Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python RU
Відкрити 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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 12 499 підписників, посідаючи 10 161 місце в категорії Технології та додатки та 52 957 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 499 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -80, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.72%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.12% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 840 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 390 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як api, docker, github, sql, linux.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
12 499
Підписники
-224 години
-127 днів
-8030 день
Архів дописів
12 498
У языка программирования Python много возможностей. Хотите узнать больше? Попробуйте свои силы на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox с 15 по 17 августа в 21:00 по московскому времени.
Успейте записаться и получить статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке» при регистрации. В ней — полезные скрипты на Python: ▶️ https://clc.to/JMN_1Q
За 3 дня вы:
✔️ изучите основы программирования на Python;
✔️ разработаете сервер для прослушивания подключений;
✔️ научитесь программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений;
✔️ поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter;
✔️ напишете мессенджер на Python.
💬 Спикер интенсива — специалист, который 17 лет разрабатывает высоконагруженные системы и обрабатывает большие данные, Михаил Овчинников. Он даст советы и рекомендации, ответит на вопросы.
🎁 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 498
Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словаря и запоминания иностранных слов.
Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей.
Приложение WordMatch включает в себя три модуля, которые могут работать и вместе, и по отдельности:
Скрипт для создания пользовательского словаря.
GUI интерфейс и набор CRUD операций для добавления, редактирования и удаления записей в словаре.
GUI интерфейс и скрипт для проверки правильности сопоставления иностранных слов и значений, выведенных в случайном порядке.
Читать дальше
Код
@pro_python_code
12 498
🐍 Terality — злой брат близнец Pandas
Сегодня существует огромное количество инструментов для работы с данными, например, Dask, Vaex, cuDF и, конечно, всеми любимый Pandas. Давайте немного расширим этот арсенал таким инструментом, как Terality.
Если вы спросите, является ли Terality инструментом, который может заменить медленный Pandas – однозначного ответа на этот вопрос дать нельзя. Скорее это тот инструмент, который является братом близнецом, но с куда более хорошими показателями работы с большими данными. Он имеет идентичный синтаксис с Pandas, но работает быстрее и не зависит от железа на вашем ПК.
Звучит заманчиво? — Давайте разбираться.
Terality — инструмент обработки данных, который работает на больших кластерах. С его помощью вы сможете быстро работать с наборами данных любых размеров.
Отсюда следует:
1. У Terality нет ограничений на ОЗУ, а значит и на размер обрабатываемых данных.
2. Все что от вас требуется для обработки сотен ГБ данных — это исключительно высокая скорость интернета.
Простота использования Terality является его главным преимуществом, так как он имеет аналогичный синтаксис с Pandas, переключение между ними займет у вас всего одну строчку кода.
➡️ Читать дальше
🏎 Terality
@pro_python_code
12 498
🔔 Создай уведомления с помощью Python
Бывают ситуации, когда при работе с кодом вас срочно отвлекли на другуюзадачу, либо время выполнения программы длится несколько часов, а может и дней. Как же в таком случае не пропустить окончание выполнения программы?
Точно, уведомления! Хм, а звуковые или текстовые? Разберемся, что лучше и рассмотрим 3 способа отправки уведомлении на языке Python.
➡️ Читать
@pro_python_code
12 498
FastPhotoStyle – утилита на основе нейронной сети позволяющая объединять изображения в нечто новое
Детали алгоритма, лежащего в основе кода, задокументированы в статье arxiv
↪️ Ссылка на проект
📖 Инструкция
@pro_python_code | #Python #Photo
12 498
diagrams – инструмент, который позволяет нарисовать архитектуру облачной системы в коде Python
Целью проекта является прототипирования новой системной архитектуры без каких-либо инструментов проектирования
Вы также можете описать или визуализировать существующую архитектуру
Github
Примеры
@pro_python_code
12 498
8–10 августа в 19:00 по московскому времени пройдёт бесплатный онлайн-интенсив по работе с Python. Всего за 3 дня вы познакомитесь с основами универсального языка и технологиями искусственного интеллекта. А ещё с помощью BotFather создадите свой первый полноценный проект — Telegram-бота.
Запишитесь и получите статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке» с полезными скриптами на Python: ▶️ https://clc.to/MA26yA.
👉 На интенсиве вы изучите структуру данных Python, Machine Learning и сможете сразу применить теорию на практике. Создадите чат-бота, научите его говорить и подключите к Telegram.
☝️ Спикер — Михаил Овчинников, главный методист технического направления Skillbox. Разрабатывает ПО последние 17 лет. Докладчик крупнейших IT-конференций России. Специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения.
⭐️ Всем участникам подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Подключайтесь к прямым эфирам и используйте возможность получить сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 498
🕸 Репозиторий открытого проекта парсинга веб-страниц предназначен для обмена знаниями и опытом о парсинге веб-страниц с помощью Python.
Github
@pro_python_code
12 498
Изучить основы Python за 14 дней? По цене пиццы?!
Это реально!
Подключайтесь к нашему подготовительному курсу по Python-разработке.
Прямо сейчас переходите по ссылке выше и бронируйте место, мы стартуем 10 августа!
12 498
🚀 @machinelearning_interview - в Канале собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Аналитике данных и Машинному обучению на Pyhon. Для всех уровней разработчиков от авторов популярного канала Machine learning.
Материалы канала реально помогут подготовиться к data science собеседованию.
👉Перейти
12 498
Как быстро создать и развернуть веб-приложение на Python
В этой статье речь пойдет о разработке и развертывании простейшего дашборда по COVID-19 с помощью Streamlit. Streamlit — фреймворк, предназначенный для быстрого создания приложений по обработке данных путем развертывания организованного на Python пользовательского интерфейса. Streamlit не требует от разработчика предшествующего опыта (хотя практические навыки, конечно, не помешают).
