Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 504 подписчиков, занимая 10 152 место в категории Технологии и приложения и 52 967 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 504 подписчиков.
Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -77, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.25%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.89% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 907 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 361 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 10 июня, 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.
12 504
Подписчики
Нет данных24 часа
-157 дней
-7730 день
Архив постов
12 503
Erid:2VtzqxJMzEK
Регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии!
Если ты молодой специалист, жаждущий новых вызовов и возможностей, не упусти шанс побороться за часть призового фонда в размере 1.000.000 рублей! Зарегистрируйся на отборочный тур прямо сейчас, выбери кейс и стань частью Всероссийского хакатона по биометрии.
Кейсы:
• Разработка инструмента для создания дипфейков
• Разработка инструмента для обнаружения дипфейков
• Фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления для лицевой биометрии
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
Хакатон пройдёт в два этапа:
• Отборочный тур онлайн 10-12 ноября
• Финал офлайн 25 ноября в Москве
Победители соревнования получат ценные призы и возможность представить свои проекты перед экспертами и топ-менеджерами биометрических вендоров и крупных технологических компаний. Мероприятие проводится при поддержке Центра Биометрических Технологий. Генеральный партнёр мероприятия – Сбер, официальные партнёры – IT-компании «InnoView», Ovision. Хакатон проводится при поддержке Минспорта, Федерации Спортивного Программирования и Минцифры.
Даты отборочного этапа в онлайн-формате: 10-12 ноября 2023 года
Даты финала: 25 ноября 2023 года
Место: Москва
Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал – на площадке в Москве)
Подробности и регистрация до 6 ноября 2023 года по ссылке: https://clck.ru/36PH5y
Собирай команду, решай задачу и выигрывай на Всероссийском хакатоне по биометрии
Реклама. ООО «Акселератор Возможностей». ИНН 9704005146
12 503
Нужно проверить почту с помощью #Python?
Если ваш почтовый провайдер предоставляет доступ к POP3, вы можете сделать это с помощью нескольких строк кода.
@pro_python_code
12 503
Знаете ли вы, что в #Asyncio есть класс Semaphore?
Он работает так же, как и #Pythons threading.Semaphore - ограничивает количество асинхронных рабочих, которые могут получить доступ к ресурсу!
12 503
💊 Определение диабета при помощи машинного обучения в 60 строк кода.
📌 Видео
📌 Код
@data_analysis_ml
12 503
#Python поддерживает SQLite3 в своей стандартной библиотеке! 🐍❤
Вы можете создать новую базу данных примерно за 4 строки кода!
12 503
🖥 Управление количества потоков, одновременно обращающихся к одному ресурсу, с помощью семафора #Python!
В примере каждый экземпляр класса
"MyThread" представляет собой отдельный поток. Все эти экземпляры могут обращаться к общей переменной класса "semaphore". Эта переменная является экземпляром threading.Semaphore и инициализируется значением 1, что гарантирует, что только один поток может получить доступ к защищенному ресурсу в любой момент времени.
Установка семафора, разрешающего доступ только одному потоку, аналогична потоковой блокировке. В реальном сценарии для максимизации его полезности, возможно, потребуется установить значение больше 1.
@pro_python_code12 503
🖥 Обучаем нейросеть угадывать, что изображено на картинке при помощи TensorFlow
https://www.youtube.com/watch?v=pNrYjuKo8E8
@data_analysis_ml
12 503
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю
Почитать:
— Как в 180 000 раз ускорить анализ данных с помощью Rust
— Как мы заинжектили кнопку на Behance
— “Ну и долго мне ещё до магазина?” Или пара слов о геоинформационном анализе с помощью Python
— Борьба с несбалансированными данными
— Головоломки на Python: Увлекательный Путь к Мастерству в Программировании
— Celery: изучаем на реальных примерах ч.1
— Реализация консенсусного алгоритма Raft
— Как написать новостной Телеграм-канал если ты не программист. Часть первая
— Как получить полезную информацию из своих категориальных признаков?
— Что выбрать новичку: Python или Java?
— Exploring Random Number Generation with Different Distributions in Python
— Cryptocurrency exchange development
— What is Python Turtle Graphics?
— The Django Project Folder and Files Structure and Architecture 1
— ⚔️ Poetry vs Pip
— [Python] Project ideas for every level of advancement
— Something I Learned This Week: The dev.to API
— Placeholder Contributor!
— Placeholder Contributor!
