Простой Python | Программирование
Відкрити в Telegram
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Простой Python | Программирование
Канал Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 126 537 підписників, посідаючи 912 місце в категорії Технології та додатки та 3 957 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 126 537 підписників.
За останніми даними від 18 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -1 578, а за останні 24 години на -18, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.28%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.91% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 417 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 411 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 125.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як модуль, itertools, gigachat, math, decimal.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 19 вересня, 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.
126 537
Підписники
-1824 години
-3157 днів
-1 57830 днів
Архів дописів
Django: Signals
Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уведомления при наступлении определённых событий и связывать их с обработчиками. Сигналы помогают построить логику, где одна часть приложения реагирует на изменения в другой, без жёсткой связи между компонентами. Делимся статьей, где автор рассказывает про Signals.
👉Читать статью
#статьи
🚀Нужны качественные ноды для работы?
📌Тут лучшие цены на рынке!
📌Безлимитные запросы!
📌Выделенные ноды от 87$
📌Shared - 50$ за 1шт
📌Работайте с комфортом!
Бот для покупки лучших нод - @Flash_Node_bot
Контакт поддежки - https://t.me/Flash_Node_support
Если нужной ноды не нашлось в боте - напишите в поддержку и ее установят специально для вас
Напишите в поддержку что вы от "Простой Python | Программирование" и получите 30% скидку на первый заказ!
Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов
Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно полезно для улучшения восприятия плотностей на scatter/hist. Обрати внимание, при большом количестве точек рисование прозрачных векторных объектов в PDF/SVG может быть очень медленным и привести к большому файлу. В таком случае стоит использовать rasterized=True. Они будут сохранены как растровое изображение внутри векторного файла.
#практика
🎯 Бот, в котором платят за логику
3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, — приз всё равно будет.
Не лотерея. Тест с реальными наградами.
15 минут. Никаких регистраций. Только Telegram.
🚀 Заходи — покажи класс: https://epic.st/hpNWkP?erid=2VtzqvUyTCX
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Сравнение Msgspec и DataClasses
Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый используется для сериализации данных, второй – для создания классов с автоматической генерацией методов. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах и недостатках этих модулей.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как выполнять сохранение состояния модели в файл с последующей ее загрузкой.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Трехмерные графики
Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек.
projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки.
#практика
Фундаментальные шаблоны проектирования
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Трансформации transform
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры.
👀Смотреть видео
#видео
Какая работа тебе подходит?
Сейчас в сети хайпит крутейший профтест. Всего за 5 минут он супер точно покажет твои сильные и слабые стороны и подберет идеальную профессию.
Проходим тут: ссылка
Matplotlib: Кастомные стили
Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать свой файл стиля. Он называется .mplstyle. Это особенно удобно, если нужно поддерживать единый фирменный стиль для всех визуализаций.
#практика
Разработка браузерного расширения
Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты узнаешь, как можно за две недели пройти путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрирована реализация обучения нейронной сети классификации изображений цифр БД MNIST. MNIST – это датасет рукописных цифр. Каждое изображение формата 28x28 пикселей.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Анимации
Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создается анимированная синусоида, которая движется по фазе. blit=True ускоряет отрисовку, перерисовывая только измененные части. PillowWriter экспортирует анимацию в .gif без применения сторонних библиотек.
#практика
Как быстро находить ошибки в коде?
SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить ошибки. Как им пользоваться – узнаешь из этой статьи.
👉Читать статью
#статьи
