Простой Python | Программирование
رفتن به کانال در Telegram
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Простой Python | Программирование
کانال Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 126 413 مشترک است و جایگاه 911 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 3 952 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 126 413 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 21 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -1 624 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -52 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.13% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.94% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 216 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 451 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 101 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند модуль, itertools, gigachat, math, decimal تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 22 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.
126 413
مشترکین
-5224 ساعت
-3037 روز
-1 62430 روز
آرشیو پست ها
📱 Python Developer — мастхев для любого питониста
Канал Team Lead'a, где публикуются полезные советы и практики для Python-разработчиков:
Боты на Python (93 видео)
Проекты на Python (700 шт)
Cтатьи Python (172 шт)
Видеокурсы Python (78 шт)
Вопросы с собесов (500 шт)
Задачи с собесов (230 шт)
SQL & Python (134 видео)
Docker & Python (23 видео)
Linux & Python (27 видео)
Алгоритмы & Python (90 видео)
Фреймворк Django (87 видео)
Книги по Python (114 шт)
👉🏻 Подписывайся и прокачивай свои навыки
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это метод машинного обучения, используемый для нахождения зависимости между одной или несколькими независимыми переменными (факторами) и зависимой переменной (результатом). Цель линейной регрессии — построить прямую линию, которая максимально хорошо описывает зависимость между переменными. Делимся статьей, где автор рассказывает про линейную регрессию.
👉Читать статью
#статьи
Работа с файловой системой
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с файлами в Python. В этот раз ты поработаешь с файловой системой. Для этого тебе понадобится модуль os.
👀Смотреть видео
#видео
Прогнозирование финансовых данных
Данный проект применяется для анализа и прогнозирования временных рядов с помощью модели ARIMA. Мы будем прогнозировать цены акций или валют.
Мы используем ARIMA модель для прогнозирования временных рядов (например, цен акций). Модель обучается на исторических данных, а затем используется для прогнозирования будущих значений. Прогнозирование визуализируется на графике, показывая реальные и предсказанные значения.
#практика
⚡️ В сети начали находить курсы и книги по программированию в открытом доступе
Вот отсортированная база с тонной материала(постепенно пополняется):
БАЗА (4687 видео/книг):
(363 видео, 87 книги) — Python
(415 видео, 68 книги) — Frontend
(143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг
(352 видео, 89 книги) — С/С++
(343 видео, 87 книги) — Java
(176 видео, 32 книги) — Git
(293 видео, 63 книги) — C#
(174 видео, 91 книги) — DevOps
(167 видео, 53 книги) — PHP
(227 видео, 83 книги) — SQL/БД
(163 видео, 29 книги) — Linux
(107 видео, 43 книги) — СисАналз
(181 видео, 32 книги) — Go
(167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift
(112 видео, 24 книги) — Flutter
(137 видео, 93 книги) — DS/ML
(113 видео, 82 книги) — GameDev
(183 видео, 37 книги) — UI/UX
(129 видео, 73 книги) — QA
(213 видео, 63 книги) — Rust
(121 видео, 24 книги) — Ruby
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram
Замыкания
Замыкание — это функция, которая “помнит” значения переменных из области видимости, где она была создана, даже если эта область уже недоступна. Замыкания позволяют сохранять данные, связанные с функцией, без использования глобальных переменных. Благодаря этой статье ты научишься пользоваться замыканиями.
👉Читать статью
#статьи
Трейдеры, ловите годноту: запустили сервис TradeSearch, который упростит вам жизнь
Он избавит вас от непредсказуемого рынка, анализа графиков в холодном поту и постоянных «минусовых» сделок
У нас множество фич от опытных трейдеров, бесплатное обучение, инструменты и ИИ для аналитики – в общем, всё, чтобы сэкономить сотни часов и сберечь нервы
А ещё внутри вас ждёт большое комьюнити экспертов, гайды для новичков и личные менторы, которые помогут вам прокачаться в нашей сфере.
Скорее сохраняйте: Trade Search
Lambda-функции
lambda-функция похожа на обычную функцию, но она короче и не имеет имени. Обычно она используется там, где нужен короткий код, например, внутри другой функции или для обработки данных. Благодаря данному видео ты научишься пользоваться lambda-функциями.
👀Смотреть видео
#видео
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это метод классификации, который используется для предсказания вероятности того, что объект принадлежит к определенному классу. Это один из самых распространенных методов машинного обучения, особенно для бинарных задач классификации (например, да/нет, 0/1). Несмотря на название “регрессия”, логистическая регрессия на самом деле является алгоритмом классификации, так как используется для предсказания категориальных переменных. Делимся статьей, где автор рассказывает про логистическую регрессию.
👉Читать статью
#статьи
Определение языка текста
Данный проект позволяет определить язык текста и перевести его с использованием библиотеки TextBlob. TextBlob использует API Google Translate для определения языка и перевода текста. В данном примере программа определяет язык текста и переводит его на целевой (английский по умолчанию).
#практика
Самое время порубиться в «Змейку» — не только символ нового года, а легендарную игру. Яндекс Образование выпустили свою версию, где помимо привычных предметов можно собирать бонусные. Всё как и в жизни: ловите полезные скилы — прокачиваетесь и становитесь круче. Наберёте 25 баллов — получите промокод на покупку мерча в Магазине Яндекса.
Стартуем?
Цикл for
Цикл for используется для итерации (перебора) последовательностей, таких как списки, строки, словари, множества и диапазоны. Это один из наиболее удобных способов проходить через элементы коллекции или выполнять действия заданное количество раз. Благодаря данному видео ты научишься пользоваться циклом for.
👀Смотреть видео
#видео
SQLAlchemy: Рекурсивные запросы
Рекурсивные запросы в SQL используются для извлечения данных, которые имеют иерархическую или графовую структуру (например, деревья или графы). В SQLAlchemy рекурсивные запросы часто реализуются с использованием Common Table Expressions (CTE) и оператора WITH RECURSIVE. Делимся статьей, где автор рассказывает про рекурсивные запросы.
👉Читать статью
#статьи
🎄✨ С Новым годом, дорогие подписчики! 🎉🐍
Вот и подошёл к концу ещё один год, полный открытий и невероятных достижений! Мы хотим поблагодарить вас за то, что были с нами в этом увлекательном путешествии по миру Python. Ваши лайки и комментарии делают наш канал живым и вдохновляющим. ❤️
Пусть ваши проекты компилируются без ошибок, код становится ещё лаконичнее и элегантнее, а задачи решаются с лёгкостью. В новом году мы подготовили для вас ещё больше интересных проектов, гайдов и челленджей, которые прокачают ваши навыки. 🚀
Спасибо, что вы с нами! Пусть 2025 год принесёт вам много новых знаний, успехов и радости. 🎇
Генератор музыки с использованием машинного обучения
С помощью библиотеки Magenta можно генерировать музыку, обучая модель на различных музыкальных композициях. Также тебе понадобится TensorFlow и MIDI-файлы для обучения.
В данном примере используется модель MusicVAE для генерации мелодий. Мы загружаем предобученную модель MusicVAE, которая была обучена на музыкальных композициях. Модель генерирует последовательность нот, которая сохраняется в формат MIDI. При желании этот проект можно углубить, добавив пользовательский интерфейс для генерации музыки или обучив модель на собственных музыкальных данных.
#практика
Решение задач с Codewars: Часть 7
Продолжаем делиться циклом видео, где автор решает задачи с Codewars. Codewars — это онлайн-платформа для тренировок в программировании. Она предлагает задачи (называемые ката) для решения на разных языках программирования.
👀Смотреть видео
#видео
