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 12 376 مشترک است و جایگاه 9 841 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 52 034 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 376 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 30 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -49 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.54% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.16% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 933 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 391 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 31 اوت, 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.
12 376
مشترکین
-724 ساعت
-217 روز
-4930 روز
آرشیو پست ها
12 376
12 376
+112 376
⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://t.me/machinelearning_interview
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
12 376
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю
Почитать:
— Django или Fast API: выбираем Python-фреймворк для веб-разработки
— Что нового в Pandas 2.1
— Готовые скрипты Python
— Интеграция Telegram ботов в Django приложениях
— 6 развлекательных проектов на Python: от шаверма-бота до игры в слова
— 9 лучших консольных файловых менеджеров Linux
— Управление сервоприводами, часть 2. Управляем сервоприводами с помощью серво-контроллера через USB любых компьютеров
— Клонирование голоса, замена лица по фото, удаления объектов в видео и все в одном open-source проекте Wunjo AI
— Эластичный DAG или «гнём, где не гнулось»
— Как понять, что клиента пора реактивировать?
— Анализ данных с использованием библиотеки Dask
— Взгляд на телеграм-ботов изнутри
— Учим ИИ чатбота слушать и говорить
— Создание интерактивных аналитических панелей с помощью Python Streamlit
— Deploying Apps on Render
— Mastering ZIP File Handling in Python: Reading and Creating Zip Archives
— The Minion Game - HackerRank Solution Python
— Iterables and Iterators - HackerRank Solution Python
— Regex Substitution - HackerRank Solution Python
— How to Solve the "No Idea!" Challenge in Python
— 🌐 UN Goals : Education & Gender Equity ⚖️
— Starting my Journey in Open Source
— Created a toggle_state_button with PyQt5
— Accelerating Releases with Pulumi: My Proxy Project Journey
Посмотреть:
🌐 HTMX заменит Frontend?! WTF? (⏱ 12:12)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы (⏱ 11:24)
🌐 Уроки Golang с нуля /#26 - Обработка ошибок (⏱ 08:14)
🌐 Python+SQL работа с базами данных. (⏱ 11:10)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Полезные функции (⏱ 11:05)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Применение Numpy (⏱ 11:52)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Создание матриц из файла (⏱ 15:55)
🌐 Python Атоматизация отправки email с selenium (⏱ 04:59)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Продвинутые методы работы с матрицами (⏱ 07:28)
🌐 Python анализ данных с Pandas. (⏱ 17:04)
🌐 【作業配信】ろっきーさんの新ビジュアル仕上げていくぅ～！龍角散と共に・・・！ (⏱ 01:34:00)
🌐 Задание 8 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 08:55)
🌐 Задание 9 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 09:11)
🌐 Задание 10 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 02:16)
🌐 Задание 11 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 04:18)
🌐 Задача с собеседования на Junior Python разработчика #shorts #python (⏱ 00:48)
🌐 Как узнать процент заряда батареи с помощью Python #shorts (⏱ 00:45)
Хорошего дня!
12 376
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 5: Продвинутые функции.
▪Видео
▪Код из видео
▪Часть 1
▪Часть 2
▪Часть 3
▪Часть4
@data_analysis_ml
12 376
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 4: Создание матриц из файла.
▪Видео
▪Код из видео
@machinelearning_ru
12 376
🐍 Как профессионально писать логи Python
В статье мы поговорим о библиотеке structlog и узнаем, как она помогает писать качественные логи. Такие логи содействуют ежедневной работе программиста и способствуют внедрению эффективных практик для обеспечения последовательного подхода к логированию во всем проекте.
Помимо этого, рассмотрим распространенные проблемы логирования и способы их решения посредством structlog. Материал будет интересен как для начинающих, так и для опытных разработчиков, поскольку данный инструмент способен кардинально изменить процесс написания логов!
Когда-то я часто пренебрегал логами и писал их только тогда, когда они помогали в среде разработки. Логи служили эффективным средством для обнаружения ошибок или проверки надлежащей работы кода, но их польза ограничивалась только локальной отладкой.
После освоения structlog я научился писать логи, которые не только помогают в повседневной работе, но и обязывают применять качественные практики для обеспечения согласованного подхода к логированию.
Как результат, упрощается парсинг логов для поставляемого приложения и улучшается мониторинг в таких инструментах, как Datadog и Grafana.
В статье я поделюсь опытом работы со structlog и продемонстрирую ее возможности на примерах. Допустим, пользователь намерен загрузить файлы, и мы уже создали конечную точку, принимающую эти запросы. В прошлом я бы написал логи таким образом:
import logging
...
logging.debug("Start uploading file with name %s. Number of retries: %s", file_name, 0)
...
logging.error("Failed uploading file with name %s. Current retry: %s.", file_name, retries)
...
С данным фрагментом кода все в порядке.
СТАТЬЯ12 376
Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев.
Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django.
Начнем писать код на первом уроке! Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub.
Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!
12 376
12 376
12 376
🔥 Дайджест полезных материалов из мира : Python за неделю
Почитать:
— Таблица-справочник – генератор DAG? А что так можно было?
— Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair
— Обнаружение meterpreter сессий в ОС Windows
— Генерация паспортных данных для обучения моделей
— Анализ музыкальных предпочтений с использованием аудиоаналитики на Python
— Классификация грибов методами ML
— Бесплатный курс VK Education: углублённый Python для студентов и недавних выпускников
— Книга «Python. Лучшие практики и инструменты. 4-е изд.»
— Нужна ли вам Kafka? Разбираемся в технологии и собираем простое приложение на базе managed-решения
— Первые шаги в ML на обучающем хакатоне: обнаружение птиц на фотографиях yolov8s + sahi
— Simple Weather notification project built with python in mobile.
— Why Java Is an Object-Oriented Programming Language?
— Elastic D&D - Week 2 - Streamlit & the Login Page
— Supervised Learning
— Understand the request - response cycle of Django.
— Guide to Data Cleaning and Preparation for Analysis using Pandas library in Python
— Unveiling the Power of the Proxy Design Pattern with a Remote API Example in Python
— "Which job sectors are witnessing a surge in demand for AI and Data Science professionals?"
— Data Science with Python and Java: A Dynamic Duo for Modern Analytics
— Comment ajouter des hyperliens à Excel avec Python
Посмотреть:
🌐 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси (⏱ 10:27)
🌐 Уроки Golang с нуля /#25 - Интерфейсы (⏱ 10:51)
🌐 Многопоточный парсер на Python. ООП подход (⏱ 08:24)
🌐 Задание 4 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 03:54)
🌐 Задание 5 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 07:10)
🌐 Задание 3 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 04:22)
🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике (⏱ 59:45)
🌐 Python для начинающих. Урок 10 | Работа со строками (⏱ 22:48)
🌐 Задание 6 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 15:06)
🌐 Анонимная, временная почта на Python для принятия кодов активации | Фриланс на Python (⏱ 13:32)
Хорошего дня!
12 376
У Яндекс Практикума есть бесплатный курс по основам анализа данных. В нём забавный интерактивный сюжет и много практики: четыре реальных кейса из разных областей. Вам предстоит:
— выяснить причину массовой поломки гаджетов,
— проверить окупаемость рекламы мобильного приложения,
— выбрать стратегию развития ИИ-стартапа,
— оценить эффективность роботов в службе поддержки.
На курсе вы напишете первый код на Python и поймёте, чем занимаются специалисты в сфере.
→ Приходите учиться бесплатно
