Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Простой Python | Программирование
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Простой Python | Программирование analitikasi
Простой Python | Программирование (@python_piton_javascript) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 129 293 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 913-o'rinni va Rossiya mintaqasida 3 884-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 129 293 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -2 558 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.78% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.94% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 6 183 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 508 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 31 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent модуль, itertools, gigachat, math, decimal kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Iyul, 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.
129 293
Obunachilar
-1324 soatlar
-2977 kunlar
-2 55830 kunlar
Postlar arxiv
MongoDB: Фильтр с регулярными выражениями
Ты можешь использовать регулярные выражения в качестве модификатора фильтра. Регулярные выражения можно использовать только для запроса строк. Чтобы найти только те документы, в которых поле «адрес» начинается с буквы «S», используй регулярное выражение {"$regex": "^S"}.
#практика
🐍 Когда мне говорят, что Python слишком простой язык, сразу показываю канал Python Learning
Здесь ты научишься:
▪Превращать текст в голос
▪Определять локацию по IP
▪Писать телеграм-ботов
▪Создавать 3D-игры
Самый необычный канал про Python, подписывайся – @Python_per_month
wxPython: продвинутая работа с виджетами
Делимся видео, где автор рассказывает про расширенную работа с виджетами на примерах использования классов ListBox, SplitterWindow, HtmlWindow, Notebook, ListCtrl. Также описан принцип использования смешивателей (mixins).
👀Смотреть видео
#видео #wxpython
Тетрис с помощью pygame
pygame — это оболочка Python для библиотеки SDL, что означает Simple DirectMedia Layer. SDL обеспечивает межплатформенный доступ к базовым мультимедийным аппаратным компонентам твоей системы, таким как звук, видео, мышь, клавиатура и джойстик. Благодаря этой статье ты узнаешь, как создать тетрис с помощью pygame.
👉Читать статью
#статьи
NumPy: Поиск в массиве
Ты можешь совершать поиск в массиве для определенного значения и возвращать индексы, которые получают совпадение. Для поиска в массиве используй метод where(). В данном примере идет поиск индексов, где значение равно 4.
#практика #numpy
map
Функция map() используется для применения функции ко всем элементам указанного итерируемого объекта и возврата объекта Map. Делимся видео, где автор демонстрирует применение данной функции.
👀Смотреть видео
#видео
Hydra
Hydra — это фреймворк Python с открытым исходным кодом, упрощающий разработку исследовательских и других сложных приложений. Ключевой особенностью является возможность динамически создавать иерархическую конфигурацию по композиции и переопределять ее через файлы конфигурации и командную строку. Данная статья познакомит тебя с Hydra.
👉Читать статью
#статьи
splitlines
Метод splitlines() разбивает строку на список. Разбиение выполняется на разрывах строк. При желании можно указать, следует ли включать разрывы строк (True) или нет (False). Значение по умолчанию — False.
#практика
Анализ аудиоданных
Каждый аудиосигнал содержит характеристики. Делимся статьей, где демонстрируется анализ аудиоданных. Ты научишься разделять гармонические и ударные сигналы, извлекать биты, работать с спектрограммами.
👉Читать статью
#статьи
Dropout
Dropout — это простой и мощный метод регуляризации для нейронных сетей и моделей глубокого обучения. Делимся видео, где автор демонстрирует использование Dropout. Продемонстрирована реализация с помощью Keras.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Pandas: Чтение CSV
Простой способ хранения больших наборов данных — использовать файлы CSV (значения, разделенные запятыми). Файлы CSV содержат обычный текст, который могут читать все, включая Pandas. Используй to string() для вывода всего DataFrame. Если у тебя большой DataFrame с большим количеством строк, Pandas вернет только первые 5 строк и последние 5 строк. Ты можешь изменить максимальное количество строк с помощью pd.options.display.max rows.
#практика #pandas
Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта
Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта (или KMP) — это алгоритм поиска строки, полезный для очень эффективного поиска вхождений шаблона в строку. Делимся видео, где автор объясняет этот алгоритм и демонстрирует реализацию с помощью Python.
