Python RU
رفتن به کانال در Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python RU
کانال Python RU (@pro_python_code) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 12 393 مشترک است و جایگاه 9 886 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 52 274 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 393 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 01 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -30 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 9 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.90% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.25% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 979 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 403 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند api, docker, github, sql, linux تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 02 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
12 393
مشترکین
+924 ساعت
-37 روز
-3030 روز
آرشیو پست ها
12 393
💡 Оценка сложности алгоритмов на Python.
Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции? Попробуем ответить на этот вопрос в небольшой статье.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров
Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🧙♂️ Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python.
Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.
Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🌠🌌 Создание собственной симуляции активной материи на Python
Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.
➡️ Читать дальше
⚙️ Код
@pro_python_code
12 393
class Python - первый интерактивный канал по Python
[уроки кодинга, дайджесты, алгоритмические задачи с решениями]
⚙️ Возможность запускать код с любого устройства прямо в Telegram
🤖 Автоматическая проверка решений задач
Подписывайся: @class_python12 393
⚡️ 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🦾 Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
💫 4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические.
Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных.
Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций на Python
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
@pro_python_code
12 393
🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🔐 Как создать инструмент PGP-шифрования на основе Python
PGP (англ. Pretty Good Privacy) — это широко известная программа для операций шифрования. Она создает цифровые подписи, зашифровывает/расшифровывает большие объемы данных и повышает безопасность электронной переписки.
PGP-шифрование задействует последовательную комбинацию хеширования, сжатия данных, криптографию с симметричным и открытым ключом. На каждом этапе применяется один из поддерживаемых алгоритмов. Каждый открытый ключ привязан к имени пользователя и адресу электронной почты.
К счастью, большинство протоколов PGP-шифрования доступно для разработчиков через открытую библиотеку Python pgpy. Обнаружив эту библиотеку, я на досуге изучил ее открытый исходный код и создал небольшой апплет — инструмент командной строки для PGP-шифрования.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📖 Краткое руководство по созданию наборов данных с помощью Python
Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?
В этой статье я опишу простой процесс сбора пользовательских данных, который можно реализовать менее чем за час. Это позволит вам легко собирать и хранить пользовательские данные.
Сначала мы будем использовать Streamlit, чтобы создать веб-страницу для размещения пользовательского интерфейса сбора данных, а затем — Google Sheets API вместе с одним классным пакетом Python для хранения введенных пользователями данных.
➡️ Читать дальше
@data_analysis_ml
12 393
🎯 Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты на Python?
Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты? Давайте разбираться.
В информационных системах, когда требуется высокая скорость передачи данных, довольно часто на транспортном уровне используется протокол UDP. В некоторых ситуациях при передаче UDP пакетов по сети требуется отключение вычисления контрольной суммы (сокращенно CRC – cycle reduce code) на стороне отправителя с целью ускорения времени формирования и отправки пакета (данный протокол предусматривает такую возможность путем обнуления CRC). И вот тут кроется проблема на приёмной стороне: сетевая карта приёмника может либо на аппаратном уровне вычислять CRC и отбрасывать пакеты с несовпадающими контрольными суммами, либо это делает драйвер сетевой карты. Как следствие, нужные пакеты не доходят до сокета приложения, что делает приложение неработоспособным.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Python.
@golang_interview - Вопросы с настоящих Golang собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью.
@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению, статисике ,алгоритмам и науке о данных.
Подготовиться к Python собеседованию
12 393
⚖️ Парсинг сайтов судов общей юрисдикции на Python
1. Статья не претендует на статус полноценного исследования и написана начинающим. Программирование - мое хобби, работаю юристом и специализируюсь на судебных спорах.
2. Доверитель захотел регулярно получать информацию обо всех исках, которые к нему предъявляют.
3. Споры бывают «бытовые» и коммерческие. Бытовые (потребительские, трудовые, «дачно-гаражно-дворовые» споры и др.) рассматриваются судами общей юрисдикции, коммерческие – арбитражными судами. Особняком стоят споры с гос.органами, которые при разных условиях рассматриваются и там, и там.
4. С мониторингом не завершенных коммерческих споров (когда дело еще рассматривается судом) все хорошо. Все арбитражные суды (чуть меньше 120) == один сайт с информацией о спорах. С ним можно подписаться на конкретную компанию или судебный спор, быстро найти информацию и получать апдейты о них.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Как дорасти до Python-разработчика уровня Middle+? Конечно же, осваивать новые навыки! Этим мы и займемся на открытом уроке «Secure Python» 🗓 23 августа в 20:00 мск в OTUS.
На занятии вас ждет обзор распространенных проблем, связанных с безопасностью Python приложений: десериализация, инъекции, сторонние библиотеки и других.
👉🏻 Чтобы подготовиться к встрече, пройдите вступительный тест — https://otus.pw/K5MM/
Встреча пройдет в рамках онлайн-курса «Python Developer. Professional».
12 393
🗣 Создаем голосового помощника на Python.
Создаем собственный голосовой помощник в 20 строках Python
Читать Дальше
@pro_python_code
12 393
🔟 скриптов автоматизации Python для решения ваших повседневных задач.
Несколько готовых скриптов для автоматизации ваших повседневных задач. Нижу будет приведен полный код Python программ.
Почему в эпоху программирования мы все еще делаем то, что можем автоматизировать. Подумайте о задачах, которые вы повторяете ежедневно или ежедневных проектах, требующих автоматизации, таких как чтение электронной почты, редактирование изображений, чтение PDF и т. д. В этой статье мы рассмотрим 10 скриптов автоматизации для ваших повседневных задач.
Читать
@pro_python_code
