Python RU
Открыть в 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
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 393 подписчиков, занимая 9 886 место в категории Технологии и приложения и 52 274 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 393 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -30, а за последние 24 часа — 9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.90%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.25% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 979 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 403 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как api, docker, github, sql, linux.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 02 сентября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
12 393
Подписчики
+924 часа
-37 дней
-3030 дней
Архив постов
12 393
💡 Оценка сложности алгоритмов на Python.
Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции? Попробуем ответить на этот вопрос в небольшой статье.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров
Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🧙♂️ Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python.
Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.
Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🌠🌌 Создание собственной симуляции активной материи на Python
Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.
➡️ Читать дальше
⚙️ Код
@pro_python_code
12 393
class Python - первый интерактивный канал по Python
[уроки кодинга, дайджесты, алгоритмические задачи с решениями]
⚙️ Возможность запускать код с любого устройства прямо в Telegram
🤖 Автоматическая проверка решений задач
Подписывайся: @class_python12 393
⚡️ 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🦾 Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
💫 4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические.
Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных.
Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций на Python
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
@pro_python_code
12 393
🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🔐 Как создать инструмент PGP-шифрования на основе Python
PGP (англ. Pretty Good Privacy) — это широко известная программа для операций шифрования. Она создает цифровые подписи, зашифровывает/расшифровывает большие объемы данных и повышает безопасность электронной переписки.
PGP-шифрование задействует последовательную комбинацию хеширования, сжатия данных, криптографию с симметричным и открытым ключом. На каждом этапе применяется один из поддерживаемых алгоритмов. Каждый открытый ключ привязан к имени пользователя и адресу электронной почты.
К счастью, большинство протоколов PGP-шифрования доступно для разработчиков через открытую библиотеку Python pgpy. Обнаружив эту библиотеку, я на досуге изучил ее открытый исходный код и создал небольшой апплет — инструмент командной строки для PGP-шифрования.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📖 Краткое руководство по созданию наборов данных с помощью Python
Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?
В этой статье я опишу простой процесс сбора пользовательских данных, который можно реализовать менее чем за час. Это позволит вам легко собирать и хранить пользовательские данные.
Сначала мы будем использовать Streamlit, чтобы создать веб-страницу для размещения пользовательского интерфейса сбора данных, а затем — Google Sheets API вместе с одним классным пакетом Python для хранения введенных пользователями данных.
➡️ Читать дальше
@data_analysis_ml
12 393
🎯 Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты на Python?
Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты? Давайте разбираться.
В информационных системах, когда требуется высокая скорость передачи данных, довольно часто на транспортном уровне используется протокол UDP. В некоторых ситуациях при передаче UDP пакетов по сети требуется отключение вычисления контрольной суммы (сокращенно CRC – cycle reduce code) на стороне отправителя с целью ускорения времени формирования и отправки пакета (данный протокол предусматривает такую возможность путем обнуления CRC). И вот тут кроется проблема на приёмной стороне: сетевая карта приёмника может либо на аппаратном уровне вычислять CRC и отбрасывать пакеты с несовпадающими контрольными суммами, либо это делает драйвер сетевой карты. Как следствие, нужные пакеты не доходят до сокета приложения, что делает приложение неработоспособным.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Python.
@golang_interview - Вопросы с настоящих Golang собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью.
@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению, статисике ,алгоритмам и науке о данных.
Подготовиться к Python собеседованию
12 393
⚖️ Парсинг сайтов судов общей юрисдикции на Python
1. Статья не претендует на статус полноценного исследования и написана начинающим. Программирование - мое хобби, работаю юристом и специализируюсь на судебных спорах.
2. Доверитель захотел регулярно получать информацию обо всех исках, которые к нему предъявляют.
3. Споры бывают «бытовые» и коммерческие. Бытовые (потребительские, трудовые, «дачно-гаражно-дворовые» споры и др.) рассматриваются судами общей юрисдикции, коммерческие – арбитражными судами. Особняком стоят споры с гос.органами, которые при разных условиях рассматриваются и там, и там.
4. С мониторингом не завершенных коммерческих споров (когда дело еще рассматривается судом) все хорошо. Все арбитражные суды (чуть меньше 120) == один сайт с информацией о спорах. С ним можно подписаться на конкретную компанию или судебный спор, быстро найти информацию и получать апдейты о них.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Как дорасти до Python-разработчика уровня Middle+? Конечно же, осваивать новые навыки! Этим мы и займемся на открытом уроке «Secure Python» 🗓 23 августа в 20:00 мск в OTUS.
На занятии вас ждет обзор распространенных проблем, связанных с безопасностью Python приложений: десериализация, инъекции, сторонние библиотеки и других.
👉🏻 Чтобы подготовиться к встрече, пройдите вступительный тест — https://otus.pw/K5MM/
Встреча пройдет в рамках онлайн-курса «Python Developer. Professional».
12 393
🗣 Создаем голосового помощника на Python.
Создаем собственный голосовой помощник в 20 строках Python
Читать Дальше
@pro_python_code
12 393
🔟 скриптов автоматизации Python для решения ваших повседневных задач.
Несколько готовых скриптов для автоматизации ваших повседневных задач. Нижу будет приведен полный код Python программ.
Почему в эпоху программирования мы все еще делаем то, что можем автоматизировать. Подумайте о задачах, которые вы повторяете ежедневно или ежедневных проектах, требующих автоматизации, таких как чтение электронной почты, редактирование изображений, чтение PDF и т. д. В этой статье мы рассмотрим 10 скриптов автоматизации для ваших повседневных задач.
Читать
@pro_python_code
