ru
Feedback
Python RU

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 12 505 подписчиков, занимая 10 136 место в категории Технологии и приложения и 52 926 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 505 подписчиков.

Согласно последним данным от 05 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 9.34%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.68% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 168 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 335 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
  • 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 07 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.

12 505
Подписчики
-124 часа
-197 дней
-8730 день
Архив постов
Python RU
12 505
Python Streamlet: элементы, о которых вам следует знать в 2024 году https://www.youtube.com/watch?v=oUm_f3ziPNw @pro_python_c
Python Streamlet: элементы, о которых вам следует знать в 2024 году https://www.youtube.com/watch?v=oUm_f3ziPNw @pro_python_code

Python RU
12 505
🖥 open-interpreter инструмент управление компьютером с помощью естественного языка Это Python-библиотека, которая позволяет управлять ПК с помощью обычной челочеческой речи, в том числе на русском. На видео переключаются со светлой темы на тёмную, конвертируют docx-файлы на рабочем столе в .pdf. Репозиторий проекта Интерактивная демка в Colab #llm #библиотека @pro_python_code

Python RU
12 505
⚡️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 Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/devOPSitsec АНАЛИЗ Данных: https://t.me/+y_viT9uBdftkZDFi Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Linux: t.me/linuxacademiya 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 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 C++ собеседования: t.me/cppsobes Kubernets: t.me/kubernetc 💼 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 СЛИТЫХ КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Python RU
12 505
Repost from Python/ django
🎞 MeTube Это веб-интерфейс для youtube-dl с поддержкой плейлистов. Он позволяет загружать видео с YouTube и множества других сайтов, включая Reddit, LinkedIn и многие другие. Особо стоит отметить, что MeTube имеет специальные настройки для работы на iOS и расширения для браузеров Chrome и Firefox, что позволяет удобно скачивать видео прямо из браузера. docker run -d -p 8081:8081 -v /path/to/downloads:/downloads ghcr.io/alexta69/metubeGitHub @pythonl

Python RU
12 505
Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам 🗓 22 августа в прямом эфире разберем как мат
Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам 🗓 22 августа в прямом эфире разберем как математика применяется в разных отраслях бизнеса. И какие математические навыки необходимы для успешной работы в каждой из них. Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний. 😮 На вебинаре узнаете: 🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы 🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки 🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр 🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли 🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными 🔵. На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest ➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/0cb8b41c

Python RU
12 505
🖥 Шпаргалка по Python для Junior разработчиков Здесь собрано более 20 страниц со шпаргалками, которые пригодятся каждому начинающему Python-разработчику и не только.  Скачивайте и сохраняйте пост в избранном #шпаргалка @pro_python_code

Python RU
12 505
Готовы узнать, что такое RAG и как применять его в NLP? ⚡Ждем вас на открытом вебинаре «RAG — генерация на основе базы знаний
Готовы узнать, что такое RAG и как применять его в NLP? ⚡Ждем вас на открытом вебинаре «RAG — генерация на основе базы знаний» 19 августа в 20:00 мск, где вы узнаете: - что такое RAG и зачем это нужно в NLP-сервисах; - в каких областях применяется эта технология; - типы RAG и методы оценки качества RAG-сервиса; - практический пример на задаче Question Answering (QA). Спикер Андрей Коняев — Consultant GenAI Machine Learning Engineering (Professional Research & Development Engineer I) в T-Systems International.  👉Пройти тест для регистрации  https://otus.pw/0hU6/?erid=LjN8KHqdt Вебинар приурочен к старту курса Natural Language Processing (NLP), обучение на котором позволяет освоить различные языковые модели и создать собственный телеграм-бот.На курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство программ, так как были предложены совсем 

Python RU
12 505
🖥 Краткая шпаргалка по REST API, с помощью которой вы узнаете: — как называются части URL в контексте запроса; — зачем нужны те или иные заголовки запросов (например, Accept-Charset / User-Agent); — чем отличается код 300 от 500 #api #шпаргалка @pro_python_code

