ru
Feedback
Библиотека Python разработчика | Книги по питону

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 18 311 подписчиков, занимая 7 332 место в категории Технологии и приложения и 36 874 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 311 подписчиков.

Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -83, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.50%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.75% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 007 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 503 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
  • 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 14 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.

18 311
Подписчики
-224 часа
-167 дней
-8330 день
Архив постов
Шпаргалка по Python Data Science

Туториал по созданию системы фильтров Snapchat с использованием Deep Learning В этой статье я расскажу о процессе и немного о
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

Пример решения задачи по машинному обучению на Python В общем случае процесс решения задач возникающих в машинном обучении со
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

Шпаргалка по Matplotlib

SmartMarket — единая точка доступа ко всем технологиям Сбера 💻 Хотите быть в курсе передовых технологий в IT? Регистрируйтес
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.

Ядовитый питон. Пишем на Python простейшую малварь: локер, шифровальщик и вирус Почему кому-то может прийти в голову писать м
Ядовитый питон. Пишем на Python простейшую малварь: локер, шифровальщик и вирус Почему кому-то может прийти в голову писать малварь на Python? Мы сделаем это, чтобы изучить общие принципы вредоносостроения, а заодно ты попрактикуешься в использовании этого языка и сможешь применять полученные знания в других целях. К тому же малварь на Python таки попадается в дикой природе, и далеко не все антивирусы обращают на нее внимание. https://te.legra.ph/YAdovityj-piton-Pishem-na-Python-prostejshuyu-malvar-loker-shifrovalshchik-i-virus-12-27

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

10 лучших фреймворков Python для веб-разработки в 2022 году https://enlear.academy/top-10-python-frameworks-for-web-developme
10 лучших фреймворков Python для веб-разработки в 2022 году https://enlear.academy/top-10-python-frameworks-for-web-development-in-2022-22b37bb03c02

Введение в Python dictionary и структурирование данных В этой статье я расскажу о Python dictionary, который предоставляет ги
Введение в Python dictionary и структурирование данных В этой статье я расскажу о Python dictionary, который предоставляет гибкий способ доступа к данным и их организации. Также я расскажу о том, как они создаются, как получить доступ, удалить, добавить элементы из них. https://devdojo.com/sachinchaurasiya/an-introduction-to-python-dictionary-and-structuring-data

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

Deploy Machine Learning Models to Production With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform Pramod Si
Deploy Machine Learning Models to Production With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform Pramod Singh (2021) Build and deploy machine learning and deep learning models in production with end-to-end examples. This book begins with a focus on the machine learning model deployment process and its related challenges. Next, it covers the process of building and deploying machine learning models using different web frameworks such as Flask and Streamlit. A chapter on Docker follows and covers how to package and containerize machine learning models. The book also illustrates how to build and train machine learning and deep learning models at scale using Kubernetes. Скачать книгу

Requests-HTML: HTML Parsing for Humans (writing Python 3)! Requests-HTML - максимально простая и интуитивно понятная библиоте
Requests-HTML: HTML Parsing for Humans (writing Python 3)! Requests-HTML - максимально простая и интуитивно понятная библиотека для парсинга html. Из коробки поддерживает сохранение cookie файлов, имитирует user-agent, асинхронные запросы, JavaScript и д.р. плюшки. https://requests-html.kennethreitz.org/ https://github.com/psf/requests-html

17 и 18 марта 2022 года в Москве состоится крупнейшая в Европе IT-конференция HighLoad++ Foundation. 🔥В программе — более 13
17 и 18 марта 2022 года в Москве состоится крупнейшая в Европе IT-конференция HighLoad++ Foundation. 🔥В программе — более 130 докладов, каждый из которых решает конкретную задачу. Но конференция — это не только доклады. 👉Подробнее: https://bit.ly/3oPtWla На HighLoad++ Foundation вы легко сможете пообщаться с ТОПами IT-индустрии и найти ответы на свои вопросы. А хотите получить персональную консультацию от разработчиков технологий, на которых построен ваш проект? Приходите! Что ещё? Узнаете, как устроены Яндекс, VK, Avito, Mail.ru, Tinkoff и другие крупные проекты. 😎Влиться в профессиональное комьюнити, завязать полезные знакомства, обновить свою базу знаний и найти решение для сложных задач — всё это на одной площадке.

Docker - контейнеризация для Data scientist'ов Data scientist'ы - специалисты с разным прошлым опытом. В сегодняшней динамичн
Docker - контейнеризация для Data scientist'ов Data scientist'ы - специалисты с разным прошлым опытом. В сегодняшней динамичной среде крайне важно быстро реагировать на потребности клиентов и приносить пользу. Более быстрая полезность обеспечивает большую значимость для клиента и, следовательно, дает больше выигрышей для организации. https://te.legra.ph/Docker---kontejnerizaciya-dlya-Data-scientistov-12-14

Топ-10 библиотек Python для Data Science Уже довольно давно Python очаровывает ученых, занимающихся данными. Чем больше я вза
Топ-10 библиотек Python для Data Science Уже довольно давно Python очаровывает ученых, занимающихся данными. Чем больше я взаимодействую с ресурсами, литературой, курсами, тренингами и людьми в науке о данных, тем более глубокие знания Python приобретаю. При этом, когда я только начинал развивать свои навыки Python, у меня был целый список библиотек, о которых мне предстояло узнать. И вот, через некоторое время... https://te.legra.ph/Top-10-bibliotek-Python-dlya-Data-Science-12-13