— Beyond Observability: Modifying Syscall Behavior with eBPF - My Precious Secret Files
Посмотреть:
🌐 Прогнозирование цены биткоина при помощи VAR, XGBoost, FB Prophet (⏱ 20:29)
🌐 Django настройка админки (⏱ 06:55)
🌐 Задача на палиндром строки на C++ (⏱ 00:59)
🌐 Django расширяем функционал! (⏱ 07:03)
🌐 Задание 26 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 07:28)
🌐 Решаем СтатГрад от 24.10.2023 | ЕГЭ-2024 по информатике (⏱ 02:12:59)
🌐 ИСПОЛЬЗУЕМ CHATGPT БЕСПЛАТНО С PYTHON (⏱ 05:15)
Хорошего дня!
12 503
🖥 Django настройка админки
https://www.youtube.com/watch?v=AZPuziTI6HE
@pro_python_code
12 503
🐍 Совет по #Python:
Хотите распечатать календарь на определенный месяц? Используйте встроенный в Python модуль календаря!
@pro_python_code
12 503
🖥 Django расширяем функционал!
https://www.youtube.com/watch?v=_NEbP5dOwsk
@pro_python_code
12 503
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю
Почитать:
— Событийное логирование для аналитики и мониторинга работы телеграм-бота
— Что расскажут на PiterPy 2023: много питонов и немного ржавчины
— Классификация текстов в spaCy: пошаговая инструкция
— Как создать черный список для токенов JWT в Django
— API от А до Я (теория и практика)
— Распознавание речи (транскрибация) по аудиозаписям диалогов. Whisper. Личный опыт
— Решение школьных задач по химии в Python
— Мне пожизненно забанили рекламу в Meta**. Потому что я преподаю Python
— Как Guidance выводит ИИ на новый уровень: инструмент для эффективного управления моделями
— Упрощаем подключение линтеров в пайплайны Gitlab CI
— Weekly Dev Findings 10
— How to Create a Django Project and Application.
— Setting Sail with a CMS called 'Wagtail'
— How-to Setup and Use Python with OBS on a Mac
— Beautiful is better than ugly, but my beginner code is horrible
— Consultation from Django experts
— I knew a boy who made all the wrong choices
— Your Face, Your Anime: Move Together 💫
— Elastic D&D - Week 9 - FastAPI
— Introduction to Quantum Computing
Посмотреть:
🌐 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео (⏱ 20:41)
🌐 Алгоритм бинарного поиска на #C++ (⏱ 00:59)
🌐 Очередь с приоритетом разбор задачи на #C++ (⏱ 01:00)
🌐 Задача на поиск числа с leetcode на С++ (⏱ 01:00)
🌐 Задача с #leetcode решаем на #golang (⏱ 00:32)
🌐 Разбор задачи на содержание массива #С++ (⏱ 00:59)
🌐 Django гайд по формам (⏱ 10:32)
🌐 【コラボ配信】当たり前の行動が禁止される！？狂った世界でPVPバトル！ゲスト：えばそんさん、帆立さん、mmmさん (⏱ 02:04:45)
🌐 Python для начинающих. Урок 13 | Кортежи (⏱ 20:30)
🌐 Python Selenium | Новая фича Selenium | Где брать драйвера | Selenium manager #shorts (⏱ 01:01)
🌐 Как стать крутым разработчиком за 1 месяц и зарабатывать много денег? #shortsfeed #shorts (⏱ 00:10)
Хорошего дня!
12 503
💸 Прогнозированию биткоина при помощи VAR (векторной авторегрессии), XGBoost и Facebook Prophet.
▪ Видео
▪ Код из видео
@data_analysis_ml
12 503
🖥 Google Drive Uploader Telegram Bot
Загружаем все файлы из мессенджера в облако.
Интересный бот на Python , который автоматически выгружает пересланные ему файлы в Google Drive.
git clone https://github.com/viperadnan-git/google-drive-telegram-bot
• Github
@pro_python_code12 503
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📒 GigaChat нового поколения.
Разработчики @gigachat_bot изменили подход к обучению модели, а потому практически все умения модели были улучшены. В частности, речь идет о сокращении текстов, ответов на вопросы и генерации идей.
Появился и бот GigaChat в социальной сети «ВКонтакте» — после активации, его можно использовать для самых разных целей: от создания текстов до генерации изображений (за счет интеграции с Kandinsky).
Число уникальных пользователей GigaChat достигло 1 млн.
