Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish
📈 Telegram kanali Библиотека Python разработчика | Книги по питону analitikasi
Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 17 961 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 250-o'rinni va Rossiya mintaqasida 36 565-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 17 961 obunachiga ega bo‘ldi.
03 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -88 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.41% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.74% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 971 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 492 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 numbers, yield, модуль, none, декоратор kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 04 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.
17 961
Obunachilar
-324 soatlar
-147 kun
-8830 kun
Postlar arxiv
🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥
🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional»
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/ui5V/
💣 Пройдете тест и получите:
✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества
✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса
✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»
Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs
Бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения, научитесь строить графовые нейронные сети.
📌CS224W: Machine Learning with Graphs
📌Introduction to Graph Machine Learning
📌Video Lectures Stanford CS224W
@BookPython
Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке
Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python
Это руководство демонстрирует библиотеку xLearn, которая используется для применения задач машинного обучения на крупномасштабных данных (Данные с огромным количеством строк и столбцов).
https://medium.com/@fareedkhandev/solve-large-scale-machine-learning-problem-in-python-58416f67c0ef
@BookPython
+5Алгоритмы сортировки в Python
Существует множество типов алгоритмов сортировки: поразрядная, быстрая, пирамидальная, слиянием, пузырьком, Шеллаи т.д. Ни один из них не может считаться самым быстрым, поскольку каждый алгоритм предназначен для определенной структуры данных и набора данных. Это зависит от того, какой набор данных вы хотите отсортировать.
В этой заметке я остановлюсь на 5 наиболее часто используемых алгоритмах сортировки в Python.
@BookPython
Мини-инструкция по сортировке в Python
https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting
@BookPython
Хотите начать карьеру в сфере IT?
Python - один из самых популярных и простых языков для старта.
Вас ждут онлайн-лекции, более 100 практических работ, настоящая стажировка в команде под руководством тимлида. По итогам обучения вы добавите сразу 4 внушительных проекта в своё портфолио:
- создадите telegram-бот для турагентства;
- создадите социальную сеть, аналог Twitter;
- разработаете маркетплейс наподобие Яндекс.Маркета;
- напишите приложение для предпринимателей.
Курс построен так, чтобы максимально приблизить вас к опыту реальной разработки продукта в IT-компании. В конце курса — помощь от Центра карьеры и гарантированное трудоустройство. Если вы не выйдете на работу, мы вернём вам деньги за курс.
Сейчас на курс действует скидка до 55% и год английского в подарок! К тому же можно оформить рассрочку и начать платить через 3 месяца после начала обучения. Подробности и полная программа по ссылке: https://clc.to/Ng2yJQ
Repost from BigData
Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS)
Github: https://github.com/gist-ailab/uoais
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid
Project: https://sites.google.com/view/uoais
👉 @bigdata_1
Упаковка приложений PyQt6 для Windows с помощью PyInstaller и InstallForge
Создание собственных настольных приложений не приносит особой радости, если вы не можете поделиться ими с другими людьми - будь то коммерческая публикация, распространение в Интернете или просто передача знакомым. Обмен приложениями позволяет другим людям воспользоваться плодами вашего труда!
https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt6-applications-windows-pyinstaller/
@BookPython
Вы разработчик с опытом и знакомы с основами Python? На курсе Яндекс Практикума «Мидл Python-разработчик» вы сможете выйти на новый профессиональный уровень и использовать навыки, которые отличают мидла от джуна. Вы начнете думать о проекте, как о единой системе, разрабатывать полноценные веб-сервисы, организовывать инфраструктуру, а ещё:
• углубите знания технологий для бэкенд-разработки на Python;
• разовьёте инженерное мышление;
• сможете брать больше ответственности и решать задачи посложнее;
• разберётесь, как работает бэкенд, DevOps и другие смежные области;
• добавите 7 проектов в портфолио;
• почувствуете себя увереннее в процессах командной разработки.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Начать учиться
Потоки в Python: полное руководство
https://superfastpython.com/threading-in-python/
@BookPython
Как оптимизировать размер памяти при обработке крупных файлов
Нередко я сталкиваюсь с большими объемами данных, которые требуют дополнительной обработки с помощью известной всем библиотеки Pandas. Однако, загружая или сохраняя огромные датасеты, неприятно столкнуться с ошибкой Memory error. В таких ситуациях применение таких методов, как .drop_duplicates() (удаление дубликатов) или .dropna() (удаление пустых строк) слабо влияет на сокращение занимаемого объема памяти.
