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 12 325 підписників, посідаючи 10 166 місце в категорії Технології та додатки та 52 245 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 325 підписників.
За останніми даними від 02 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -20, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.98%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.09% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 983 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 381 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 03 листопада, 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.
12 325
Підписники
+124 години
-37 днів
-2030 днів
Архів дописів
12 324
💾 Огромная шпаргалка по консольным командам Git с пояснением на русском
#git #cheatsheet #russian
@pro_python_code
12 324
🖥 12 Декораторов Python, которые выведут ваш код на новый уровень
Если вы Python-разработчик, эта статья расширит ваш инструментарий полезными скриптами, поможет повысить производительность и избежать дублирования кода.
▪ Читать
@pro_python_code
12 324
Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика.
Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания
Статья на habr про оконные функции простым языком
Советы на старте поиска работы за рубежом
Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника
Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook
Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике.
Подписаться 👨💻
12 324
⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/Bu7S/
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
Протестируйте обучение на открытом уроке:
✅ Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении — https://otus.pw/28Ko/
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/Bu7S/
12 324
Пришло время полезного чтива: Selenium — невероятно удобный инструмент для вашего браузера, который в связке с Python позволяет автоматизировать что угодно.
Вы научитесь всему: от автоматического сбора нужной информации, до мониторинга определённых событий на сайте. Selenium позволяет работать с множеством вкладок и окон браузера, выполняя заданный сценарий.
Книга за авторством Павла Хошина из платного курса.
12 324
Соревнование Data Fusion Contest 2023 в самом разгаре:
🔥У каждого участника есть шанс получить мерч от сообщества ODS. Поделись ссылкой на соревнование с другом и предупреди, чтобы он указал твой telegram-никнейм при регистрации в специальном поле “Откуда узнали о соревновании”. Каждую неделю мы будем разыгрывать наши брендированные футболки среди тех, кто пригласил больше всего участников 🎁
🔥11 марта мы объявили победителей первой фазы в задачах Атака и Защита, но в призовом фонде остались еще 1 400 000 руб. Участвуй в соревновании, сразись во втором турнире с решениями других участников и забери свой приз! Регистрация участников до 2 апреля!
Регистрируйся по ссылке и убедись на собственном примере, что Adversarial ML может быть увлекательным и о-о-очень полезным 😉
12 324
▫️Как реализовать алгоритм поиска путей в графе с помощью алгоритма A* в Python?◽️
Вот пример кода на Python, который реализует алгоритм A* для поиска путей в графе:
from queue import PriorityQueue
# Реализация алгоритма A* для поиска кратчайшего пути в графе
def a_star(graph, start, goal):
# Инициализация очереди с приоритетами и добавление начальной вершины в очередь
frontier = PriorityQueue()
frontier.put(start, 0)
# Инициализация словаря с расстояниями от начальной вершины до остальных вершин графа
distance = {start: 0}
# Инициализация словаря с предыдущими вершинами на кратчайшем пути
previous = {}
# Пока очередь не пуста, извлекаем вершину с наименьшим приоритетом
while not frontier.empty():
current = frontier.get()
# Если мы достигли целевой вершины, то возвращаем путь
if current == goal:
path = []
while current in previous:
path.append(current)
current = previous[current]
path.append(start)
path.reverse()
return path
# Итерируемся по соседним вершинам текущей вершины
for next in graph.neighbors(current):
# Вычисляем расстояние от начальной вершины до следующей вершины
new_distance = distance[current] + graph.distance(current, next)
# Если мы не посещали следующую вершину или обнаружили более короткий путь до нее, то обновляем информацию
if next not in distance or new_distance < distance[next]:
distance[next] = new_distance
priority = new_distance + graph.heuristic(next, goal)
frontier.put(next, priority)
previous[next] = current
В этом примере мы использовали очередь с приоритетами из модуля queue для хранения вершин графа, которые нужно обойти, и словарь distance для хранения расстояний от начальной вершины до остальных вершин графа. Также мы использовали словарь previous для хранения предыдущих вершин на кратчайшем пути. Функция neighbors возвращает соседние вершины текущей вершины, а функция distance возвращает расстояние между двумя вершинами графа. Функция heuristic возвращает эвристическую оценку расстояния от следующей вершины до целевой вершины.
