https://vk.com/video-233041006_456239146
Просмотры: 18
Открытый канал
ID 71233475188223
Python & AI
Обучение программированию: пошаговая инструкция по освоению Python 👉 t.me/kursypythonbot
Курсы программирования на Python
➡️ infazy.ru
- Каналов в рубрике
- 4 657
- Место этого канала
- № 1 058
- Каналов в рубрике
- 1 729
- Место этого канала
- № 377
Аналитика канала
Дашборд
12 октября — 18 октября 2026
Загрузка…
СводкаГлавные показатели канала за выбранный период. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика. Наведите на диаграмму плитки, чтобы увидеть число в каждой точке периода.
Главные числа
ПодписчикиСколько подписчиков у канала сейчас. Волна — число подписчиков в каждой точке периода. Изменение — к началу периода.
106
4,5 %
−5 за период
ПросмотрыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших за период. Это не просмотры за день: сколько посмотрели вчера, MAX не сообщает.
150
29,3 %
было 222
РеакцииСколько реакций у постов, вышедших за период.
1
79,1 %
было 5
УпоминанияСколько раз канал упомянули другие каналы: ссылки и репосты, без рекламных постов. Чем крупнее круг, тем больше упоминаний в этой точке периода.
по подписке
РепостыСколько раз другие каналы сделали репост постов этого канала (без рекламных постов). Репосты входят и в число упоминаний.
после входа
Средний охват постаСколько просмотров в среднем набирает один пост. Считаем по постам старше двух суток: у свежих просмотры ещё растут. Точки, где есть свежие посты, — пунктиром и полыми кружками: охват всех постов на сейчас, он ещё вырастет.
26
16,8 %
было 32
ERRКакая доля подписчиков видит средний пост: средний охват ÷ подписчики × 100 %. Линия — ERR в каждой точке периода, пунктир — ERR прошлого такого же периода. Точки с постами моложе двух суток — полые кружки на пунктирном конце линии.
24,9 %
3,7 п. п.
пунктир — было 28,6 %
Вовлечённость ERКак часто читатели реагируют на посты: реакции ÷ просмотры × 100 %. Засечка на полосе — прошлый период.
0,67 %
1,6 п. п.
было 2,25 %
Постов в деньСколько публикаций в среднем выходит за день. Клетка — точка периода: чем темнее, тем больше постов в день.
0,9
10,3 %
было 1,0
Доля рекламыКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества: до 10 % — низкая, до 25 % — умеренная, до 50 % — высокая, дальше — очень высокая. Рост доли отмечается красным.
по подписке
ДинамикаСверху — число подписчиков на конец каждой точки периода, снизу — прирост за точку: зелёный — подписчиков стало больше, красный — меньше. Над графиком прироста — самый большой прирост и самая большая убыль. Сколько подписалось и отписалось по отдельности, MAX не сообщает.
Рост аудитории
−5подписчиков за период
+3 самый большой прирост · 12 окт 2026 −6 самая большая убыль · 16 окт 2026
Оценка каналаОценка канала от 0 до 100 из пяти частей: аудитория, честность роста, рекламная нагрузка, доверие и достоверность расчёта. Полоса — сколько баллов часть набрала из своего максимума. Индекс пересчитывается каждую ночь; каналы сравниваются с похожими — той же категории и размера.
Как считается
Индекс качества
Индекс качества пока не рассчитан. Он появляется у каналов от 500 подписчиков, которые публикуют посты хотя бы раз в неделю, после недели наблюдения.
ОхватыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших в каждой точке периода (а не просмотры за день). Подписан рекорд; точка с сегодняшним днём бледнее — день ещё идёт. Средний охват поста — по постам старше двух суток.
Просмотры и охват
150просмотров за период 29,3 %
Средний охват поста — 26 просмотров (посты старше двух суток).
ВовлечённостьER — реакции, делённые на просмотры, в процентах — у постов каждой точки периода. Пунктир — ER за весь период. Изменение — в процентных пунктах к прошлому такому же периоду.
Вовлечённость подписчиков
0,67 %ER = реакции ÷ просмотры 1,6 п. п.
ER канала
в среднем за период
ЦитируемостьИндекс цитируемости (ИЦ) — насколько часто и какими каналами упоминают этот канал за последние 30 дней, без рекламных постов. Уровень — место среди похожих каналов. Линия — ИЦ в каждой точке периода (в неделе и месяце — средний за её дни).
Как считается
Индекс цитируемости
Индекс цитируемости пока не рассчитан: он появится после ночного расчёта, когда канал упомянут другие каналы.
РитмСколько постов в среднем выходит в каждый час каждого дня недели, время московское: чем темнее клетка, тем больше публикаций. «Лучшее время» — часы, в которые у постов старше двух суток самый высокий средний охват.
Когда и сколько публикует
ФорматыИз чего состоит лента. У каждого поста один формат — по старшинству: репост, видео, фото, ссылка, текст. Полоса и проценты — доля постов формата; справа — средний охват одного поста формата (по постам старше двух суток), полоска — сравнение с самым просматриваемым форматом.
