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 126 537 مشترک است و جایگاه 912 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 3 957 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 126 537 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -1 578 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -18 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.28% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.91% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 417 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 411 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 125 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 19 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.
126 537
مشترکین
-1824 ساعت
-3157 روز
-1 57830 روز
آرشیو پست ها
Django: Signals
Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уведомления при наступлении определённых событий и связывать их с обработчиками. Сигналы помогают построить логику, где одна часть приложения реагирует на изменения в другой, без жёсткой связи между компонентами. Делимся статьей, где автор рассказывает про Signals.
👉Читать статью
#статьи
🚀Нужны качественные ноды для работы?
📌Тут лучшие цены на рынке!
📌Безлимитные запросы!
📌Выделенные ноды от 87$
📌Shared - 50$ за 1шт
📌Работайте с комфортом!
Бот для покупки лучших нод - @Flash_Node_bot
Контакт поддежки - https://t.me/Flash_Node_support
Если нужной ноды не нашлось в боте - напишите в поддержку и ее установят специально для вас
Напишите в поддержку что вы от "Простой Python | Программирование" и получите 30% скидку на первый заказ!
Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов
Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно полезно для улучшения восприятия плотностей на scatter/hist. Обрати внимание, при большом количестве точек рисование прозрачных векторных объектов в PDF/SVG может быть очень медленным и привести к большому файлу. В таком случае стоит использовать rasterized=True. Они будут сохранены как растровое изображение внутри векторного файла.
#практика
🎯 Бот, в котором платят за логику
3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, — приз всё равно будет.
Не лотерея. Тест с реальными наградами.
15 минут. Никаких регистраций. Только Telegram.
🚀 Заходи — покажи класс: https://epic.st/hpNWkP?erid=2VtzqvUyTCX
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Сравнение Msgspec и DataClasses
Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый используется для сериализации данных, второй – для создания классов с автоматической генерацией методов. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах и недостатках этих модулей.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как выполнять сохранение состояния модели в файл с последующей ее загрузкой.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Трехмерные графики
Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек.
projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки.
#практика
Фундаментальные шаблоны проектирования
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Трансформации transform
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры.
👀Смотреть видео
#видео
Какая работа тебе подходит?
Сейчас в сети хайпит крутейший профтест. Всего за 5 минут он супер точно покажет твои сильные и слабые стороны и подберет идеальную профессию.
Проходим тут: ссылка
Matplotlib: Кастомные стили
Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать свой файл стиля. Он называется .mplstyle. Это особенно удобно, если нужно поддерживать единый фирменный стиль для всех визуализаций.
#практика
Разработка браузерного расширения
Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты узнаешь, как можно за две недели пройти путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрирована реализация обучения нейронной сети классификации изображений цифр БД MNIST. MNIST – это датасет рукописных цифр. Каждое изображение формата 28x28 пикселей.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Анимации
Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создается анимированная синусоида, которая движется по фазе. blit=True ускоряет отрисовку, перерисовывая только измененные части. PillowWriter экспортирует анимацию в .gif без применения сторонних библиотек.
#практика
Как быстро находить ошибки в коде?
SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить ошибки. Как им пользоваться – узнаешь из этой статьи.
👉Читать статью
#статьи
