Pythoner
Открыть в Telegram
Полезные материалы по Python, которые будут интересны опытному и начинающему разработчику. Сотрудничество - @flattys Цены - @serpent_media Канал на бирже: https://telega.in/c/pythonercode
Больше
Сеть:6 596
Подписчики
-324 часа
-67 дней
-1330 дней
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
октябрь '26окт. '26
октябрь '26
+3
в 0 каналах
сентябрь '26
+53
в 0 каналах
Get PRO
август '26
+40
в 0 каналах
Get PRO
июль '26
+41
в 0 каналах
Get PRO
июнь '26
+35
в 1 каналах
Get PRO
май '26
+38
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+26
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+31
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+37
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+57
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+74
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+50
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+27
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+18
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+38
в 2 каналах
Get PRO
июль '25
+79
в 7 каналах
Get PRO
июнь '25
+101
в 15 каналах
Get PRO
май '25
+96
в 9 каналах
Get PRO
апрель '25
+239
в 13 каналах
Get PRO
март '25
+148
в 7 каналах
Get PRO
февраль '25
+249
в 14 каналах
Get PRO
январь '25
+385
в 9 каналах
Get PRO
декабрь '24
+201
в 8 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+73
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '24
+428
в 8 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+266
в 12 каналах
Get PRO
август '24
+307
в 3 каналах
Get PRO
июль '24
+502
в 4 каналах
Get PRO
июнь '24
+92
в 3 каналах
Get PRO
май '24
+463
в 5 каналах
Get PRO
апрель '24
+658
в 17 каналах
Get PRO
март '24
+378
в 11 каналах
Get PRO
февраль '24
+231
в 14 каналах
Get PRO
январь '24
+176
в 3 каналах
Get PRO
декабрь '23
+245
в 5 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+226
в 6 каналах
Get PRO
октябрь '23
+4 994
в 7 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 06 октября | +1 | |||
| 05 октября | 0 | |||
| 04 октября | +1 | |||
| 03 октября | +1 | |||
| 02 октября | 0 | |||
| 01 октября | 0 |
Посты канала
Гайд для HR и руководителей: эффективность команды 2027
В 2026 году бизнес фокусируется не на том, чтобы удержать любой ценой, а на том, чтобы сотрудники работали эффективнее.
Яндекс Практикум собрал лучшие рекомендации из исследований Gallup, SHRM, ВЭФ и кейсов Т-Банка, «Магнита», Skyeng и Netflix — и упаковал в один гайд.
Внутри вы найдёте:
✅ Пошаговые планы — что делать завтра, на следующей неделе, через месяц
✅ Лучшие инструменты для развития, мотивации и удержания.
✅ Советы по внедрению ИИ, созданию безопасной среды и наведению порядка в процессах
✅ Готовые формулировки, чтобы изменения принимали без сопротивления
Забирайте гайд бесплатно ✨
Узнать больше
#реклама 16+
practicum.yandex.ru
О рекламодателе
| 2 |  🫥 Сервис запустили - пора принимать поздравления и платежи
С платежами поможет pay.hot. Подключаем оплату на сайте, в приложении или Telegram:
- СБП
- Банковские карты РФ
- Международные банковские карты
🫥 Можно подключиться без ИП и ООО в России, а выручку получать в USDT.
🫥 Работаем с пополнением Steam, донатами в игры, digital-сервисами, Таро-ботами, магазинами цифровых товаров, хостингами и нейросервисами.
🫥 Согласование и подключение - обычно до 7 часов. Поддержка на связи 24/7.
🫥 Кстати, у нас есть агентская программа. Если знаете проекты, которым нужен приём платежей, можете помогать им подключаться к pay.hot и получать агентское вознаграждение.
🫥 Расскажите о своём проекте: @payhotsupport_bot | 347 |
| 3 |  Программируешь? Участвуй в олимпиаде Высшая проба
Сделай шаг в IT вместе с Яндексом и ВШЭ — прими участие в олимпиаде по промышленному программированию!
Победителям — БВИ или 100 баллов по профильному предмету в лучших вузах России.
Регистрируйся до 20 октября!
Узнать больше
#реклама
olymp.hse.ru
О рекламодателе | 212 |
| 4 |  ✈️PyStan — это интерфейс для работы с популярной библиотекой Stan, для статистического моделирования и программирования. С помощью PyStan можно легко строить и оценивать сложные статистические модели с использованием методов.
➡️Основные возможности Pystan:
— Простой интерфейс для задания байесовских моделей на языке Stan.
— Автоматическая компиляция моделей в высокооптимизированный код на C++.
— Выполнение статистического вывода с использованием методов Монте-Карло (MCMC).
— Возможность задавать сложные иерархические модели.
— Удобные инструменты для анализа результатов моделирования.