👀Смотреть видео
#видео
Изучить основы Python за 14 дней? За 990 рублей? Это реально!
Подключайтесь к нашему подготовительному курсу по Python-разработке!
Не важно, сколько вам лет, какое у вас образование и кем вы работаете сейчас. Для начала обучения не нужен опыт в разработке!
Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты вашего времени.
Всего за 2 недели вы изучите основы языка под руководством опытного наставника, пройдете 69 урока с практикой в браузере и напишите свою первую программу.
Торопитесь. Стартуем 12 октября!🤘
Автоматическая озвучка субтитров на YouTube
Делимся статьей, где автор демонстрирует реализацию автоматической озвучки субтитров на YouTube с помощью компьютерного зрения. Для этого используются ML, OpenCV и библиотека ZeroMQ.
👉Читать статью
#статьи
Как автоматизировать сбор данных с сайта? Эту задачу решит парсер на Python. Создайте его на бесплатном онлайн-интенсиве образовательной платформы Skillbox, который пройдёт с 10 по 12 октября в 21:00 по московскому времени.
Подробная программа:✍️ https://clc.to/l_SSyw.
Каждому зарегистрированному участнику вышлем на почту 3 полезных материала по Python с руководствами и скриптами, которые пригодятся начинающему разработчику.
На интенсиве вы узнаете о профессии Python-разработчика и создадите собственный рабочий алгоритм работы с данными.
Спикер — Михаил Овчинников. 15 лет работает в сфере IT — от стартапов до крупных компаний.
Всем, кто дойдёт до конца интенсива, подарим электронную книгу «Человек + машина» Пола Доэрти и Джеймса Уилсона. Подключайтесь к прямым эфирам и используйте возможность получить сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Будет интересно!
Pandas: Очистка данных неправильного формата
Ячейки с данными неправильного формата могут затруднить или даже сделать невозможным анализ данных. Чтобы исправить это, у тебя есть два варианта: удалить строки или преобразовать все ячейки в столбцах в один формат. В данном примере все ячейки в “Date” конвертируются в даты. Затем лишние строки удаляются с помощью dropna().
#практика #pandas
wxPython: Механизм обработки событий
События являются неотъемлемой частью каждого приложения с графическим интерфейсом. Все приложения с графическим интерфейсом управляются событиями. Приложение реагирует на различные типы событий, которые генерируются в течение его работы. В данном видео автор демонстрирует механизм обработки событий в wxPython.
👀Смотреть видео
#видео #wxpython
Ближайшие соседи/скользящая средняя
Алгоритм ближайших соседей предполагает сходство между новым случаем/данными и доступными случаями и помещает новый случай в категорию, которая наиболее похожа на доступные категории. Скользящее среднее — это метод, позволяющий получить общее представление о тенденциях в наборе данных; это среднее значение любого подмножества чисел. Скользящее среднее чрезвычайно полезно для прогнозирования долгосрочных тенденций. В данной статье проводится сравнение методов.
👉Читать статью
#статьи
Где найти рейтинг лучших курсов по Python?
Мы – tutortop, самый крупный агрегатор курсов на рынке онлайн-образования! Сейчас в нашем сервисе представлено более 5000 курсов от более чем 250 школ и все их можно сравнить по рейтингу и отзывам.
Специально для вас мы собрали подборку из топовых курсов по Python-разработке по мнению наших пользователей:
1. Профессия «Разработчик на Python» от SkyPro. Рейтинг 4.8 на основе 97 отзывов.
2. Курс: Python, BI и BigData от ProductStar. Рейтинг 4.8 на основе 97 отзывов.
3. Профессия «Профессия Fullstack-разработчик на Python» от SkillFactory. Рейтинг 4.8 на основе 244 отзывов.
Еще более 70-ти курсов по разработке на Python можно найти и сравнить в tutortop!
nonlocal
Ключевое слово nonlocal используется для ссылки на переменную в ближайшей области видимости. Оно не будет работать с локальными или глобальными переменными и поэтому должно использоваться для ссылки на переменные в других областях.
#практика
