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 12 504 підписників, посідаючи 10 152 місце в категорії Технології та додатки та 52 967 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 504 підписників.
За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -77, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.25%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.89% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 907 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 361 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- 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 10 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.
12 504
Підписники
Немає даних24 години
-157 днів
-7730 день
Архів дописів
12 504
Нужно проверить почту с помощью #Python?
Если ваш почтовый провайдер предоставляет доступ к POP3, вы можете сделать это с помощью нескольких строк кода.
@pro_python_code
12 504
Знаете ли вы, что в #Asyncio есть класс Semaphore?
Он работает так же, как и #Pythons threading.Semaphore - ограничивает количество асинхронных рабочих, которые могут получить доступ к ресурсу!
12 504
💊 Определение диабета при помощи машинного обучения в 60 строк кода.
📌 Видео
📌 Код
@data_analysis_ml
12 504
#Python поддерживает SQLite3 в своей стандартной библиотеке! 🐍❤
Вы можете создать новую базу данных примерно за 4 строки кода!
12 504
🖥 Управление количества потоков, одновременно обращающихся к одному ресурсу, с помощью семафора #Python!
В примере каждый экземпляр класса
"MyThread" представляет собой отдельный поток. Все эти экземпляры могут обращаться к общей переменной класса "semaphore". Эта переменная является экземпляром threading.Semaphore и инициализируется значением 1, что гарантирует, что только один поток может получить доступ к защищенному ресурсу в любой момент времени.
Установка семафора, разрешающего доступ только одному потоку, аналогична потоковой блокировке. В реальном сценарии для максимизации его полезности, возможно, потребуется установить значение больше 1.
@pro_python_code12 504
🖥 Обучаем нейросеть угадывать, что изображено на картинке при помощи TensorFlow
https://www.youtube.com/watch?v=pNrYjuKo8E8
@data_analysis_ml
12 504
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю
Почитать:
— Как в 180 000 раз ускорить анализ данных с помощью Rust
— Как мы заинжектили кнопку на Behance
— “Ну и долго мне ещё до магазина?” Или пара слов о геоинформационном анализе с помощью Python
— Борьба с несбалансированными данными
— Головоломки на Python: Увлекательный Путь к Мастерству в Программировании
— Celery: изучаем на реальных примерах ч.1
— Реализация консенсусного алгоритма Raft
— Как написать новостной Телеграм-канал если ты не программист. Часть первая
— Как получить полезную информацию из своих категориальных признаков?
— Что выбрать новичку: Python или Java?
— Exploring Random Number Generation with Different Distributions in Python
— Cryptocurrency exchange development
— What is Python Turtle Graphics?
— The Django Project Folder and Files Structure and Architecture 1
— ⚔️ Poetry vs Pip
— [Python] Project ideas for every level of advancement
— Something I Learned This Week: The dev.to API
— Placeholder Contributor!
— Placeholder Contributor!
— Beyond Observability: Modifying Syscall Behavior with eBPF - My Precious Secret Files
Посмотреть:
🌐 Прогнозирование цены биткоина при помощи VAR, XGBoost, FB Prophet (⏱ 20:29)
🌐 Django настройка админки (⏱ 06:55)
🌐 Задача на палиндром строки на C++ (⏱ 00:59)
🌐 Django расширяем функционал! (⏱ 07:03)
🌐 Задание 26 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 07:28)
🌐 Решаем СтатГрад от 24.10.2023 | ЕГЭ-2024 по информатике (⏱ 02:12:59)
🌐 ИСПОЛЬЗУЕМ CHATGPT БЕСПЛАТНО С PYTHON (⏱ 05:15)
Хорошего дня!
12 504
🖥 Django настройка админки
https://www.youtube.com/watch?v=AZPuziTI6HE
@pro_python_code
12 504
🐍 Совет по #Python:
Хотите распечатать календарь на определенный месяц? Используйте встроенный в Python модуль календаря!