— Интеграция со многими библиотеками данных и визуализации в Python.
💡Pystan используется везде, где нужно решать задачи статистического моделирования и анализа данных с помощью байесовских методов. Так как PyStan позволяет удобно и эффективно работать с байесовскими моделями в Python.
🐍 Pythoner | 566 |
| 5 |  Claude снова банит пользователей из РФ
На этой неделе многим пришли письма от Anthropic: аккаунт заблокирован, доступ закрыт. Банят за вход из неподдерживаемого региона и оплату через серые схемы.
А в CatCode Claude работает без ограничений.
CatСode - это десктопный агент с топовыми нейросетями на борту всего за 900 рублей в месяц:
😒 Claude Opus
🤖 GPT-6 Astra
😐 Grok 4.6
и многие другие.
Твой аккаунт точно не забанят: подписка оформлена у международной компании. Работает без VPN, оплата российской картой или СБП, никаких перекупов. Первые задачи бесплатно, просто зарегистрируйся и пробуй.
Оформи пакет нейросетей разом и не бойся банов: catcode.dev | 428 |
| 6 |  REKONFA: что интересного вас ждёт 15 октября
15 октября встречаемся на REKONFA — большой конференции Яндекс Рекламы.
На сцене:
— Глеб Доброрадных — о рекламном рынке и эффективности в сложных условиях
— Алексей Штоколов — о новых продуктах и технологиях
— Лиза Смирнова — о 360°-форматах и новых точках контакта
— Александр Пушной — о человеке и ИИ
— Александр Умаров — о персональном подходе, который помогает влюблять клиентов в бренд
— Яна Чурикова — об актуальных задачах предпринимателей
— Татьяна Мужицкая — о целях и энергии
— Антон Беляев — об индивидуальности и проектах, которые любят зрители
Вне сцены — зона продуктов Яндекс Рекламы, три игры, викторина, зоны Яндекс Ярда и eLama и нетворкинг.
15 октября, Москва, ВТБ Арена и онлайн. Участие бесплатное.
Зарегистрироваться
#реклама 16+
ya.rekonfa.ru
О рекламодателе | 249 |
| 7 |  Что будет работать в рекламе завтра?
Ответ ищем вместе на REKONFA 2026. 15 октября соберёмся в Москве и онлайн, чтобы обсудить новые технологии Яндекс Рекламы, продуктовые запуски, тренды рынка, исследования и реальные кейсы.
В программе — выступления экспертов и возможность поговорить с продуктовыми командами Яндекс Рекламы о своих задачах. А вне сцены вас ждут коворкинг, фотозоны и форматы для новых знакомств.
Участвовать можно в Москве на ВТБ Арене или онлайн. Регистрация бесплатная.
Зарегистрироваться
#реклама 18+
ya.rekonfa.ru
О рекламодателе | 311 |
| 8 |  Ищете облачную платформу? Есть Beget
✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III
✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов
✅ Прозрачная оплата без скрытых платежей
✅ Более 200 000 клиентов доверяют Beget
Узнать больше | 292 |
| 9 |  ✈️LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных, которая помогает быстро перейти от создания прототипов к созданию надёжных конвейеров данных.
➡️Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед". Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.
➡️Пример использования:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from lineapy import LineaPy
# Создаем синтетические данные
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 1) * 10 # 100 случайных точек в диапазоне от 0 до 10
y = 2.5 * X + np.random.randn(100, 1) * 2 # Линейная зависимость с шумом
# Преобразуем данные в DataFrame
data = pd.DataFrame(np.hstack((X, y)), columns=['X', 'y'])
# Создаем модель с помощью LineaPy
model = LineaPy()
model.fit(data['X'], data['y'])
# Предсказания
predictions = model.predict(data['X'])
# Визуализация
plt.scatter(data['X'], data['y'], color='blue', label='Данные')
plt.plot(data['X'], predictions, color='red', label='Предсказание')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('Линейная Регрессия с LineaPy')
plt.legend()
plt.show()
⬆️Этот простой пример иллюстрирует, как можно использовать LineaPy для создания линейной модели и анализа данных.
🐍Pythoner | 942 |
| 10 |  YaC/e 2026: кто и как будет учить в 2030 году
Обсудим будущее преподавания на онлайн-конференции Яндекса YaC/e 2026.
30 сентября. Участие бесплатно, вышлем сертификат участника!
Регистрируйтесь до 29 сентября.
Узнать больше
#реклама 16+
yace.yandex.ru
О рекламодателе | 302 |
| 11 |  ✈️PyBrain — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий набор алгоритмов и инструментов для обучения нейросетей и других задач машинного обучения.
➡️PyBrain имеет ряд преимуществ, которые делают его привлекательным для разработчиков машинного обучения:
— Простота использования: PyBrain имеет простой и понятный синтаксис, который делает его удобным для изучения.