Начнем с создания виртуальной среды для проекта. Затем напишем код на Python, который будет служить движком приложения. Потом воспользуемся библиотекой Streamlit, чтобы создать пользовательский интерфейс для кода на Python, и, наконец, развернем приложение. Надеюсь, это пошаговое руководство даст вам полное представление о процессе веб-разработки на Python.
Читать дальше
@pro_python_code
12 498
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📏 Как измерить опоссумов линейной регрессией
А что если использовать свои навыки регрессии, чтобы предсказать длину головы опоссума по остальным метриками его тела?
Для тех, кто подзабыл: линейная регрессия— это регрессионная модель, которая позволяет описать зависимость одной переменной от одной или нескольких других переменных с линейной функцией зависимости.
В открытом доступе есть датасет про опоссумов. Для расчёта нужно взять csv-файл, который содержит информацию из девяти метрик каждого из 104 горных кистехвостых опоссумов, отловленных в семи местах от Южной Виктории до центрального Квинсленда.
➡️ Читать
🎯Датасет
🔗Код
@data_analysis_ml
12 498
Что такое хэш-функция, как работает алгоритм хэширования в Python, и как это применяется в повседневной жизни.
Известно, что хэш-функция создает уникальный цифровой отпечаток из исходной информации. Итоговое хэширования информации называют хэш-суммой или просто хэшам.
Как же это работает? Хэш-функция берет определенную информацию, например, часть текста или пароль от вашего аккаунта, это может быть даже отдельный файл и преобразует эту информацию в строку определенной длины. Эта строка всегда будет иметь одинаковую длину вне зависимости от того, какого размера была входная информация. Существует достаточно много различных хеш- алгоритмов. Например, слово bitcoin, пропущенное через хэш алгоритм sha-256 будет выглядеть вот так.
Читать Дальше
@pro_python_code
12 498
3 пакета Python для генерации синтетических данных
В процессе решения задачи при работе с данными нередко возникает ситуация, когда получение реальных данных сложно, к примеру, если речь идет о конфиденциальной информации, либо сбор данных занимает большое количество времени, либо просто необходимо протестировать проект с данными, которые соответствуют определенным критериям. Для решения ситуации мы можем искусственно сгенерировать данные с помощью языка программирования.
Существует множество пакетов для генерации данных, таких как DataSynthesizer, pydbgen, Mimesis, SDV, plaitpy, TimeSeriesGenerator, Gretel Synthetics, Scikit-learn, Mesa и др. Рассмотрим три самых интересных, в плане функциональности и простоты использования, способа генерации синтетических данных с помощью пакетов Python.
Читать дальше
@pro_python_code
12 498
+3🗺 Набор функций Python для рисования красивых карт из данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
Github
Docs
Colab
@pro_python_code
12 498
⚡️ Старт набора на онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS!
⚠️ В новом потоке вас ждет актуализированная программа, живые вебинары с опытными экспертами и еще больше практики!
В программе рассмотрим все процессы обработки данных - от загрузки из внешних источников до подготовки финальных витрин.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
— Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
— Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования
— Выпускной проект на основе полученных знаний, который можно будет показывать при трудоустройстве.
💻 Greenplum Platform Extension Framework (PXF), 4 августа в 20:00
https://otus.pw/6L06/
💻 Data Engineer в новых реалиях, что ждать бизнесу?, 23 августа в 20:00
https://otus.pw/kZKi/
👉 Ответьте на 30 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Data Engineer» от OTUS
https://otus.pw/socK/
12 498
Выясним, насколько высокопроизводительна написанная на Rust pypolars. Сравним её с pandas на алгоритме сортировке и при конкатенации данных с 25 миллионами записей, а также объединении двух CSV-файлов.
https://nuancesprog.ru/p/11219
#статьи #Python #Pandas #DataScience
@pro_python_code
12 498
Rich — библиотека Python для форматированного текста и красивого форматирования в терминале.
Rich содержит ряд встроенных средств рендеринга, которые можно использовать для создания элегантного вывода в интерфейсе командной строки и помощи в отладке кода.
Rich API упрощает добавление цвета и стиля к выходным данным терминала.
Rich также может отображать красивые таблицы, индикаторы выполнения, уценку, исходный код с подсветкой синтаксиса, трассировку и многое другое — прямо из коробки.
Rich, кстати, работает с Linux, OSX и Windows. True color / emoji работает с новым терминалом Windows, классический терминал ограничен 16 цветами. Rich требует Python 3.6.3 или более новую версию :3
⚙ pip install rich
Github
Docs
@pro_python_code12 498
Требуются специалисты по искусственному интеллекту. Обучение, стажировку и трудоустройство берём на себя.
От вас:
— Интерес к профессии и желание зарабатывать от 150 000 рублей в месяц
— Возможность уделять до 2-3 часов в день на обучение и немного упорства.
От нас:
— 12 месяцев обучения востребованной IT-специальности от лидеров рынка
— Трудоустройство через 9 месяцев в процессе обучения или сразу после него
Где?
На курсе “Инженер искусственного интеллекта” от GeekBrains.
За 12 месяцев обучения вы:
— Изучите ключевые инструменты IT, стандарты кодирования, базы данных и системы аналитики
— Узнаете, где и как собирать и обрабатывать данные, чтобы извлечь из них пользу для бизнеса.
— Научитесь подбирать эффективное решение для клиента и реализовывать с помощью машинного обучения.
Переходите по ссылке, чтобы оставить заявку на обучение:
https://clc.to/PitahA