@pro_python_code
12 504
🖥 Django расширяем функционал!
https://www.youtube.com/watch?v=_NEbP5dOwsk
@pro_python_code
12 504
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю
Почитать:
— Событийное логирование для аналитики и мониторинга работы телеграм-бота
— Что расскажут на PiterPy 2023: много питонов и немного ржавчины
— Классификация текстов в spaCy: пошаговая инструкция
— Как создать черный список для токенов JWT в Django
— API от А до Я (теория и практика)
— Распознавание речи (транскрибация) по аудиозаписям диалогов. Whisper. Личный опыт
— Решение школьных задач по химии в Python
— Мне пожизненно забанили рекламу в Meta**. Потому что я преподаю Python
— Как Guidance выводит ИИ на новый уровень: инструмент для эффективного управления моделями
— Упрощаем подключение линтеров в пайплайны Gitlab CI
— Weekly Dev Findings 10
— How to Create a Django Project and Application.
— Setting Sail with a CMS called 'Wagtail'
— How-to Setup and Use Python with OBS on a Mac
— Beautiful is better than ugly, but my beginner code is horrible
— Consultation from Django experts
— I knew a boy who made all the wrong choices
— Your Face, Your Anime: Move Together 💫
— Elastic D&D - Week 9 - FastAPI
— Introduction to Quantum Computing
Посмотреть:
🌐 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео (⏱ 20:41)
🌐 Алгоритм бинарного поиска на #C++ (⏱ 00:59)
🌐 Очередь с приоритетом разбор задачи на #C++ (⏱ 01:00)
🌐 Задача на поиск числа с leetcode на С++ (⏱ 01:00)
🌐 Задача с #leetcode решаем на #golang (⏱ 00:32)
🌐 Разбор задачи на содержание массива #С++ (⏱ 00:59)
🌐 Django гайд по формам (⏱ 10:32)
🌐 【コラボ配信】当たり前の行動が禁止される！？狂った世界でPVPバトル！ゲスト：えばそんさん、帆立さん、mmmさん (⏱ 02:04:45)
🌐 Python для начинающих. Урок 13 | Кортежи (⏱ 20:30)
🌐 Python Selenium | Новая фича Selenium | Где брать драйвера | Selenium manager #shorts (⏱ 01:01)
🌐 Как стать крутым разработчиком за 1 месяц и зарабатывать много денег? #shortsfeed #shorts (⏱ 00:10)
Хорошего дня!
12 504
💸 Прогнозированию биткоина при помощи VAR (векторной авторегрессии), XGBoost и Facebook Prophet.
▪ Видео
▪ Код из видео
@data_analysis_ml
12 504
🖥 Google Drive Uploader Telegram Bot
Загружаем все файлы из мессенджера в облако.
Интересный бот на Python , который автоматически выгружает пересланные ему файлы в Google Drive.
git clone https://github.com/viperadnan-git/google-drive-telegram-bot
• Github
@pro_python_code12 504
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📒 GigaChat нового поколения.
Разработчики @gigachat_bot изменили подход к обучению модели, а потому практически все умения модели были улучшены. В частности, речь идет о сокращении текстов, ответов на вопросы и генерации идей.
Появился и бот GigaChat в социальной сети «ВКонтакте» — после активации, его можно использовать для самых разных целей: от создания текстов до генерации изображений (за счет интеграции с Kandinsky).
Число уникальных пользователей GigaChat достигло 1 млн.
• Попробовать
@data_analysis_ml
12 504
Парсинг на Python
1. Быстрый Парсинг с библиотекой Polars на Python
2. Продвинутый парсинг. Обход блокировки
3. Полный Гайд по парсингу на Python: от азов до продвинутых техниик,. Часть 1
4. Полный Гайд по парсингу на Python: Практика. Часть 2
5. Практика парсинга Python
6. Большой гайд по парсингу на Python. Часть 3 Работаем с selenium
7. Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4
8. Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси
9. Многопоточный парсер на Python. ООП подход
10. Асинхронный парсинг сайтов на Python
#video #python
https://www.youtube.com/watch?v=dqEHY9zKc8M&list=PLysMDSbb9HcwWWhs1Cm9EF1sv0fo8kII5
12 504
📃 Генерация отчетов графовой аналитики в формате PDF с помощью Python
Создание отчетов графовой аналитики является важной частью работы многих проектов и бизнес-процессов.