— Модульность: PyBrain является модульной библиотекой, что позволяет разработчикам создавать собственные алгоритмы и инструменты.
— Производительность: PyBrain написан на Python, который является высокопроизводительным языком.
➡️PyBrain может использоваться для решения широкого спектра задач машинного обучения, включая:
— Классификация: обучение нейронной сети для классификации входных данных в один из нескольких классов.
— Регрессия: обучение нейронной сети для прогнозирования непрерывных значений.
— Обнаружение аномалий: обучение нейронной сети для обнаружения аномальных входных данных.
➡️Простой пример создания и обучения нейронной сети с использованием PyBrain:
from pybrain.datasets import ClassificationDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybrain.tools.shortcuts import BuildNetwork
# Создание выборки данных
data = ClassificationDataSet(2, 1)
# Добавление данных (x1, x2, label)
data.addSample((0, 0), (0,))
data.addSample((0, 1), (1,))
data.addSample((1, 0), (1,))
data.addSample((1, 1), (0,))
# Создание нейронной сети
network = BuildNetwork(2, 3, 1)
# Обучение нейронной сети
trainer = BackpropTrainer(network, data)
for _ in range(1000):
trainer.train()
# Проверка результатов
for sample in [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]:
output = network.activate(sample)
print(f'Input: {sample}, Output: {output}')
⬆️В этом примере создается простая нейронная сеть для решения задачи логического И-Иксор (XOR). Данные добавляются в выборку, затем сеть обучается, и, наконец, результаты выводятся для разных входных значений.
🐍 Pythoner | 1 046 |
| 12 |  Ищете облачную платформу? Есть Beget
✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III
✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов
✅ Прозрачная оплата без скрытых платежей
✅ Более 200 000 клиентов доверяют Beget
Узнать больше
#реклама 16+
beget.com
О рекламодателе | 100 |
| 13 | Что будет работать в рекламе завтра?
Ответ ищем вместе на REKONFA 2026. 15 октября соберёмся в Москве и онлайн, чтобы обсудить новые технологии Яндекс Рекламы, продуктовые запуски, тренды рынка, исследования и реальные кейсы.
В программе — выступления экспертов и возможность поговорить с продуктовыми командами Яндекс Рекламы о своих задачах. А вне сцены вас ждут коворкинг, фотозоны и форматы для новых знакомств.
Участвовать можно в Москве на ВТБ Арене или онлайн. Регистрация бесплатная.
Зарегистрироваться
#реклама 18+
ya.rekonfa.ru
О рекламодателе | 1 |
| 14 |  Написать скрипт - двадцать минут удовольствия. Обложить его тестами и докстрингами, чтобы не стыдно было в репозиторий закинуть - задача на весь остаток рабочего дня.
CatCode - агент, который сделает всю рутину за тебя: гоняет линтер, рефакторит, пишет тесты и докстринги пока ты занят логикой, а не бумажной работой вокруг неё. Доступны все топовые модели:
😒 Claude Opus 5
🤖 GPT-6 Astra
😐 Grok 4.6
и многие другие.
Умный свитчер экономит токены - рутина уйдёт дешёвой модели, сложные задачи - нейросети покруче. Один лимит, который дешевле зоопарка отдельных подписок - всего за 900 рублей в месяц.
Оплата картой РФ или СБП, работает без VPN. Первые задачи бесплатно, просто зарегистрируйся и попробуй сам.
Оставь рутину агенту, пока листаешь ленту: catcode.dev | 471 |
| 15 |  +5Регистрируйтесь на Yandex Scale 2026
Главная конференция Yandex Cloud.
Узнайте о сервисах, которые меняют ваш бизнес.
4 офлайн-трека (AI, Infra + DevTools, Data, Security), онлайн-трек Deep Tech, воркшопы по ИИ и интерактивы. Подробнее о программе читайте в карточках🗒
📅24 сентября
🚗Москва + 💻онлайн
Участие бесплатное!
Зарегистрироваться
#реклама 16+
scale.yandex.cloud
О рекламодателе | 260 |
| 16 |  ✈️Legacy код, или унаследованный код, - это существующая кодовая база, которая продолжает использоваться, несмотря на то, что она может быть устаревшей, плохо структурированной или трудной для поддержки.
