Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Открыть в Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
Больше
📈 Аналитический обзор Telegram-канала Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Канал Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 959 подписчиков, занимая 7 250 место в категории Технологии и приложения и 36 565 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 959 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -87, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.31%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 953 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 485 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 ноября, 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.
17 959
Подписчики
-324 часа
-157 дней
-8730 дней
Архив постов
Туториал: перенос стиля изображений с TensorFlow
Перенос стиля (style transfer) — одно из наиболее креативных приложений сверточных нейронных сетей. Взяв контент с одного изображения и стиль от второго, нейронная сеть объединяет их в одно художественное произведение.
Подробнее
Превращаем скрипты в красивые инструменты для машинного обучения
Создаём семантический поисковик с машинным обучением в реальном времени за 300 строк Python кода.
Статья на русском
Статья на eng
Пишете на Java или Python и хотите работать в Яндексе?
Тогда приглашаем 22 января на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии вы можете за один день пройти собеседование и получить оффер в команду HR Tech Яндекса.
HR Tech занимается интранетом Яндекса. Например, это сервисы для процесса найма в Яндекс, учебная платформа Яндекс.Контест и другие сервисы для организации работы сотрудников. Подробнее о команде здесь.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 22 января! Регистрация
Дзен Python на русском
Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python» («Дзен Питона», или «Дзен Пайтона»). Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this (работает один раз за сессию).
Подробнее
Ищем пневмонию на рентгеновских снимках с Fast.ai
Основная цель статьи — показать, что машинное обучение в современных библиотеках может быть довольно простым (буквально требует немного строчек кода) и дает отличные результаты. Запомним пока результат из статьи (precision = 0.84, recall = 0.96) и посмотрим, что получится у нас.
Подробнее
13 лучших библиотек глубокого машинного обучения для Python
Когда дело касается задач машинного обучения, искусственного интеллекта, Deep Learning и данных, Python безусловно продолжает лидировать. Согласно builtwith.com, 45% технологических компаний предпочитают использовать Python для реализации ИИ и машинного обучения.
Ниже приведен список 13 самых популярных библиотек Python, используемых при решении многочисленных задач глубокого машинного обучения.
Подробнее
Туториал: cоздание рекомендательной системы c библиотекой FastAI
Метод коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах предсказывает оценку или предпочтение, которое пользователь будет отдавать объекту на основе его прежних оценок или предпочтений. Системы рекомендаций используются практически каждой крупной компанией для повышения качества предложения своих услуг.
Подробнее
Подборка каналов для программистов 🎯
Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
Программирование, фронтенд, мобильная р-ка, книги 📌
https://t.me/game_devv GameDev: разработка игр
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor ITumor | программисты шутят
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Учим английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Книги по математике 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика
Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют 📈
Вакансии для программистов 📌
https://t.me/progjob Вакансии для программистов
Питоном по телеграму! Пишем пять простых Telegram-ботов на Python
В этой статье мы реализуем простой, но крайне полезный проект на Python — бота для Telegram. Боты — это небольшие скрипты, которые могут взаимодействовать с API, чтобы получать сообщения от пользователя и отправлять информацию в разные чаты и каналы.
https://te.legra.ph/Pitonom-po-telegramu-Pishem-pyat-prostyh-Telegram-botov-na-Python-01-06
Змеиная почта. Пишем на Python и Qt почтовик с возможностью прикреплять файлы
https://te.legra.ph/Zmeinaya-pochta-Pishem-na-Python-i-Qt-pochtovik-s-vozmozhnostyu-prikreplyat-fajly-01-06-2
Туториал по созданию системы фильтров Snapchat с использованием Deep Learning
В этой статье я расскажу о процессе и немного о теории проекта из названия. Раскрою все карты — когда я использовал термин «Snapchat» в заголовке, я немного схитрил, потому что, хотя этот проект работает по тому же принципу (использование ключевых точек лица для сопоставления объектов лицу), он сам по себе никак не связан с реализацией подобного функционала в Snapchat с точки зрения сложности и точности. После этого позвольте мне начать с представления датасета, который я использовал.
Rus https://te.legra.ph/Tutorial-po-sozdaniyu-sistemy-filtrov-Snapchat-s-ispolzovaniem-Deep-Learning-01-05
Eng https://towardsdatascience.com/implementing-snapchat-like-filters-using-deep-learning-13551940b174
GitHub https://github.com/agrawal-rohit/opencv-facial-filters
10 игр на Python с исходниками
https://bookflow.ru/10-igr-na-python-s-ishodnikami/
Пример решения задачи по машинному обучению на Python
В общем случае процесс решения задач возникающих в машинном обучении состоит из следующих этапов:
Очистка и форматирование данных
Предварительный анализ данных
Выбор наиболее полезных признаков и создание новых более репрезентативных
Сравнение качества работы нескольких моделей
Оптимизация гиперпараметров в лучшей модели
Проверка модели на тестовой выборке
Интерпретация результатов
Итоговое представление результатов работы
Rus https://te.legra.ph/Primer-resheniya-zadachi-po-mashinnomu-obucheniyu-na-Python-01-01
Eng https://towardsdatascience.com/a-complete-machine-learning-walk-through-in-python-part-one-c62152f39420
SmartMarket — единая точка доступа ко всем технологиям Сбера
💻 Хотите быть в курсе передовых технологий в IT? Регистрируйтесь на платформе SmartMarket!
Платформа позволяет Python-разработчикам решать IT-задачи любой сложности и использовать:
— Визуальный конструктор и Python-фреймворк для создания приложений;
— Среду разработки;
— Нейросетевые решения;
— Сервисы для хранения данных, отправки пушей, аналитики;
— FaaS-решение для событийно-ориентированных бессерверных вычислений;
— Веб-хостинг и многое другое.
А еще вы сможете монетизировать свои проекты в один клик, подключать голосовое управление и распознавание жестов и получите доступ к сообществу из 2500+ разработчиков!
👉🏻 Подробности и бесплатная регистрация в SmartMarket Studio здесь.
