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
🚀 @machinelearning_interview - в Канале собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Аналитике данных и Машинному обучению на Pyhon. Для всех уровней разработчиков от авторов популярного канала Machine learning.
Материалы канала реально помогут подготовиться к data science собеседованию.
👉Перейти
12 393
Как быстро создать и развернуть веб-приложение на Python
В этой статье речь пойдет о разработке и развертывании простейшего дашборда по COVID-19 с помощью Streamlit. Streamlit — фреймворк, предназначенный для быстрого создания приложений по обработке данных путем развертывания организованного на Python пользовательского интерфейса. Streamlit не требует от разработчика предшествующего опыта (хотя практические навыки, конечно, не помешают).
Начнем с создания виртуальной среды для проекта. Затем напишем код на Python, который будет служить движком приложения. Потом воспользуемся библиотекой Streamlit, чтобы создать пользовательский интерфейс для кода на Python, и, наконец, развернем приложение. Надеюсь, это пошаговое руководство даст вам полное представление о процессе веб-разработки на Python.
Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📏 Как измерить опоссумов линейной регрессией
А что если использовать свои навыки регрессии, чтобы предсказать длину головы опоссума по остальным метриками его тела?
Для тех, кто подзабыл: линейная регрессия— это регрессионная модель, которая позволяет описать зависимость одной переменной от одной или нескольких других переменных с линейной функцией зависимости.
В открытом доступе есть датасет про опоссумов. Для расчёта нужно взять csv-файл, который содержит информацию из девяти метрик каждого из 104 горных кистехвостых опоссумов, отловленных в семи местах от Южной Виктории до центрального Квинсленда.
➡️ Читать
🎯Датасет
🔗Код
@data_analysis_ml
12 393
Что такое хэш-функция, как работает алгоритм хэширования в Python, и как это применяется в повседневной жизни.
Известно, что хэш-функция создает уникальный цифровой отпечаток из исходной информации. Итоговое хэширования информации называют хэш-суммой или просто хэшам.
Как же это работает? Хэш-функция берет определенную информацию, например, часть текста или пароль от вашего аккаунта, это может быть даже отдельный файл и преобразует эту информацию в строку определенной длины. Эта строка всегда будет иметь одинаковую длину вне зависимости от того, какого размера была входная информация. Существует достаточно много различных хеш- алгоритмов. Например, слово bitcoin, пропущенное через хэш алгоритм sha-256 будет выглядеть вот так.
Читать Дальше
@pro_python_code
12 393
3 пакета Python для генерации синтетических данных
В процессе решения задачи при работе с данными нередко возникает ситуация, когда получение реальных данных сложно, к примеру, если речь идет о конфиденциальной информации, либо сбор данных занимает большое количество времени, либо просто необходимо протестировать проект с данными, которые соответствуют определенным критериям. Для решения ситуации мы можем искусственно сгенерировать данные с помощью языка программирования.
Существует множество пакетов для генерации данных, таких как DataSynthesizer, pydbgen, Mimesis, SDV, plaitpy, TimeSeriesGenerator, Gretel Synthetics, Scikit-learn, Mesa и др. Рассмотрим три самых интересных, в плане функциональности и простоты использования, способа генерации синтетических данных с помощью пакетов Python.
Читать дальше
@pro_python_code
12 393
+3🗺 Набор функций Python для рисования красивых карт из данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
Github
Docs
Colab
@pro_python_code
12 393
⚡️ Старт набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS!
⚠️ В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики!
В программе рассмотрим все процессы обработки данных - от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
— Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
— Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования
— Выпускной проект на основе полученных знаний, который можно будет показывать при трудоустройстве.
💻 Greenplum Platform Extension Framework (PXF), 4 августа в 20:00
https://otus.pw/6L06/
💻 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу?, 23 августа в 20:00
https://otus.pw/kZKi/
👉 Ответьте на 30 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» от OTUS
https://otus.pw/socK/
12 393
Выясним, насколько высокопроизводительна написанная на Rust pypolars. Сравним её с pandas на алгоритме сортировке и при конкатенации данных с 25 миллионами записей, а также объединении двух CSV-файлов.
https://nuancesprog.ru/p/11219
#статьи #Python #Pandas #DataScience
@pro_python_code
12 393
Rich — библиотека Python для форматированного текста и красивого форматирования в терминале.
Rich содержит ряд встроенных средств рендеринга, которые можно использовать для создания элегантного вывода в интерфейсе командной строки и помощи в отладке кода.
Rich API упрощает добавление цвета и стиля к выходным данным терминала.
Rich также может отображать красивые таблицы, индикаторы выполнения, уценку, исходный код с подсветкой синтаксиса, трассировку и многое другое — прямо из коробки.
