اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 تحلیل کانال تلگرام Python RU
کانال Python RU (@pro_python_code) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 12 504 مشترک است و جایگاه 10 153 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 53 001 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 504 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 08 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -81 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.21% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.89% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 901 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 361 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 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 09 ژوئن, 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.
12 504
مشترکین
-124 ساعت
-187 روز
-8130 روز
آرشیو پست ها
12 504
🖥 Проверьте себя на знание типизации на Python
Круто бесплатный проект Python Type Challenger — это викторина, где нужно писать код. Неплохой способ вспомнить основы подсказок типов (словари, переменные, return) и забуриться в глубины типизационного океана (recursive, декораторы, конструкторы и проч.).
https://python-type-challenges.zeabur.app/
@pro_python_code
12 504
🖥 Совет: вы можете использовать functools.reduce() в #Python, чтобы применить функцию ко всем элементам итерируемого множества.
@pro_python_code
12 504
🖥 Вам когда-нибудь требовалось найти все перестановки списка в #Python?
Вы можете сделать это с помощью встроенного модуля `
itertools`! 🐍🔥
@pro_python_code12 504
🖥 В #Python есть несколько отличных пакетов для работы с Jenkins, системой CI с открытым исходным кодом.
Я часто использую пакет jenkinsapi для получения различной информации от Jenkins.
В этом примере я получаю время выполнения всех заданий по определенному URL:
https://github.com/jenkinsapi/jenkinsapi
@pro_python_code
12 504
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🔥 Список лучших Python-библиотек 2023 года по версии Tryolabs.
▪LiteLLM — библиотека, которая обеспечивает бесшовную интеграцию с различными языковыми моделями. Она позволяя использовать унифицированный формат как для ввода, так и для вывода вне зависимости от применяемой LLM.
▪MLX — это библиотека от Apple для машинного обучения на процессорах Apple Silicon.
▪Taipy — инструмент, который позволяет дата-сайентистам создавать интерактивный Web UI для ML-проектов.
▪PyApp — упрощает распространение и установку Python-приложений. Это достигается за счёт встраивания Python в самоустанавливающийся пакет, совместимый со всеми операционными системами.
▪Unstructured — набор инструментов для предварительной обработки текста.
▪ZenML и AutoMLOps — два мощных инструмента для создания MLOps-пайплайнов.
▪WhisperX — библиотека для распознавания речи, способная обнаружить нескольких говорящих на аудио.
▪AutoGen — инстрмент, который позволяет создавать LLM-приложения с несколькими агентами, способными общаться друг с другом для решения задач.
▪Guardrails — помогает заставить LLM возвращать структурированные, качественные ответы определённого типа.
▪Temporian — библиотека для простой и эффективной предобработки и фича-инжиниринга временных данных в Python.
@data_analysis_ml
12 504
🐍 #Python Совет: Упростите свой код, используя кортеж в str.startswith() 🚀
Знаете ли вы, что в качестве аргумента в методе startswith() можно использовать кортеж строк?
Посмотрите на простой рефакторинг на картинке. Всего одна строка позволяет проверить наличие нескольких префиксов. 🌟
@pro_python_code
12 504
🖥 Palworld-save-tools
Инструменты для преобразования файлов Palworld .sav в JSON и обратно.
▪Gihub
@pro_python_code
12 504
Вы когда-нибудь использовали статические методы в #Python? Посмотрите пример библиотеки requests ниже.
`_get_idna_encoded_host` в `PreparedRequest` - это статический метод.
Он кодирует имена хостов URL, что связано с функциональностью класса, но не зависит от данных экземпляра/класса.
Зачем нужны статические методы?
- Инкапсулируют специфические функции
- Часть API класса (видна через встроенную функцию `dir()`)
- Можно поддерживать чистоту пространства имен
Но помните:
- Отдельные функции предлагают больше возможностей для повторного использования
- Остерегайтесь поползновений в область видимости при проектировании класса
@pro_python_code12 504
Иногда аргументы в виде ключевых слов могут быть более удобочитаемыми. 😍🐍
Знаете ли вы, что в #Python их можно принудительно использовать, добавив * в сигнатуру функции, например: 💡
@pro_python_code
12 504
🖥 MongoDB для Python - NoSQL база данных.
https://www.youtube.com/watch?v=THXT_SGo6xs
@sqlhub
12 504
🖥 Gensim - это полезная библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python.
Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле).
Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото
Ставится командой pip install --upgrade gensim
Документация и примеры кода здесь
12 504
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️Делитесь с коллегами и Сохраняйте себе, чтобы не потерять
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
⚡Машинное обучение
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
🐍 Python
Python/django
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🖥 Javascript/React/PHP
Javascript академия
React программирование
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets
😂 IT мемы
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
12 504
Use
operator.itemgetter() to get multiple items from an iterable in #Python.
Если вам нужно получить несколько элементов из итерируемой таблицы в Python?
Попробуйте operator.itemgetter(), еще один драгоценный камень Стандартной библиотеки Python 🐍 😍.
https://docs.python.org/3/library/operator.html
@pythonl12 504
👽 Изучайте анализ данных бесплатно в 2024 году:
1. Excel
http://trumpexcel.com
2. SQL
http://sqlbolt.com
3. PowerBI
Отчеты в PowerBI (Datacamp)
https://datacamp.com/courses/reports-in-power-bi
4. Tableau
http://tableau.com/learn/training
5. Python
http://pythontutorial.net
6. R
https://codecademy.com/learn/learn-r
@pro_python_code
12 504
Успейте записаться на 3 поток бесплатного курса по Pandas 🔥
Как эффективнее влиться в рабочие будни после праздников? Это по чуть-чуть возвращаться к учебе. И начать мы предлагаем вам с бесплатного курса по Pandas!
17 января стартует третий(!) обучающий поток, где вы:
➖ начнете работать с Pandas на примере реальных аналитических задач (проведете многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитаете динамику продаж и т.д.)
➖ изучите все от самых азов до продвинутых функций (например, сложная агрегация, оконные функции и т.д.)
➖ сделаете собственный проект – ваш итоговый кейс!
👉 Записывайтесь на курс!
Каждого участника курса ждут:
➖ Много практических заданий
➖ Живой закрытый мастер-класс с разбором бизнес-задачи на Pandas в формате группового созвона
➖ Доступ в чат преподавателей и студентов, где можно задать любой вопрос по материалам
👉 Записывайтесь на курс!
P.S. А еще есть возможность вписаться в курс в VIP-тарифе, чтобы получить максимум эффективности (но бесплатное участие тоже супер классное 😁)
Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134. Erid:LjN8KZYvH
12 504
🖥 10 скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.
▪Читать
@pro_python_code