Однако, процесс создания и настройки таких отчетов может быть сложным и требовать больших усилий.
Рассмотрим, как использование языка программирования Python и его библиотек может значительно упростить генерацию отчетов графовой аналитики в формате PDF.
Для работы с PDF в Python есть множество библиотек, самые популярные из них: PyPDF2, ReportLab, FPDF.
Сравнение основных библиотек: в изображении.
По совокупным критериям для дальнейшего разбора мной была выбрана библиотека ReportLab.
Одной из самых популярных библиотек для работы с графами в Python является NetworkX. Она предоставляет широкий набор инструментов для создания и анализа графов. Ее и буду использовать для создания графа и анализа данных.
В посте приведен код, необходимый для воспроизведения. Полный код доступен по ссылке.
Данные сгенерирую с помощью Python.
Пусть будет 500 операций, где будет информация об отправителе, получателе, сумме операции и флаг подозрительности операции.
df_dict = {}
count_operation = 500
for i in range(count_operation):
df_dict[i] = {'reciver' : random.randint(1, count_operation/2),
'sender': random.randint(1, count_operation/2),
'sum_oper': random.randint(1000, 1000000),
'suspisios_transaction': random.randint(0, 1)}
Добавлю 100 переводов, где получателем будет клиент 1, а отправителем- любой другой клиент из основного датасета:
for i in range(100):
df_dict[i] = {'reciver' : 1,
'sender': random.randint(1, count_operation/2),
'sum_oper': random.randint(1000, 1000000),
'suspisios_transaction': random.randint(0, 1)}
df = pd.DataFrame().from_dict(df_dict).T
Получится вот такой датасет:
Смотреть12 504
🥰 В ближайшем будущем работодатели будут искать Data Scientist. Сыграйте на опережение — начните учиться со Слёрмом уже в ноябре!
Не требуется заглядывать во временную воронку, достаточно проанализировали актуальное положение вещей:
🔥 Работа с данными требуется и в небольших IT-стартапах, и в финтехе, и в бизнесе, и фармацевтике — везде, где требуются наиболее точные прогнозы.
⭐ Спрос на специалистов растет. По данным Всемирного экономического форума, количество вакансий по направлению выросло на 433%.
➕ Средняя зарплата Data Scientist зарабатывает от 50 000 рублей на уровне junior и от 250 000 рублей, когда он станет senior-специалистом.
На профессию Data Scientist учат в Слёрме!
Курс стартует с 13 ноября, вам потребуется около 4 месяцев, чтобы доучиться до уровня junior-специалиста.
Вам помогут мощные эксперты:
— Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal;
— Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет.
Посмотреть подробную программу вы можете на сайте Слёрм.
Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545
12 504
🔵 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео
📌Видео
• Папка отборных каналов для Python разработчиков -https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi
• Cсылка на бота: t.me/Youtubedtg_bot
• Полный код бота https://github.com/Develp10/telegramyoutubebot
@pro_python_code
12 504
🐍 Mastering Financial Engineering: От моделирования на Python к интерактивным приложениям
Финансовый инжиниринг включает в себя сложные вычисления и моделирование для анализа и решения финансовых проблем.
Независимо от того, являетесь ли вы студентом или начинающим специалистом в области финансов, очень важно не только понимать концепции, но и профессионально представлять свою работу.
В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python превратить простой код моделирования цены опциона Монте-Карло в развернутое приложение. Это не только улучшит ваше понимание, но и поможет эффективно донести финансовые концепции с помощью визуализаций и пользовательских приложений.
Предварительный вариант приложения, которое вы сможете создать к концу этого урока: в изображении.
1. Организуйте рабочее пространство
Шаг 1.1: Создание выделенной папки
Начните с создания специальной папки для вашего проекта по финансовой инженерии. Организация работы в структурированном виде необходима для эффективной разработки.
Далее
