareedkhandev/solve-large-scale-machine-learning-problem-in-python-58416f67c0ef
@BookPython
+5Алгоритмы сортировки в Python
Существует множество типов алгоритмов сортировки: поразрядная, быстрая, пирамидальная, слиянием, пузырьком, Шеллаи т.д. Ни один из них не может считаться самым быстрым, поскольку каждый алгоритм предназначен для определенной структуры данных и набора данных. Это зависит от того, какой набор данных вы хотите отсортировать.
В этой заметке я остановлюсь на 5 наиболее часто используемых алгоритмах сортировки в Python.
@BookPython
Мини-инструкция по сортировке в Python
https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting
@BookPython
Хотите начать карьеру в сфере IT?
Python - один из самых популярных и простых языков для старта.
Вас ждут онлайн-лекции, более 100 практических работ, настоящая стажировка в команде под руководством тимлида. По итогам обучения вы добавите сразу 4 внушительных проекта в своё портфолио:
- создадите telegram-бот для турагентства;
- создадите социальную сеть, аналог Twitter;
- разработаете маркетплейс наподобие Яндекс.Маркета;
- напишите приложение для предпринимателей.
Курс построен так, чтобы максимально приблизить вас к опыту реальной разработки продукта в IT-компании. В конце курса — помощь от Центра карьеры и гарантированное трудоустройство. Если вы не выйдете на работу, мы вернём вам деньги за курс.
Сейчас на курс действует скидка до 55% и год английского в подарок! К тому же можно оформить рассрочку и начать платить через 3 месяца после начала обучения. Подробности и полная программа по ссылке: https://clc.to/Ng2yJQ
Repost from BigData
Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS)
Github: https://github.com/gist-ailab/uoais
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid
Project: https://sites.google.com/view/uoais
👉 @bigdata_1
Упаковка приложений PyQt6 для Windows с помощью PyInstaller и InstallForge
Создание собственных настольных приложений не приносит особой радости, если вы не можете поделиться ими с другими людьми - будь то коммерческая публикация, распространение в Интернете или просто передача знакомым. Обмен приложениями позволяет другим людям воспользоваться плодами вашего труда!
https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt6-applications-windows-pyinstaller/
@BookPython
Вы разработчик с опытом и знакомы с основами Python? На курсе Яндекс Практикума «Мидл Python-разработчик» вы сможете выйти на новый профессиональный уровень и использовать навыки, которые отличают мидла от джуна. Вы начнете думать о проекте, как о единой системе, разрабатывать полноценные веб-сервисы, организовывать инфраструктуру, а ещё:
• углубите знания технологий для бэкенд-разработки на Python;
• разовьёте инженерное мышление;
• сможете брать больше ответственности и решать задачи посложнее;
• разберётесь, как работает бэкенд, DevOps и другие смежные области;
• добавите 7 проектов в портфолио;
• почувствуете себя увереннее в процессах командной разработки.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Начать учиться
Потоки в Python: полное руководство
https://superfastpython.com/threading-in-python/
@BookPython
Как оптимизировать размер памяти при обработке крупных файлов
Нередко я сталкиваюсь с большими объемами данных, которые требуют дополнительной обработки с помощью известной всем библиотеки Pandas. Однако, загружая или сохраняя огромные датасеты, неприятно столкнуться с ошибкой Memory error. В таких ситуациях применение таких методов, как .drop_duplicates() (удаление дубликатов) или .dropna() (удаление пустых строк) слабо влияет на сокращение занимаемого объема памяти.
Существует несколько способов эффективного решения проблем с памятью.
@BookPython
10 must-know patterns for writing clean code with Python🐍
https://dev.to/alexomeyer/10-must-know-patterns-for-writing-clean-code-with-python-56bf
@BookPython
Repost from ITmozg
Декораторы в Python
В этой статье мы рассмотрим, что такое декораторы в Python, как мы можем создавать декораторы и как мы можем использовать их для изменения функциональности других функций в python.
@itmozg
Расширьте свои знания в программировании на Python, уделив всего 3 вечера по 1,5 часа.
На бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox по программированию вы попробуете себя в роли разработчика на Python и узнаете, как работают популярные алгоритмы этого языка. Проанализируете данные с помощью Data Science. Получите базовые навыки по разным направлениям и советы по развитию карьеры. Мощный компьютер не нужен.
Подробная программа:https://clc.to/QMi24g
🎁 Всех участников ждут подарки.
Выберите свой путь в мире IT с 12 по 14 января в 19:00 по московскому времени.
Загрузка данных SQL в Pandas без потери памяти
У вас есть некоторые данные в реляционной базе данных, и вы хотите обработать их с помощью Pandas. Поэтому вы используете удобный API Pandas read_sql() для получения DataFrame и быстро расходуете память.
Проблема: вы загружаете в память сразу все данные. Если у вас достаточно строк в результатах SQL-запроса, они просто не поместятся в оперативной памяти.
В Pandas есть опция пакетной обработки для read_sql(), которая может уменьшить использование памяти, но она все же не идеальна: она также загружает все данные в память сразу!
Так как же обрабатывать запросы, объем которых превышает объем памяти, с помощью Pandas? Давайте разбираться.
@BookPython
Если бы в сюжете «Щелкунчика» оказался питон, героям было бы куда проще победить Мышиного короля… В Новый год чудеса случаются — ты можешь проверить это сам! Напиши свою сказку вместе с МТС и поучаствуй в первом в мире IT-контесте по переводу «Щелкунчика» на языки программирования.
Соревнуйся в решении нетривиальной задачи и применяй своё знание Python, Go, C#, JavaScript или Java. Неважно, кто ты, джун, мидл или синиор, — действуй:
• Зарегистрируйся и выбери свой язык программирования.
• Получи часть «Щелкунчика» и гайд о том, как превращать буквы в код.
• Присоединяйся к чату с профи МТС.
• Напиши код круче всех и стань одним из победителей IT-контеста!
Покажи свои hard skills и поборись за 1 из 5 наборов беспроводных наушников Sony, крутые призы и не только. Регистрируйся и используй крисмас-буст от МТС:
bit.ly/3YPPy0J
Алгоритмы и структуры данных в Python
Сортировка пузырьком в python. Bubble sort in Python
Слияние списков. Метод двух указателей Python
Сортировка слиянием в python. Merge sort in Python. Recursive sorting algorithms
Быстрая сортировка в python. Quick sort in Python. Recursive sorting algorithms
Структура данных Stack( LIFO). Задача "Правильная скобочная последовательность"
27 Метод подсчета. Сортировка подсчетом Python
@BookPython
Копирайтеры больше не нужны? Просим новую нейросеть Notion AI написать про Python
В ноябре 2022 года компания Notion представила нейронную сеть для генерации текстов — и на днях мы получили доступ к альфа-версии. Вы не поверите, на что она способна. Notion AI умеет писать статьи, посты и даже твиты — и это вам не Балабоба!
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/707346/
@BookPython
