Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Відкрити 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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Канал Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 18 290 підписників, посідаючи 7 304 місце в категорії Технології та додатки та 36 821 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 290 підписників.
За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -88, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.37%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.87% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 983 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 525 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 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.
18 290
Підписники
-324 години
-207 днів
-8830 день
Архів дописів
Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся
Мэтт Харрисон
Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет.
#book
Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay?
Кори Альтхофф
Автор книги всего за год научился программировать, что само по себе немало. Однако Кори Альтхофф пошел дальше, и, научившись программировать, он устроился разработчиком в одну из самых серьезных современных IT-компаний — Ebay. Как ему удалось? Читайте эту книгу, изучайте программирование на языке Python по уникальной авторской методике — вам это тоже по силам!
#book
Machine Learning: Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python
Rudolph Russell
This book is for anyone who would like to learn how to develop machine-learning systems. We will cover the most important concepts about machine learning algorithms, in both a theoretical and a practical way, and we'll implement many machine-learning algorithms using the Scikit-learn library in the Python programming language. In the first chapter, you'll learn the most important concepts of machine learning, and, in the next chapter, you'll work mainly with the classification. In the last chapter you'll learn how to train your model. I assume that you've knowledge of the basics of programming
#book
Machine Learning with TensorFlow
Nishant Shukla with Kenneth Fricklas
Machine Learning with TensorFlow gives readers a solid foundation in machine-learning concepts plus hands-on experience coding TensorFlow with Python. You'll learn the basics by working with classic prediction, classification, and clustering algorithms. Then, you'll move on to the money chapters: exploration of deep-learning concepts like autoencoders, recurrent neural networks, and reinforcement learning. Digest this book and you will be ready to use TensorFlow for machine-learning and deep-learning applications of your own.
#book #MachineLearning
Стандартная библиотека Python 3. Справочник с примерами. 2-е издание
Даг Хеллман
В книге имеются готовые примеры кода, предназначенного для работы с текстом, структурами данных, значениями даты и времени, файловой системой, процессами, потоками, электронной почтой, пакетами и другими ресурсами. Каждому модулю посвящен отдельный раздел, содержащий ссылки на дополнительные ресурсы, что делает эту книгу идеальным учебным и справочным руководством.
#book
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R: Метод деревьев решений
Груздев А.В.
Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
#book
Python for Programmers: with Big Data and Artificial Intelligence Case Studies
Paul Deitel, Dr. Harvey Deitel
In the context of 500+, real-world examples ranging from individual snippets to 40 large scripts and full implementation case studies, you’ll use the interactive IPython interpreter with code in Jupyter Notebooks to quickly master the latest Python coding idioms. After covering Python Chapters 1—5 and a few key parts of Chapters 6—7, you’ll be able to handle significant portions of the hands-on introductory AI case studies in Chapters 11—16, which are loaded with cool, powerful, contemporary examples. These include natural language processing, data mining Twitter for sentiment analysis, cognitive computing with IBM Watson™, supervised machine learning with classification and regression, unsupervised machine learning with clustering, computer vision through deep learning and
#book
Введение в программирование на Python
Северенс Чарльз
Вводный курс по программированию дает представление о базовых понятиях структурного программирования (данных, операциях, переменных, ветвлениях в программе, циклах и функциях).
Python обладает рядом преимуществ перед другими языками для начинающих изучать программирование, прежде всего благодаря ясности кода и быстроты реализации.
#book
Building Chatbots with Python: Using Natural Language Processing and Machine Learning
Sumit Raj
#book
Анализ социальных медиа на Python
Бонцанини Марко
#python #book
Learn Python 3 the Hard Way: A Very Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Code
Zed A. Shaw
#book #Python
Practical Computer Vision: Extract insightful information from images using TensorFlow, Keras, and OpenCV
Abhinav Dadhich
#book
Программируем на Python
Доусон М.
Эта книга — идеальное пособие для начинающих изучать Python. Руководство, написанное опытным разработчиком и преподавателем, научит фундаментальным принципам программирования на примере создания простых игр. Вы приобретете необходимые навыки для разработки приложений на Python и узнаете, как их применять в реальной практике. Для лучшего усвоения материала в книге приведено множество примеров программного кода. В конце каждой главы вы найдете проект полноценной игры, иллюстрирующий ключевые идеи изложенной темы, а также краткое резюме пройденного материала и задачи для самопроверки. Прочитав эту книгу, вы всесторонне ознакомитесь с языком Python, усвоите базовые принципы программирования и будете готовы перенести их на почву других языков, за изучение которых возьметесь. Научитесь программировать на Python играючи!
#book
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти
Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования!
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются масштабируемыми. С этим семейством алгоритмов мы проведем вас через три уровня масштабируемости. Первый уровень посвящен всему, что касается ускорения алгоритмов, которые могут использоваться на настольном компьютере. Мы предоставим советы относительно параллелизации и выделения памяти.
#book #Python
Программирование на Python (в 2-х томах) том 2
Марк Лутц
Монументальный труд Марка Лутца «Программирование на Python» в 2-х томах представляет собой учебник по применению языка Python для решения наиболее типичных задач в различных прикладных областях. В нем рассказывается о применении языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений и исследуются приемы программирования сетевых взаимодействий, взаимодействий с базами данных, обработки текста, создания интерфейсов для сценариев и во многих других областях.В четвертое издание включено описание новых особенностей языка, библиотек и практических приемов программирования для Python 3.X. В частности, примеры, представленные в книге, выполняются под управлением интерпретатора версии Python 3.1 – наиболее свежей версии Python на момент написания этих строк.
#book #python
Программирование на Python (в 2-х томах) том 1
Марк Лутц
Монументальный труд Марка Лутца «Программирование на Python» в 2-х томах представляет собой учебник по применению языка Python для решения наиболее типичных задач в различных прикладных областях. В нем рассказывается о применении языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений и исследуются приемы программирования сетевых взаимодействий, взаимодействий с базами данных, обработки текста, создания интерфейсов для сценариев и во многих других областях.В четвертое издание включено описание новых особенностей языка, библиотек и практических приемов программирования для Python 3.X. В частности, примеры, представленные в книге, выполняются под управлением интерпретатора версии Python 3.1 – наиболее свежей версии Python на момент написания этих строк.
#book #python
PyQt. Создание оконных приложений на Python 3
Н. А. Прохоренок
В книге описываются базовые возможности библиотеки PyQt, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python.
Рассматриваются способы обработки сигналов и событий, управление свойствами окна, создание формы с помощью программы Qt Designer, работа многопоточных приложений, а также все основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы и др.) и варианты их размещения внутри окна.
Книга будет полезна в качестве самоучителя для начинающих разработчиков. Читатели уже имеющие опыт программирования могут использовать книгу как справочник.
Fluent Python
Luciano Ramalho
Python’s simplicity lets you become productive quickly, but this often means you aren’t using everything it has to offer. With this hands-on guide, you’ll learn how to write effective, idiomatic Python code by leveraging its best—and possibly most neglected—features. Author Luciano Ramalho takes you through Python’s core language features and libraries, and shows you how to make your code shorter, faster, and more readable at the same time.
#book
