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 12 379 подписчиков, занимая 9 838 место в категории Технологии и приложения и 52 007 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 379 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -42, а за последние 24 часа — 4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.71%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.26% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 955 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 01 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.
12 381
Подписчики
+424 часа
-157 дней
-4230 день
Архив постов
12 381
Илон Маск, как и обещал, выложил на GitHub код Twitter — внутри исходники и алгоритмы ленты рекомендаций.
Руководство Twitter'a обещает и дальше делиться данными, которые не представляют риска для соцсети.
Также попросили сообщество GitHub делиться предложениями по улучшению кода — конечно, своих разрабов то поувольняли.
@pro_python_code
12 381
F-строки в Python — подробное руководство
Строковые литералы (f-strings) появились в Python 3.6. Эти строки не только улучшают читаемость кода, но и работают быстрее. Однако новичкам часто сложно разобраться, как и где использовать f-string.
В этой статье собрано 73 примера работы со строковыми литералами, которые точно помогут стать мастером в этой теме любому программисту:
https://miguendes.me/73-examples-to-help-you-master-pythons-f-strings
#python
12 381
🖥 Как анимировать 3D-модель с помощью PyWeb3D
Данное руководство научит вас анимировать 3D-модели с помощью pyWeb3D. Перед изучением предложенной темы вы можете предварительно ознакомиться с тем, как загружать 3D-модели, используя pyWeb3D.
▪ Читать
▪ Код
@pro_python_code
12 381
🖥 Полезные приемы с кодом для аналитиков данных на Python
1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python - https://www.youtube.com/watch?v=1Mcy-uatp_c&t=14s
2. Полезные приемы в Pandas - https://www.youtube.com/watch?v=Sd2S5rXe8sY&t=165s
3. Раскройте потенциал Python Numpy: руководство для начинающих в науке о данных - https://www.youtube.com/watch?v=XX2XremQ0fg&t=12s
4. Data science c Python.Ускоряем Pandas в 120 раз- https://www.youtube.com/watch?v=-dAdaEv23vk&t=4s
5. 26 практических приёмов и хитростей Python - https://www.youtube.com/watch?v=vAMyfvtxxdQ&t=5s
6. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU
7. ChatGPT + Midjouney на практике - https://www.youtube.com/watch?v=2gUqbc3Ikmo&t=5s
8. Разбор вопросов с собеседований Python - https://www.youtube.com/watch?v=4L1e-A3AOL4&t=5s
9. 15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python - https://www.youtube.com/watch?v=loOtlwcdiBA&t=4s
10. Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень - https://www.youtube.com/watch?v=qxrGAogl4iM
🎞 Все видео по анализу данных
@data_analysis_ml
12 381
💾 Огромная шпаргалка по консольным командам Git с пояснением на русском
#git #cheatsheet #russian
@pro_python_code
12 381
🖥 12 Декораторов Python, которые выведут ваш код на новый уровень
Если вы Python-разработчик, эта статья расширит ваш инструментарий полезными скриптами, поможет повысить производительность и избежать дублирования кода.
▪ Читать
@pro_python_code
12 381
Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика.
Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания
Статья на habr про оконные функции простым языком
Советы на старте поиска работы за рубежом
Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника
Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook
Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике.
Подписаться 👨💻
12 381
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/Bu7S/
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
Протестируйте обучение на открытом уроке:
✅ Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении — https://otus.pw/28Ko/
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/Bu7S/
12 381
Пришло время полезного чтива: Selenium — невероятно удобный инструмент для вашего браузера, который в связке с Python позволяет автоматизировать что угодно.
Вы научитесь всему: от автоматического сбора нужной информации, до мониторинга определённых событий на сайте. Selenium позволяет работать с множеством вкладок и окон браузера, выполняя заданный сценарий.
Книга за авторством Павла Хошина из платного курса.
12 381
Соревнование Data Fusion Contest 2023 в самом разгаре:
🔥У каждого участника есть шанс получить мерч от сообщества ODS. Поделись ссылкой на соревнование с другом и предупреди, чтобы он указал твой telegram-никнейм при регистрации в специальном поле “Откуда узнали о соревновании”. Каждую неделю мы будем разыгрывать наши брендированные футболки среди тех, кто пригласил больше всего участников 🎁
🔥11 марта мы объявили победителей первой фазы в задачах Атака и Защита, но в призовом фонде остались еще 1 400 000 руб. Участвуй в соревновании, сразись во втором турнире с решениями других участников и забери свой приз! Регистрация участников до 2 апреля!
Регистрируйся по ссылке и убедись на собственном примере, что Adversarial ML может быть увлекательным и о-о-очень полезным 😉
12 381
▫️Как реализовать алгоритм поиска путей в графе с помощью алгоритма A* в Python?◽️
Вот пример кода на Python, который реализует алгоритм A* для поиска путей в графе:
from queue import PriorityQueue
# Реализация алгоритма A* для поиска кратчайшего пути в графе
def a_star(graph, start, goal):
# Инициализация очереди с приоритетами и добавление начальной вершины в очередь
frontier = PriorityQueue()
frontier.put(start, 0)
# Инициализация словаря с расстояниями от начальной вершины до остальных вершин графа
distance = {start: 0}
# Инициализация словаря с предыдущими вершинами на кратчайшем пути
previous = {}
# Пока очередь не пуста, извлекаем вершину с наименьшим приоритетом
while not frontier.empty():
current = frontier.get()
# Если мы достигли целевой вершины, то возвращаем путь
if current == goal:
path = []
while current in previous:
path.append(current)
current = previous[current]
path.append(start)
path.reverse()
return path
# Итерируемся по соседним вершинам текущей вершины
for next in graph.neighbors(current):
# Вычисляем расстояние от начальной вершины до следующей вершины
new_distance = distance[current] + graph.distance(current, next)
# Если мы не посещали следующую вершину или обнаружили более короткий путь до нее, то обновляем информацию
if next not in distance or new_distance < distance[next]:
distance[next] = new_distance
priority = new_distance + graph.heuristic(next, goal)
frontier.put(next, priority)
previous[next] = current
В этом примере мы использовали очередь с приоритетами из модуля queue для хранения вершин графа, которые нужно обойти, и словарь distance для хранения расстояний от начальной вершины до остальных вершин графа. Также мы использовали словарь previous для хранения предыдущих вершин на кратчайшем пути. Функция neighbors возвращает соседние вершины текущей вершины, а функция distance возвращает расстояние между двумя вершинами графа. Функция heuristic возвращает эвристическую оценку расстояния от следующей вершины до целевой вершины.
@pro_python_code12 381
ChatGPT + Midjouney делаем комикс Atomic Heart за 3 минуты
🎞 Video
⭐️ @Chatgpturbobot
@pro_python_code
12 381
Руководство по PyQtGraph для создания интерактивных графиков
PyQtGraph — это библиотека, в которой элементы интерфейса реализованы на PyQt4, PySide и NumPy. PyQtGraph позволяет легко настраивать графики с помощью графических виджетов Qt и имеет больше преимуществ, чем matplotlib в сборе и отображении данных в реальном времени.
Гайд по реализации интерактивных графиков:
https://www.pythonguis.com/tutorials/pyqt6-plotting-pyqtgraph/
#python