Python RU
12 505
🍏🍎🍒 FruitNeRF: CV система поиска и подсчета фруктов на основе нейронного поля Radiance Field Это универсальная система подсчета фруктов, использующая передовые методы генерации изображений с разных углов обзора. Система обрабатывает изображения, полученные с камеры, и сегментирует фрукты на каждом из них. Благодаря использованию модели для создания бинарных масок, система эффективно работает с любым типом фруктов. Затем, с помощью нейронного поля, система создает 3D-модель, из которой выделяются облака точек, содержащие только фрукты. Применяя каскадное кластеризование к этим точкам, система точно подсчитывает количество фруктов, избегая двойного учета и исключая нерелевантные объекты. Статья: https://arxiv.org/abs/2408.06190 Проект: https://meyerls.github.io/fruit_nerf/ Код: https://github.com/meyerls/FruitNeRF @pro_python_code

Python RU
12 505
🖥 Когда переходишь с C++ на Python @pro_python_code
🖥 Когда переходишь с C++ на Python @pro_python_code

Python RU
12 505
Есть два стула…Python или Go. На примере Kubernetes 😉 Как использовать k8s как API, даже не зная его устройства? 😉 Как создать при этом симбиоз между кодом и целым кластером? 🤔 😉 Как в k8s объединять бизнес-логику и инфраструктуру с помощью миллионов строк кода? Это можно делать и с помощью Golang, и с помощью Python. Расскажем и покажем как на бесплатном вебинаре от Слёрма 21 августа в 19:00 мск😢 А дальше — выбор за вами. Какой стул выберете? Спикер: Виталий Лихачев, SRE в booking.com, ex-Avito Senior Software Engineer. Подробности в @GolangPython_Bot. Присоединяйтесь! Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

Python RU
12 505
🖥 ptpython — продвинутый REPL для Python Это крутая интерактивная оболочка, которая предоставляет улучшенную среду для напис
🖥 ptpython — продвинутый REPL для Python Это крутая интерактивная оболочка, которая предоставляет улучшенную среду для написания и выполнения кода. Вот её возможности: ▪️Поддержка мыши. ▪️Автодополнение кода. ▪️Подсветка синтаксиса. ▪️Функции редактирования нескольких строк кода с функциями копирования, вставки и удаления. ▪️Функции настройки различных параметров среды через файл конфигурации. На днях вышла очередная версия ptpython 3.0.29 📌 Ссылка на репозиторий 📌 Ссылка на PyPI @pro_python_code

Python RU
12 505
Если выбираете второе, но умеете тестировать только руками, приходите в Яндекс Практикум. Научим всему, что нужно, на курсе «
Если выбираете второе, но умеете тестировать только руками, приходите в Яндекс Практикум. Научим всему, что нужно, на курсе «Автоматизатор тестирования на Python». Что в программе: ✔ основы программирования на Python; ✔ фреймворк Pytest; ✔ инструменты Selenium; ✔ паттерн проектирования Page Object Model; ✔ автоматизация с помощью Postman и Swagger; ✔ архитектура ПО. Приходите на бесплатную консультацию, чтобы задать вопросы об обучении и карьерных перспективах.

Python RU
12 505
🖥 Пишем текстовый редактор на Python за 40 секунд! #python #программирование https://www.youtube.com/shorts/QlsvmhCE8bA @pro_python_code

Python RU
12 505
Каким будет результат выполнения кода выше?
Anonymous voting

Python RU
12 505
photo content

Python RU
12 505
Самый популярный вопрос на собеседованию PYTHON разрабочтика #python #программирование https://www.youtube.com/shorts/DpbqbyVaD3k @pro_python_code

Python RU
12 505
🖥 Как в одну строку кода прочитать файл и удалить пробелы в начале и конце каждой строки Вот нехитрый однострочник, который позволяет упростить чтение файла в Python.

print([line.strip() for line in open("filename.txt")])
Этот однострочник: - Открывает файл "filename.txt". - Читает его построчно. - Удаляет пробелы в начале и в конце каждой строки. - Сохраняет очищенные строки в виде списка. @pro_python_code

Python RU
12 505
🖥 Чистый код на Python. Что нужно знать Python программисту https://uproger.com/chistyj-kod-na-python-chto-nuzhno-znat-python-programmistu/ @pro_python_code

Python RU
12 505
Выберите правильное объявление функции, fun1() чтобы мы могли успешно выполнить вызовы функции, указанные выше
Anonymous voting