• Попробовать
@data_analysis_ml
12 503
Парсинг на Python
1. Быстрый Парсинг с библиотекой Polars на Python
2. Продвинутый парсинг. Обход блокировки
3. Полный Гайд по парсингу на Python: от азов до продвинутых техниик,. Часть 1
4. Полный Гайд по парсингу на Python: Практика. Часть 2
5. Практика парсинга Python
6. Большой гайд по парсингу на Python. Часть 3 Работаем с selenium
7. Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4
8. Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси
9. Многопоточный парсер на Python. ООП подход
10. Асинхронный парсинг сайтов на Python
#video #python
https://www.youtube.com/watch?v=dqEHY9zKc8M&list=PLysMDSbb9HcwWWhs1Cm9EF1sv0fo8kII5
12 503
📃 Генерация отчетов графовой аналитики в формате PDF с помощью Python
Создание отчетов графовой аналитики является важной частью работы многих проектов и бизнес-процессов.
Однако, процесс создания и настройки таких отчетов может быть сложным и требовать больших усилий.
Рассмотрим, как использование языка программирования Python и его библиотек может значительно упростить генерацию отчетов графовой аналитики в формате PDF.
Для работы с PDF в Python есть множество библиотек, самые популярные из них: PyPDF2, ReportLab, FPDF.
Сравнение основных библиотек: в изображении.
По совокупным критериям для дальнейшего разбора мной была выбрана библиотека ReportLab.
Одной из самых популярных библиотек для работы с графами в Python является NetworkX. Она предоставляет широкий набор инструментов для создания и анализа графов. Ее и буду использовать для создания графа и анализа данных.
В посте приведен код, необходимый для воспроизведения. Полный код доступен по ссылке.
Данные сгенерирую с помощью Python.
Пусть будет 500 операций, где будет информация об отправителе, получателе, сумме операции и флаг подозрительности операции.
df_dict = {}
count_operation = 500
for i in range(count_operation):
df_dict[i] = {'reciver' : random.randint(1, count_operation/2),
'sender': random.randint(1, count_operation/2),
'sum_oper': random.randint(1000, 1000000),
'suspisios_transaction': random.randint(0, 1)}
Добавлю 100 переводов, где получателем будет клиент 1, а отправителем- любой другой клиент из основного датасета:
for i in range(100):
df_dict[i] = {'reciver' : 1,
'sender': random.randint(1, count_operation/2),
'sum_oper': random.randint(1000, 1000000),
'suspisios_transaction': random.randint(0, 1)}
df = pd.DataFrame().from_dict(df_dict).T
Получится вот такой датасет:
Смотреть12 503
🥰 В ближайшем будущем работодатели будут искать Data Scientist. Сыграйте на опережение — начните учиться со Слёрмом уже в ноябре!
Не требуется заглядывать во временную воронку, достаточно проанализировали актуальное положение вещей:
🔥 Работа с данными требуется и в небольших IT-стартапах, и в финтехе, и в бизнесе, и фармацевтике — везде, где требуются наиболее точные прогнозы.
⭐ Спрос на специалистов растет. По данным Всемирного экономического форума, количество вакансий по направлению выросло на 433%.
➕ Средняя зарплата Data Scientist зарабатывает от 50 000 рублей на уровне junior и от 250 000 рублей, когда он станет senior-специалистом.
На профессию Data Scientist учат в Слёрме!
Курс стартует с 13 ноября, вам потребуется около 4 месяцев, чтобы доучиться до уровня junior-специалиста.
Вам помогут мощные эксперты:
— Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal;
— Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет.
Посмотреть подробную программу вы можете на сайте Слёрм.
Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545
12 503
🔵 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео
📌Видео
• Папка отборных каналов для Python разработчиков -https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi
• Cсылка на бота: t.me/Youtubedtg_bot
• Полный код бота https://github.com/Develp10/telegramyoutubebot
@pro_python_code
12 503
🐍 Mastering Financial Engineering: От моделирования на Python к интерактивным приложениям
Финансовый инжиниринг включает в себя сложные вычисления и моделирование для анализа и решения финансовых проблем.
Независимо от того, являетесь ли вы студентом или начинающим специалистом в области финансов, очень важно не только понимать концепции, но и профессионально представлять свою работу.
В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python превратить простой код моделирования цены опциона Монте-Карло в развернутое приложение. Это не только улучшит ваше понимание, но и поможет эффективно донести финансовые концепции с помощью визуализаций и пользовательских приложений.
Предварительный вариант приложения, которое вы сможете создать к концу этого урока: в изображении.
1. Организуйте рабочее пространство
Шаг 1.1: Создание выделенной папки
Начните с создания специальной папки для вашего проекта по финансовой инженерии. Организация работы в структурированном виде необходима для эффективной разработки.
Далее
