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:Machinelearning Россия52 934 Технологии и приложения10 149...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU

Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 511 подписчиков, занимая 10 149 место в категории Технологии и приложения и 52 934 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 511 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -87, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.95%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.68% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 120 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 335 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
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 05 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.

12 511

Подписчики

-124 часа

-177 дней

-8730 день

1 120

Просмотры поста

~ 33524 часа

~ 45548 часов

8.95%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

12 511

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube приглашает вас в свою AI-школу. Особенности: • теория и практика • акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля • полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети • архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей. Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач. От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск). Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML. 7 месяцев, 4 курса: • AI: от основ до языковых моделей • Math for AI - необходимый математический бэкграунд • MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker • Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн. Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса): • 112 000 рублей (единоразово) или • 17 000 рублей в месяц Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)! Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь! Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников. Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения! ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

12 511

$💌 Валентина от программиста — краткое руководство всего в трех шагах: 1. Открываем сайт 2. Вставляем код. Python print('\n'.$

💌 Валентина от программиста — краткое руководство всего в трех шагах: 1. Открываем сайт 2. Вставляем код.


Python 
print('\n'.join
 ([''.join
   ([('Name'[(x-y)%4 ]
     if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)
      **3-(x*0.05)**2*(y*0.1)
       **3<=0 else ' ')
        for x in range(-30,30)])
         for y in range(15,-15,-1)]))

3. Сохраняем результат и отправляем по адресу 💌

12 511

1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России. Подавайте заявку до 24 февраля — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с одиннадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер. Узнать подробности и зарегистрироваться. Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

12 511

🖥 Копировать-Вставить, с помощью Python.

12 511

🧠 Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9 - Colab -Полный курс @data_math

12 511

Анализ частых ошибок при написании кода middle-разработчиками и способы их решения Разработчики уровня middle обладают определённым опытом и знанием технологий, однако на этом этапе всё ещё часто встречаются ошибки, которые могут снижать качество кода, усложнять его поддержку и влиять на производительность приложений. В этой статье мы разберём наиболее распространённые ошибки и предложим эффективные методы их устранения. ✔️ Читать статью

12 511

🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов! Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции с практикой. ————— По результатам курса вы: ▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу; ▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений); ▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML; ▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов; ▫️разработаете свой API на Python; ————— 🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡 • Всю программу и отзывы смотрите в боте курса. • Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы. • Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио. • Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества) 🔹🔹 С чего начать?🔹🔹 С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите. 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 000₽ по промокоду PROPYT до 28 февраля

12 511

🎲 Теория вероятностей играет ключевую роль в машинном обучении, статистике и анализе данных. В этой статье мы разберем 12 задач, которые помогут лучше понять применение теории вероятностей на практике с использованием Python. ✔️ Читать статью

12 511

Repost from Machinelearning

⭐️ LLM-Reasoner Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1. ✨ Функции: 🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1. 🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций 🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM 🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс 🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой. 📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений. ⭐️ Установка: pip install llm-reasoner Пример с кодом:


from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio

async def main():
    # Create a chain with your preferred settings
    chain = ReasonChain(
        model="gpt-4",                # Choose your model
        min_steps=3,                  # Minimum reasoning steps
        temperature=0.2,              # Control creativity
        timeout=30.0                  # Set your timeout
    )

    # Watch it think step by step!
    async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
        print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
        print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
        print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
        print(step.content)

asyncio.run(main())

@ai_machinelearning_big_data #llm #ml #ai #opensource #reasoning

12 511


from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio

async def main():
    # Create a chain with your preferred settings
    chain = ReasonChain(
        model="gpt-4",                # Choose your model
        min_steps=3,                  # Minimum reasoning steps
        temperature=0.2,              # Control creativity
        timeout=30.0                  # Set your timeout
    )

    # Watch it think step by step!
    async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
        print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
        print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
        print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
        print(step.content)

asyncio.run(main())

@ai_machinelearning_big_data #llm #ml #ai #opensource #reasoning

12 511

⭐️ Samhaxr/VTScanner Комплексный инструмент безопасности на базе Python для сканирования файлов, обнаружения вредоносных программ и анализа в условиях постоянно развивающегося киберландшафта. ▪ Github

12 511

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

12 511

🖥 Совет по Python: 🌟 Вы можете использовать словарь вместо длинного оператора if-else, чтобы сделать свой код понятным!

12 511

🌟 14 алгоритмов сортировки за одну минуту!

12 511

🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных! 🌟 Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

12 511

Repost from Python/ django

🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями! 🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl