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 12 327 подписчиков, занимая 10 175 место в категории Технологии и приложения и 52 285 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 327 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -13, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.58%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.19% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 934 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 393 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- 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 30 октября, 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.
12 327
Подписчики
-224 часа
+17 дней
-1330 дней
Архив постов
12 327
🖥 Sqlite-web
Это удобная веб-админка для управления базами данных SQLite, разработанная на Python.
$ pip install sqlite-web
🖥 GitHub: https://github.com/coleifer/sqlite-web
@pro_python_code
12 327
🖼 php-jpeg-injector — скрипт на Python, который встраивает PHP-код в JPEG-изображения. Этот код можно использовать в веб-приложениях, где JPEG-файлы обрабатываются через библиотеку GD.
🌟 Скрипт позволяет внедрить полезную нагрузку в неиспользуемые данные изображения, которые могут быть интерпретированы сервером как PHP-код при определенных условиях.
🖥 Github
@pro_python_code
12 327
👩💻 Создание конвейера потоковой передачи данных в реальном времени с использованием Kafka, Flink и Postgres!
🕞 Продолжительность: 1:00:51
🔗 Ссылка: *клик*
#курс #python #kafka
@pro_python_code
12 327
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐
Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск
Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают.
Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре.
На реальных кейсах узнаем:
— Что такое A/B-тестирование
— Как выбрать гипотезу для тестирования
— Как определить метрики успешности
— Когда тест можно считать завершенным
и др.
🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.
12 327
👩💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих!
🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое!
🕞 Продолжительность: 2:51:08
🔗 Ссылка: *клик*
@pro_python_code
12 327
12 327
👩💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать!
💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного
🕞 Продолжительность: 19:59
🔗 Ссылка: *клик*
@pro_python_code
12 327
⚡️ Brisk — это быстрый и удобный менеджер загрузок для Windows и Linux.
Он оснащён мощным движком загрузки, интегрируется с браузерами, позволяет управлять очередями и даёт возможность быстро добавлять ссылки с помощью горячей клавиши.
Программа автоматически адаптирует соединения для максимально быстрой загрузки файлов и может перезагрузить зависшие соединения.
Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/AminBhst/brisk
@pro_python_code
12 327
🖥 Python уроки программирования с нуля. Урок 9. Работа с циклом For
https://www.youtube.com/watch?v=m6F108yFngo
@pro_python_code
12 327
Поговорим про Python?
Новичкам нужен ваш опыт!
Сервис онлайн-образования Яндекс Практикум выбирает наставника на курс «Python-разработчик». Общаться со студентами предстоит много (нагрузка от 10 часов в неделю), поэтому нужен сеньор, для которого это будет в кайф.
С soft skills поможет бесплатная Школа наставников, а удалёнка и гибкий график позволят планировать занятость с комфортом.
Итого, посчитаем основные плюсы: статус эксперта Яндекс Практикума, дополнительный доход и новички, которых вы можете увлечь Python-разработкой. Perfect!
Откликнуться ←
12 327
👩💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python
https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24
@python_job_interview
12 327
🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только
—
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")12 327
🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только
—
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")12 327
🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler
Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.
Он поддерживает множество языков, таких как
Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
GitHub: https://github.com/py2many/py2many12 327
Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️
Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия?
Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере.
Что будем делать на вебинаре?
✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают
✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты
✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты
✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData
✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу
Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗
12 327
Repost from Machinelearning
+2
🌟 Arch-Function: коллекция моделей для вызова функций.
Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов.
Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде.
▶️Функциональные возможности моделей:
🟢Single Function Calling. Вызов одной функции для каждого запроса;
🟢Parallel Function Calling. Вызов одной и той же функции несколько раз, но с разным набором параметров;
🟢Multiple Function Calling. Вызов различных функций для каждого запроса;
🟢Parallel & Multiple. Выполнение параллельного и множественного вызова функций.
▶️Семейство Arch-Function:
🟢Arch-Function-7B;
🟢Arch-Function-3B;
🟢Arch-Function-1.5B.
В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF:
🟠Arch-Function-7B в 4-bit разрядности;
🟠Arch-Function-3B в разрядностях от 2-bit до 6-bit;
🟠Arch-Function-1.5B в разрядностях от 2-bit до 6-bit.
Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL).
Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r.
Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки
Transformers или в промпт-шлюзе Arch.
⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.
📌Лицензирование : Katanemo license.
🟡Коллекция моделей
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function