es
Feedback
Простой Python | Программирование

Простой Python | Программирование

Ir al canal en Telegram

Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Простой Python | Программирование

El canal Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 126 537 suscriptores, ocupando la posición 912 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 957 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 126 537 suscriptores.

Según los últimos datos del 18 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -1 578, y en las últimas 24 horas de -18, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.28%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.91% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 417 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 411 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 125.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como модуль, itertools, gigachat, math, decimal.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 19 septiembre, 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.

126 537
Suscriptores
-1824 horas
-3157 días
-1 57830 días
Archivo de publicaciones
Django: Signals Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уве
Django: Signals Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уведомления при наступлении определённых событий и связывать их с обработчиками. Сигналы помогают построить логику, где одна часть приложения реагирует на изменения в другой, без жёсткой связи между компонентами. Делимся статьей, где автор рассказывает про Signals. 👉Читать статью #статьи

🚀Нужны качественные ноды для работы? 📌Тут лучшие цены на рынке! 📌Безлимитные запросы! 📌Выделенные ноды от 87$ 📌Shared -
🚀Нужны качественные ноды для работы? 📌Тут лучшие цены на рынке! 📌Безлимитные запросы! 📌Выделенные ноды от 87$ 📌Shared - 50$ за 1шт 📌Работайте с комфортом! Бот для покупки лучших нод - @Flash_Node_bot Контакт поддежки - https://t.me/Flash_Node_support Если нужной ноды не нашлось в боте - напишите в поддержку и ее установят специально для вас Напишите в поддержку что вы от "Простой Python | Программирование" и получите 30% скидку на первый заказ!

Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно
Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно полезно для улучшения восприятия плотностей на scatter/hist. Обрати внимание, при большом количестве точек рисование прозрачных векторных объектов в PDF/SVG может быть очень медленным и привести к большому файлу. В таком случае стоит использовать rasterized=True. Они будут сохранены как растровое изображение внутри векторного файла. #практика

🎯 Бот, в котором платят за логику 3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, —
🎯 Бот, в котором платят за логику 3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, — приз всё равно будет. Не лотерея. Тест с реальными наградами. 15 минут. Никаких регистраций. Только Telegram. 🚀 Заходи — покажи класс: https://epic.st/hpNWkP?erid=2VtzqvUyTCX Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Сравнение Msgspec и DataClasses Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый
Сравнение Msgspec и DataClasses Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый используется для сериализации данных, второй – для создания классов с автоматической генерацией методов. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах и недостатках этих модулей. 👉Читать статью #статьи

Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работат
Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как выполнять сохранение состояния модели в файл с последующей ее загрузкой. 👀Смотреть видео #видео

Matplotlib: Трехмерные графики Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модул
Matplotlib: Трехмерные графики Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек. projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки. #практика

Фундаментальные шаблоны проектирования Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним о
Фундаментальные шаблоны проектирования Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод. 👉Читать статью #статьи

Нейросети на PyTorch: Трансформации transform Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с не
Нейросети на PyTorch: Трансформации transform Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры. 👀Смотреть видео #видео

Какая работа тебе подходит? Сейчас в сети хайпит крутейший профтест. Всего за 5 минут он супер точно покажет твои сильные и с
Какая работа тебе подходит? Сейчас в сети хайпит крутейший профтест. Всего за 5 минут он супер точно покажет твои сильные и слабые стороны и подберет идеальную профессию. Проходим тут: ссылка

Matplotlib: Кастомные стили Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать св
Matplotlib: Кастомные стили Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать свой файл стиля. Он называется .mplstyle. Это особенно удобно, если нужно поддерживать единый фирменный стиль для всех визуализаций. #практика

Разработка браузерного расширения Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты
Разработка браузерного расширения Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты узнаешь, как можно за две недели пройти путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons. 👉Читать статью #статьи

Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишь
Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрирована реализация обучения нейронной сети классификации изображений цифр БД MNIST. MNIST – это датасет рукописных цифр. Каждое изображение формата 28x28 пикселей. 👀Смотреть видео #видео

Matplotlib: Анимации Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создаетс
Matplotlib: Анимации Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создается анимированная синусоида, которая движется по фазе. blit=True ускоряет отрисовку, перерисовывая только измененные части. PillowWriter экспортирует анимацию в .gif без применения сторонних библиотек. #практика

Как быстро находить ошибки в коде? SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить оши
Как быстро находить ошибки в коде? SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить ошибки. Как им пользоваться – узнаешь из этой статьи. 👉Читать статью #статьи