Python RU
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python RU analitikasi
Python RU (@pro_python_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 393 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 886-o'rinni va Rossiya mintaqasida 52 274-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 393 obunachiga ega bo‘ldi.
01 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -30 ga, so‘nggi 24 soatda esa 9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.90% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.25% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 979 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 403 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent api, docker, github, sql, linux kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 02 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
12 393
Obunachilar
+924 soatlar
-37 kun
-3030 kun
Postlar arxiv
12 393
💡 Оценка сложности алгоритмов на Python.
Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции? Попробуем ответить на этот вопрос в небольшой статье.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров
Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🧙♂️ Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python.
Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.
Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🌠🌌 Создание собственной симуляции активной материи на Python
Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.
➡️ Читать дальше
⚙️ Код
@pro_python_code
12 393
class Python - первый интерактивный канал по Python
[уроки кодинга, дайджесты, алгоритмические задачи с решениями]
⚙️ Возможность запускать код с любого устройства прямо в Telegram
🤖 Автоматическая проверка решений задач
Подписывайся: @class_python12 393
⚡️ 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🦾 Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
💫 4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические.
Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных.
Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций на Python
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
@pro_python_code
12 393
🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
🔐 Как создать инструмент PGP-шифрования на основе Python
PGP (англ. Pretty Good Privacy) — это широко известная программа для операций шифрования. Она создает цифровые подписи, зашифровывает/расшифровывает большие объемы данных и повышает безопасность электронной переписки.
PGP-шифрование задействует последовательную комбинацию хеширования, сжатия данных, криптографию с симметричным и открытым ключом. На каждом этапе применяется один из поддерживаемых алгоритмов. Каждый открытый ключ привязан к имени пользователя и адресу электронной почты.
К счастью, большинство протоколов PGP-шифрования доступно для разработчиков через открытую библиотеку Python pgpy. Обнаружив эту библиотеку, я на досуге изучил ее открытый исходный код и создал небольшой апплет — инструмент командной строки для PGP-шифрования.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Repost from Анализ данных (Data analysis)
📖 Краткое руководство по созданию наборов данных с помощью Python
Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?
В этой статье я опишу простой процесс сбора пользовательских данных, который можно реализовать менее чем за час. Это позволит вам легко собирать и хранить пользовательские данные.
Сначала мы будем использовать Streamlit, чтобы создать веб-страницу для размещения пользовательского интерфейса сбора данных, а затем — Google Sheets API вместе с одним классным пакетом Python для хранения введенных пользователями данных.
➡️ Читать дальше
@data_analysis_ml
12 393
🎯 Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты на Python?
Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты? Давайте разбираться.
В информационных системах, когда требуется высокая скорость передачи данных, довольно часто на транспортном уровне используется протокол UDP. В некоторых ситуациях при передаче UDP пакетов по сети требуется отключение вычисления контрольной суммы (сокращенно CRC – cycle reduce code) на стороне отправителя с целью ускорения времени формирования и отправки пакета (данный протокол предусматривает такую возможность путем обнуления CRC). И вот тут кроется проблема на приёмной стороне: сетевая карта приёмника может либо на аппаратном уровне вычислять CRC и отбрасывать пакеты с несовпадающими контрольными суммами, либо это делает драйвер сетевой карты. Как следствие, нужные пакеты не доходят до сокета приложения, что делает приложение неработоспособным.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Python.
@golang_interview - Вопросы с настоящих Golang собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью.
@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению, статисике ,алгоритмам и науке о данных.
Подготовиться к Python собеседованию
12 393
⚖️ Парсинг сайтов судов общей юрисдикции на Python
1. Статья не претендует на статус полноценного исследования и написана начинающим. Программирование - мое хобби, работаю юристом и специализируюсь на судебных спорах.
2. Доверитель захотел регулярно получать информацию обо всех исках, которые к нему предъявляют.
3. Споры бывают «бытовые» и коммерческие. Бытовые (потребительские, трудовые, «дачно-гаражно-дворовые» споры и др.) рассматриваются судами общей юрисдикции, коммерческие – арбитражными судами. Особняком стоят споры с гос.органами, которые при разных условиях рассматриваются и там, и там.
4. С мониторингом не завершенных коммерческих споров (когда дело еще рассматривается судом) все хорошо. Все арбитражные суды (чуть меньше 120) == один сайт с информацией о спорах. С ним можно подписаться на конкретную компанию или судебный спор, быстро найти информацию и получать апдейты о них.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 393
Как дорасти до Python-разработчика уровня Middle+? Конечно же, осваивать новые навыки! Этим мы и займемся на открытом уроке «Secure Python» 🗓 23 августа в 20:00 мск в OTUS.
На занятии вас ждет обзор распространенных проблем, связанных с безопасностью Python приложений: десериализация, инъекции, сторонние библиотеки и других.
👉🏻 Чтобы подготовиться к встрече, пройдите вступительный тест — https://otus.pw/K5MM/
Встреча пройдет в рамках онлайн-курса «Python Developer. Professional».
12 393
🗣 Создаем голосового помощника на Python.
Создаем собственный голосовой помощник в 20 строках Python
Читать Дальше
@pro_python_code
12 393
🔟 скриптов автоматизации Python для решения ваших повседневных задач.
Несколько готовых скриптов для автоматизации ваших повседневных задач. Нижу будет приведен полный код Python программ.
Почему в эпоху программирования мы все еще делаем то, что можем автоматизировать. Подумайте о задачах, которые вы повторяете ежедневно или ежедневных проектах, требующих автоматизации, таких как чтение электронной почты, редактирование изображений, чтение PDF и т. д. В этой статье мы рассмотрим 10 скриптов автоматизации для ваших повседневных задач.
Читать
@pro_python_code
