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 12 323 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 160-o'rinni va Rossiya mintaqasida 52 261-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 323 obunachiga ega bo‘ldi.
31 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -20 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.09% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.16% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 997 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 389 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 4 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 01 Noyabr, 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.
12 323
Obunachilar
-124 soatlar
-67 kun
-2030 kun
Postlar arxiv
12 323
Довольно полезная библиотека Python - Bark 🐶.
Инструмент для преобразования текста в аудио! 🎵 Абсолютно БЕСПЛАТый инструмент.
"Bark - это основанная на трансформерах модель преобразования текста в аудио, созданная компанией Suno.
Bark может генерировать очень реалистичную многоязычную речь, а также другие звуки, включая музыку, фоновый шум и простые звуковые эффекты.
Модель также может генерировать невербальные коммуникации, такие как смех, вздохи и плач.
@pro_python_code
12 323
🔥Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год.
https://youtu.be/y0R7nRz-qpA
@pro_python_code
12 323
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 2-3 марта — Fast Track для Python- и Go-разработчиков, офер за 2 дня в команды Финтеха Яндекса.
Зарегистрироваться
12 323
🔵 Телеграм бот приема заявок и рассылок! Огромный прирост подписчиков!
▪Видео
@pro_python_code
12 323
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/cUJZ
Реклама. ООО "Нетология". Erid LatgBXzid
12 323
🖥 Проверьте себя на знание типизации на Python
Круто бесплатный проект Python Type Challenger — это викторина, где нужно писать код. Неплохой способ вспомнить основы подсказок типов (словари, переменные, return) и забуриться в глубины типизационного океана (recursive, декораторы, конструкторы и проч.).
https://python-type-challenges.zeabur.app/
@pro_python_code
12 323
🖥 Совет: вы можете использовать functools.reduce() в #Python, чтобы применить функцию ко всем элементам итерируемого множества.
@pro_python_code
12 323
🖥 Вам когда-нибудь требовалось найти все перестановки списка в #Python?
Вы можете сделать это с помощью встроенного модуля `
itertools`! 🐍🔥
@pro_python_code12 323
🖥 В #Python есть несколько отличных пакетов для работы с Jenkins, системой CI с открытым исходным кодом.
Я часто использую пакет jenkinsapi для получения различной информации от Jenkins.
В этом примере я получаю время выполнения всех заданий по определенному URL:
https://github.com/jenkinsapi/jenkinsapi
@pro_python_code
12 323
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🔥 Список лучших Python-библиотек 2023 года по версии Tryolabs.
▪LiteLLM — библиотека, которая обеспечивает бесшовную интеграцию с различными языковыми моделями. Она позволяя использовать унифицированный формат как для ввода, так и для вывода вне зависимости от применяемой LLM.
▪MLX — это библиотека от Apple для машинного обучения на процессорах Apple Silicon.
▪Taipy — инструмент, который позволяет дата-сайентистам создавать интерактивный Web UI для ML-проектов.
▪PyApp — упрощает распространение и установку Python-приложений. Это достигается за счёт встраивания Python в самоустанавливающийся пакет, совместимый со всеми операционными системами.
▪Unstructured — набор инструментов для предварительной обработки текста.
▪ZenML и AutoMLOps — два мощных инструмента для создания MLOps-пайплайнов.
▪WhisperX — библиотека для распознавания речи, способная обнаружить нескольких говорящих на аудио.
▪AutoGen — инстрмент, который позволяет создавать LLM-приложения с несколькими агентами, способными общаться друг с другом для решения задач.
▪Guardrails — помогает заставить LLM возвращать структурированные, качественные ответы определённого типа.
▪Temporian — библиотека для простой и эффективной предобработки и фича-инжиниринга временных данных в Python.
@data_analysis_ml
12 323
🐍 #Python Совет: Упростите свой код, используя кортеж в str.startswith() 🚀
Знаете ли вы, что в качестве аргумента в методе startswith() можно использовать кортеж строк?
Посмотрите на простой рефакторинг на картинке. Всего одна строка позволяет проверить наличие нескольких префиксов. 🌟
@pro_python_code
12 323
🖥 Palworld-save-tools
Инструменты для преобразования файлов Palworld .sav в JSON и обратно.
▪Gihub
@pro_python_code
12 323
Вы когда-нибудь использовали статические методы в #Python? Посмотрите пример библиотеки requests ниже.
`_get_idna_encoded_host` в `PreparedRequest` - это статический метод.
Он кодирует имена хостов URL, что связано с функциональностью класса, но не зависит от данных экземпляра/класса.
Зачем нужны статические методы?
- Инкапсулируют специфические функции
- Часть API класса (видна через встроенную функцию `dir()`)
- Можно поддерживать чистоту пространства имен
Но помните:
- Отдельные функции предлагают больше возможностей для повторного использования
- Остерегайтесь поползновений в область видимости при проектировании класса
@pro_python_code12 323
Иногда аргументы в виде ключевых слов могут быть более удобочитаемыми. 😍🐍
Знаете ли вы, что в #Python их можно принудительно использовать, добавив * в сигнатуру функции, например: 💡
@pro_python_code