➡️Характеристики Legacy кода
💬Устаревшие технологии или методологии
💬Отсутствие или недостаточность документации
💬Сложность в поддержке и расширении
💬Высокая связность и низкая сплоченность
➡️Пример Legacy кода
# Legacy код на Python
def calculate_total(items):
total = 0
for item in items:
total = total + item['price'] * item['quantity']
return total
# Современный эквивалент
def calculate_total(items):
return sum(item['price'] * item['quantity'] for item in items)
➡️Проблемы, связанные с Legacy кодом
💬Сложность внесения изменений и добавления новых функций
💬Повышенный риск появления ошибок при модификации
💬Трудности в интеграции с современными технологиями
💬Зависимость от устаревших библиотек и фреймворков
➡️Стратегии работы с Legacy кодом
💬Постепенный рефакторинг
💬Написание тестов для существующего кода
💬Документирование существующей функциональности
💬Модульная замена частей системы
🔎Заключение
Работа с Legacy кодом - это неизбежная часть жизни многих разработчиков. Хотя он может представлять сложности, правильный подход к его обработке может значительно улучшить качество и поддерживаемость программного обеспечения.
🐍Pythoner | 1 082 |
| 17 |  🌐 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний России
Получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики на соревновании от ПАО «Интер РАО» при поддержке компании «Яндекс».
Призовой фонд — 750 000 рублей. Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании.
Регистрация открыта до 27 сентября.
Можно участвовать одному или командой до 5 человек. Идеальный состав: разработчик, специалист по машинному обучению, аналитик и дизайнер.
Задачи соревнования — за какую возьмешься?
1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций.
2️⃣ Помощник для анализа документов из судов.
3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов.
4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.
Стартуем 28 сентября. Придумай концепт проекта: самые сильные идеи участники доработают под руководством экспертов Группы «Интер РАО» с 9 по 23 октября. Финал в Москве — 3 ноября.
➡️ Регистрируйся: https://cnrlink.com/interraohack26pythoner | 469 |
| 18 |  +4Бесплатный эфир "Аналитика данных" для начинающих!
Вебинар о профессии аналитика данных для новичков без опыта в IT!
✅ ведущий — практикующий специалист
✅ информация о профессии изнутри
✅ вебинар по реальным задачам аналитика
✅ всё о необходимых навыках и технологиях
Узнайте, как стать аналитиком данных и найти работу.
Регистрируйтесь бесплатно и осваивайте востребованную профессию с Симулейтив!
Записаться
#реклама 16+
simulative.ru
О рекламодателе | 296 |
| 19 | +5 Регистрируйтесь на Yandex Scale 2026
Главная конференция Yandex Cloud.
Узнайте о сервисах, которые меняют ваш бизнес.
4 офлайн-трека (AI, Infra + DevTools, Data, Security), онлайн-трек Deep Tech, воркшопы по ИИ и интерактивы. Подробнее о программе читайте в карточках🗒
📅24 сентября
🚗Москва + 💻онлайн
Участие бесплатное!
Зарегистрироваться
#реклама 16+
scale.yandex.cloud
О рекламодателе | 322 |
| 20 |  ✈️googlesearch — это простая в использовании библиотека для Python, которая позволяет отправлять запросы в Google и получать ссылки на результаты поиска прямо из вашего кода. Она предоставляет гибкий и мощный интерфейс, который можно настроить для различных задач поиска.
➡️Основной функционал
Основной метод библиотеки — это функция search(), которая возвращает результаты поиска в виде генератора, содержащего объекты SearchResult или URL-ссылки в зависимости от параметров.
Аргументы функции:
💬term — строка с запросом, которую вы хотите найти в Google.
💬num_results — количество результатов, которые нужно вернуть (по умолчанию 10).
💬lang — язык результатов поиска (по умолчанию "en").
💬proxy — возможность использования прокси для запросов (по умолчанию None).
💬advanced — расширенный режим поиска, возвращает объекты с более детализированной информацией, такими как заголовок и описание страницы (по умолчанию False).
💬sleep_interval — время ожидания между запросами в секундах (по умолчанию 0).
💬timeout — максимальное время ожидания ответа от Google (по умолчанию 5 секунд).
💬safe — настройка безопасного поиска: "off" для отключения, "active" для фильтрации контента для взрослых (по умолчанию "active").
💬ssl_verify — возможность включить или отключить проверку SSL-сертификатов (по умолчанию None).
💬region — регион для таргетирования поиска (по умолчанию None).
➡️Примеры использования. Простой поиск:
from googlesearch import search
query = "Python best practices"
for result in search(query, num_results=5):
print(result)
⬆️Этот код отправляет запрос "Python best practices" и возвращает первые пять ссылок на результаты поиска.
💬Расширенный поиск с дополнительными параметрами:
for result in search("новости технологий", num_results=3, lang='ru', safe='off', region='RU', advanced=True):
print(result.title, result.url)
⬆️Поиск по русскоязычным ресурсам с отключенным безопасным поиском и указанием региона RU. В данном случае возвращаются не только ссылки, но и заголовки страниц.
🔎В общем, googlesearch - это мощный инструмент, который позволяет интегрировать Google-поиск в Python-приложения, делая его отличным для автоматизации и поиска данных.
🐍Pythoner | 1 184 |