Существует несколько способов эффективного решения проблем с памятью.
@BookPython
10 must-know patterns for writing clean code with Python🐍
https://dev.to/alexomeyer/10-must-know-patterns-for-writing-clean-code-with-python-56bf
@BookPython
Repost from ITmozg
Декораторы в Python
В этой статье мы рассмотрим, что такое декораторы в Python, как мы можем создавать декораторы и как мы можем использовать их для изменения функциональности других функций в python.
@itmozg
Расширьте свои знания в программировании на Python, уделив всего 3 вечера по 1,5 часа.
На бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox по программированию вы попробуете себя в роли разработчика на Python и узнаете, как работают популярные алгоритмы этого языка. Проанализируете данные с помощью Data Science. Получите базовые навыки по разным направлениям и советы по развитию карьеры. Мощный компьютер не нужен.
Подробная программа:https://clc.to/QMi24g
🎁 Всех участников ждут подарки.
Выберите свой путь в мире IT с 12 по 14 января в 19:00 по московскому времени.
Загрузка данных SQL в Pandas без потери памяти
У вас есть некоторые данные в реляционной базе данных, и вы хотите обработать их с помощью Pandas. Поэтому вы используете удобный API Pandas read_sql() для получения DataFrame и быстро расходуете память.
Проблема: вы загружаете в память сразу все данные. Если у вас достаточно строк в результатах SQL-запроса, они просто не поместятся в оперативной памяти.
В Pandas есть опция пакетной обработки для read_sql(), которая может уменьшить использование памяти, но она все же не идеальна: она также загружает все данные в память сразу!
Так как же обрабатывать запросы, объем которых превышает объем памяти, с помощью Pandas? Давайте разбираться.
@BookPython
Если бы в сюжете «Щелкунчика» оказался питон, героям было бы куда проще победить Мышиного короля… В Новый год чудеса случаются — ты можешь проверить это сам! Напиши свою сказку вместе с МТС и поучаствуй в первом в мире IT-контесте по переводу «Щелкунчика» на языки программирования.
Соревнуйся в решении нетривиальной задачи и применяй своё знание Python, Go, C#, JavaScript или Java. Неважно, кто ты, джун, мидл или синиор, — действуй:
• Зарегистрируйся и выбери свой язык программирования.
• Получи часть «Щелкунчика» и гайд о том, как превращать буквы в код.
• Присоединяйся к чату с профи МТС.
• Напиши код круче всех и стань одним из победителей IT-контеста!
Покажи свои hard skills и поборись за 1 из 5 наборов беспроводных наушников Sony, крутые призы и не только. Регистрируйся и используй крисмас-буст от МТС:
bit.ly/3YPPy0J
Алгоритмы и структуры данных в Python
Сортировка пузырьком в python. Bubble sort in Python
Слияние списков. Метод двух указателей Python
Сортировка слиянием в python. Merge sort in Python. Recursive sorting algorithms
Быстрая сортировка в python. Quick sort in Python. Recursive sorting algorithms
Структура данных Stack( LIFO). Задача "Правильная скобочная последовательность"
27 Метод подсчета. Сортировка подсчетом Python
@BookPython
Копирайтеры больше не нужны? Просим новую нейросеть Notion AI написать про Python
В ноябре 2022 года компания Notion представила нейронную сеть для генерации текстов — и на днях мы получили доступ к альфа-версии. Вы не поверите, на что она способна. Notion AI умеет писать статьи, посты и даже твиты — и это вам не Балабоба!
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/707346/
@BookPython