Rich, кстати, работает с Linux, OSX и Windows. True color / emoji работает с новым терминалом Windows, классический терминал ограничен 16 цветами. Rich требует Python 3.6.3 или более новую версию :3
⚙ pip install rich
Github
Docs
@pro_python_code12 393
Требуются специалисты по искусственному интеллекту. Обучение, стажировку и трудоустройство берём на себя.
От вас:
— Интерес к профессии и желание зарабатывать от 150 000 рублей в месяц
— Возможность уделять до 2-3 часов в день на обучение и немного упорства.
От нас:
— 12 месяцев обучения востребованной IT-специальности от лидеров рынка
— Трудоустройство через 9 месяцев в процессе обучения или сразу после него
Где?
На курсе “Инженер искусственного интеллекта” от GeekBrains.
За 12 месяцев обучения вы:
— Изучите ключевые инструменты IT, стандарты кодирования, базы данных и системы аналитики
— Узнаете, где и как собирать и обрабатывать данные, чтобы извлечь из них пользу для бизнеса.
— Научитесь подбирать эффективное решение для клиента и реализовывать с помощью машинного обучения.
Переходите по ссылке, чтобы оставить заявку на обучение:
https://clc.to/PitahA
12 393
💻 Управление данными с помощью Python, SQLite и SQLAlchemy
Читать статью
#sqlite #python
@pro_python_code
12 393
Weekend Offer для бэкенд-разработчиков уже в эти выходные ⏰
30-31 июля Яндекс проводит Weekend Offer — мероприятие, на котором вы сможете получить оффер в Яндекс за два дня.
Если у вас есть опыт коммерческой разработки от 3-х лет на Python / Java / C++ 👉 регистрируйтесь на сайте, решайте задачи отборочного этапа и если все пройдет хорошо, уже 31 июля вы получите оффер и сможете присоединиться к одной из команд Яндекса.
Задачи предварительного этапа доступны до 23:59 27 июля, а материалы для подготовки вы сможете найти 👉здесь
12 393
🔥 Как автоматизировать операции Kubernetes посредством Python
В последние годы Kubernetes (К8s) прочно закрепился в повседневной деятельности многих разработчиков и DevOps-инженеров. Однако большинство задач, которые приходится выполнять, однообразны, монотонны и легко поддаются автоматизации.
Зачастую довольно просто набросать быстрый shell-скрипт с командами kubectl. Но для более сложных задач автоматизации требуется что-то более мощное, чем bash, например возможности языка программирования Python.
В данной статье научимся работать с клиентской библиотекой Python для Kubernetes (kubernetes-client/python) и автоматизировать любые скучные задачи K8s, стоящие перед нами!
Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Простое руководство по форматированию строк в Python с помощью f-строк
Если вы изучаете Python уже некоторое время, то, вероятно, используете " " для создания строк. В этом нет ничего плохого. В конце концов, для многих первой строкой кода Python была просто print(“Hello World”). Однако тому, кто хочет повысить уровень работы на Python, следует использовать f-строки.
Читать дальше
шпаргалка с большим количеством символов, которые применяются для форматирования переменных даты в Python.
@pro_python_code
12 393
Станьте Python-разработчиком на Хекслете
✔ Пройдите бесплатные вводные курсы, чтобы познакомиться с профессией.
✔ Если понравится — присоединяйтесь к обучению в группе с наставником
✔ Развивайте нетворкинг в 26-тысячном сообществе айтишников
✔ Выполняйте проекты, участвуйте в Open Source, готовьтесь к трудоустройству
P.S. У нас дружелюбная атмосфера, возможность учиться в своем темпе и совмещать учебу с работой. А еще комфортная рассрочка и гарантированный манибэк в течение двух недель, если передумали.
Присоединяйтесь!
12 393
DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
#GitHub | #Python #Interesting
👉 @Githublib
12 393
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🎇 Продвинутый уровень визуализации данных для Data Science на Python
Как сделать крутые, полностью интерактивные графики с помощью одной строки Python.
Когнитивное искажение о невозвратных затратах (sunk cost fallacy) является одним из многих вредных когнитивных предубеждений, жертвой которых становятся люди. Это относится к нашей тенденции продолжать посвящать время и ресурсы проигранному делу, потому что мы уже потратили — утонули — так много времени в погоне. Заблуждение о заниженной стоимости применимо к тому, чтобы оставаться на плохой работе дольше, чем мы должны, рабски работать над проектом, даже когда ясно, что он не будет работать, и да, продолжать использовать утомительную, устаревшую библиотеку построения графиков — matplotlib — когда существуют более эффективные, интерактивные и более привлекательные альтернативы.
Читать дальше
@data_analysis_ml