@pro_python_code12 324
ChatGPT + Midjouney делаем комикс Atomic Heart за 3 минуты
🎞 Video
⭐️ @Chatgpturbobot
@pro_python_code
12 324
Руководство по PyQtGraph для создания интерактивных графиков
PyQtGraph — это библиотека, в которой элементы интерфейса реализованы на PyQt4, PySide и NumPy. PyQtGraph позволяет легко настраивать графики с помощью графических виджетов Qt и имеет больше преимуществ, чем matplotlib в сборе и отображении данных в реальном времени.
Гайд по реализации интерактивных графиков:
https://www.pythonguis.com/tutorials/pyqt6-plotting-pyqtgraph/
#python
12 324
Учимся разрабатывать игры на Python с помощью движка Pygame
Серия роликов на примере клона игры Space Invaders покажет, как использовать Pygame в создании собственных игр:
1. Установка модулей, настройка и отрисовка на экране изображения пушки из игры.
2. Обработка событий нажатия клавиш и движение пушки по горизонтали.
3. Разбор понятия «спрайт» и реализация стрельбы в игре.
4. Заполнение экрана армией пришельцев, созданных на базе одного класса.
5. Коллизии между объектами, обработка столкновения с пушкой, а также реализация уничтожения пришельцев.
6. Отображение текущего счета, сохранение рекорда в текстовом файле и настройка отображения количества оставшихся жизней.
#python #gamedev
12 324
Программист написал скрипт с помощью Chatgpt, которая даёт коду на Python «регенеративные лечебные способности».
Запускаете с помощью бота свои скрипты, и когда они вылетают, GPT-4 редактирует их и объясняет ошибки. Даже если у вас много ошибок, он будет многократно перезапускаться, пока всё не будет исправлено.
Скоро автор обещает поделиться кодом на GitHub.
@Chatgpturbobot - бот с апи gpt4
@pro_python_code
12 324
Можно ли остановить поток в Python?
Встроенного механизма остановки Thread в Python нет, как и официального API для этой цели. Однако для решения этой проблемы можно:
— использовать многопроцессорный модуль, а именно функцию terminate(),
— перевести main поток в demon-поток (True/False),
— использовать функцию pthread_kill().
Источник: http://net-informations.com/python/iq/kill.htm
#python
12 324
6 полезных библиотек Python, которые вы захотите использовать в своих проектах
1. Jesse
Если вам нравится торговать криптовалютой и вы хотите определить свои собственные торговые стратегии, то это хороший ресурс для вас. Эта библиотека поможет вам тестировать криптовалютные рынки и торговать.
2. Better-exceptions
Правильная обработка исключений - одна из главных задач разработчика. Эта библиотека поможет вам с этой важной задачей. Она улучшает вывод обратной трассировки по-умолчанию, предоставляя более подробные и удобные для пользователя сообщения об ошибках.
3. Huey
Благодаря этой библиотеке, вы можете переложить работу, связанную с процессором или вводом-выводом, на фоновый рабочий процесс, позволяя основному потоку продолжать выполнение другого кода.
4. Ray
Эта библиотека позволяет вам писать параллельные и распределённые приложения с помощью единого API и автоматически обрабатывать распределение задач. Она предоставляет простой API, который позволяет разработчикам создавать множество приложений, включая параллельную обработку, микросервисы и обучение с подкреплением.
5. Requests-HTML
Эта библиотека позволяет вам легко очищать веб-страницы и манипулировать HTML с помощью простого и интуитивно понятного API. Она построена поверх библиотеки Requests и поддерживает большинство её функций, включая HTTP-запросы, файлы cookie и аутентификацию.
6. Dataset
Хотя управление данными в реляционных базах данных имеет множество преимуществ, они редко используются в повседневной работе с наборами данных малого и среднего масштаба. Эта библиотека предоставляет простой уровень абстракции, который удаляет большинство прямых инструкций SQL без необходимости в полной модели ORM — по сути, базы данных можно использовать как файл JSON или хранилище NoSQL.
@pro_python_code
12 324
Очень большой сборник решений задач LeetCode на Python с описанием и кодом.
Если кто не знает, LeetCode — онлайн-платформа с алгоритмическими задачами по программированию, своего рода тренажёр для подготовки к техническим интервью.
