Python Community
رفتن به کانال در Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
نمایش بیشتر
📈 تحلیل کانال تلگرام Python Community
کانال Python Community (@python_community_ru) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 503 مشترک است و جایگاه 10 756 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 55 575 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 503 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -76 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 4.41% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.23% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 507 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 257 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 1 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند docker, git, github, контейнер, await تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 نوامبر, 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.
11 503
مشترکین
-124 ساعت
-137 روز
-7630 روز
آرشیو پست ها
11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Medium
Условие:
Дан непустой список, состоящий из целых чисел. Все значения повторяются как минимум два раза, кроме одного. Вам нужно найти значение, которое встречается только один раз.
Пример:
single_number([2, 2, 1]) -> 1
single_number([3, 1, 2, 1, 2]) -> 3
single_number([0]) -> 0
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️ Узнаём курс валют
forex-python позволяет получать данные о курсе валют в определённое время и конвертировать одну валюту в другую.
Установка:
pip install forex-python
Он берёт все данные с этого сайта. Список доступных валют можно посмотреть тут. Там будут доллары, евро, а также биткоин.
Подробнее о модуле можете почитать в документации. А его исходники можно найти на GitHub.
#миниурок #forex11 503
⚡️ Визуализируем данные в CLI
Модуль с открытым исходным кодом — bashplotlib — позволяет создавать простые графики и выводить их прямо в терминал.
Установка:
pip install bashplotlib
Вы можете работать с модулем не только из Python, но и из терминала. Введите scatter --file data/texas.txt --pch . или hist --file data/exp.txt.
Загрузить набор данных можно с помощью этого скрипта. Или можно запустить весь набор за счёт этого скрипта (он автоматически подгрузит нужные данные).
#миниурок #bashplotlib11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Вам нужно посчитать количество улыбающихся лиц в строке. Смайлик состоит из : или ; в виде глаз, может быть нос: - или ~, а также рот: ) или D.
Правильные смайлики: ':-D' ';)' ';~)'
Неправильные смайлики: ';(' ':>' ':}' ':]'
Пример:
count_smileys(':D :~) ;~D :)') -> 4
count_smileys(':) :( :D :O :;') -> 2
count_smileys(';] :[ ;* :$ ;-D') -> 1
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️ Генерация фальшивых данных
Mimesis занимается генерацией данных, не несущих никакой смысловой нагрузки. Это могут быть адреса, имена пользователей, по типу адресов, имён или IMEI.
Установка:
pip install mimesis
Узнать о всех поддерживающихся типах данных вы можете тут. Также модуль поддерживает несколько языков, их вы можете посмотреть здесь.
Вы, к тому же, можете создавать JSON или XML файлы, фальшивые токены и другое. Об этом всём — в документации.
#миниурок #mimesis11 503
⚡️ Обрабатываем естественный язык
С помощью SpaCy мы можем анализировать тексты на русском, английском и других языках: таким образом ИИ может «понимать» содержимое текста.
Установка:
pip install spacy
На данный момент модуль поддерживает более 64 языков, их вы можете посмотреть здесь. Модуль отлично подходит новичкам, желающим изучить NLP.
Также он отлично совместим с моделями PyTorch и TensorFlow. Подробнее — в документации.
#миниурок #spacy11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Написать функцию, которая будет возвращать столетие на основе года.
Пример:
get_century(2022) -> 21
get_century(2000) -> 20
get_century(1910) -> 20
get_century(101) -> 2
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️Определяем кодировку текста
Текст переводится из набора байтов в символы, которые мы видим с помощью кодировок. Узнать, какую кодировку использует текст, можно с помощью chardet.
Установка:
pip install chardet
Можно запустить приложение из терминала: chardetect somefile или импортировать его в python: from chardet import detect.
Передаёте ему текст и ожидаете результата. Подробнее можно почитать в документации.11 503
⚡️ Сравнение последовательности
Такие типы, как строки, кортежи или списки можно сравнивать: больше они или меньше. Но вот как это происходит?
Все значения внутри последовательности сравниваются по очереди. В первом примере,
1 < 1 => False; 2 < 2 => False; 3 < 4 => True, в итоге результат будет True.
Стоит отметить, что сравнивать можно только одни и те же типы. список > список, строка < строка. Кстати, символы строки сравниваются с использованием ord(char).
#теория11 503
Рынку требуются специалисты по Data Science уровня PRO!
Переходите по ссылке,чтобы узнать о курсе подробнее: https://clc.to/Z1GbWw
Профессия Data Scientist будет в топе актуальных ещё пару ваших жизней точно, потому что Big Data — это то, от чего в ближайшее столетие не откажутся ни наука, ни экономика, ни бизнес.
Что ждёт новичка в этой профессии:
✔️Очень высокая востребованность. Существует «кадровый голод» в этой области. По данным HeadHunter 1500 компаний, включая Сбербанк, «Яндекс» и «Тинькофф», ищут специалистов по Data Science даже без опыта.
✔️Возможность стать востребованным специалистом по Data Science без высшего математического и технического образования.
✔️Дата-сайентисту открывается доступ к большим объёмам данных. Эти специалисты могут работать на благо науки и бизнеса, делать прогнозы, к примеру на курс доллара и обвал акций, персонализировать рекламу.
Кроме того, вас ждет индивидуальная карьерная консультация, помощь в оформлении резюме и портфолио.
🔥Гарантируем трудоустройство — или вернём деньги!