Форматы публикаций
ПубликацииКаждая точка — пост за период: по горизонтали — дата выхода, по вертикали — просмотры, размер точки — реакции, цвет — формат. Так видно хиты, провалы и то, как меняется охват. У крупных каналов показаны 100 самых просматриваемых постов и равномерная выборка остальных — не больше 1 500 точек.
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
СводкаИтоги выбранного периода: сколько вышло публикаций, сколько у них сейчас просмотров и реакций и средний охват поста. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни, а не просмотры за день. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
РекламаКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Детектор осторожный, поэтому настоящая доля обычно выше. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества. Ниже — средний охват рекламного и обычного поста и кого рекламирует канал (сайты, на которые ведут ссылки из рекламы).
Подробнее
Реклама в канале
Что работаетПосты периода с наибольшим числом просмотров. Полоса — просмотры относительно первого места. Превью — картинка поста, у поста без картинки — аватар канала. Просмотры — сколько у поста сейчас.
Все сообщения
Лучшие публикации
По просмотрам за период
РитмСколько постов вышло в каждый день периода (бледные столбики) и среднее за 7 дней (линия): видно, разгоняется канал или затихает. Сегодняшний день ещё идёт, поэтому среднее для него считается по вчерашний день.
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Публикации за день
Среднее за 7 дней
Данные обновлены в 16:34 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток. Как считается индекс качества
Публикации за период
Загрузка…
IT‑анекдоты — с юмором, но без лишней боли 😄
— Ты баг пофиксил?
— Да, я его переименовал в «фичу». 😎
— Слушай, а твой ИИ реально умный?
— Ну, он мне вчера сказал: «Не пиши код в 3 ночи, ты всё равно потом переписывать будешь». И ведь прав оказался… 😅
— Почему программисты не ходят в лес?
— Там слишком много багов, и ни один не заведён в Jira. 🌳🐞
— Что делает тестировщик, когда находит баг?
— Сначала радуется, потом грустит, потому что теперь ему придётся его описать. 😫📝
— В чём разница между фронтендером и бэкендером?
— Фронтендер: «А давайте сделаем красиво!»
Бэкендер: «А давайте сначала сделаем, чтобы работало». 🤝
Хочешь проверить, насколько ты прокачан в IT-юморе? Пройди небольшой опрос — заодно узнаешь, какой курс обучения подходит именно тебе:
👉 На сайте: https://infazy.ru/podobrat-kurs-python
👉 Телеграме: https://t.me/kursypythonbot
#Python #IT #программирование #анекдоты #курсы #обучение #разработка
— Ты баг пофиксил?
— Да, я его переименовал в «фичу». 😎
— Слушай, а твой ИИ реально умный?
— Ну, он мне вчера сказал: «Не пиши код в 3 ночи, ты всё равно потом переписывать будешь». И ведь прав оказался… 😅
— Почему программисты не ходят в лес?
— Там слишком много багов, и ни один не заведён в Jira. 🌳🐞
— Что делает тестировщик, когда находит баг?
— Сначала радуется, потом грустит, потому что теперь ему придётся его описать. 😫📝
— В чём разница между фронтендером и бэкендером?
— Фронтендер: «А давайте сделаем красиво!»
Бэкендер: «А давайте сначала сделаем, чтобы работало». 🤝
Хочешь проверить, насколько ты прокачан в IT-юморе? Пройди небольшой опрос — заодно узнаешь, какой курс обучения подходит именно тебе:
👉 На сайте: https://infazy.ru/podobrat-kurs-python
👉 Телеграме: https://t.me/kursypythonbot
#Python #IT #программирование #анекдоты #курсы #обучение #разработка
Просмотры: 24
🎉 Разбор задачи: как «сыр» развалился на буквы 🎉
Спасибо всем, кто кидал свои версии в комментарии — было много отличных догадок! Давайте разложим всё по полочкам, чтобы эта ловушка больше никого не путала. 👇
🧠 Что делает код по шагам:
- `shopping_list = ["молоко", "хлеб", "яйца"]` — создаём список из трёх строк.
- `shopping_list.append("яблоки")` — добавляем ещё один элемент. Теперь в списке 4 элемента. Всё логично.
- `shopping_list += "сыр"` — вот тут начинается магия (точнее, баг).
- `print(shopping_list)` — выводим результат, и он удивляет.
🤔 В чём подвох:
- Оператор `+=` для списков работает как конкатенация (склеивание) двух последовательностей.
- А строка в Python — это тоже последовательность, только из символов.
- Поэтому `"сыр"` для Python — это `["с", "ы", "р"]`.
- В итоге `+= "сыр"` добавляет в список не одно слово, а три отдельных символа.
✅ Какой результат мы получаем:
['молоко', 'хлеб', 'яйца', 'яблоки', 'с', 'ы', 'р']
🛠 Как сделать правильно (два надёжных способа):
1. Через `append` — если хотим добавить ровно один элемент:
shopping_list.append("сыр")
2. Через конкатенацию со списком — если хотим склеить два списка:
shopping_list += ["сыр"]
💡 Почему это важно знать:
- Это одна из самых частых ошибок у новичков: путать «добавить элемент» и «склеить последовательности».
- Разница между `append` и `+=` экономит часы отладки в реальных проектах.
- Понимание типов данных (список vs строка) помогает сразу видеть такие ловушки в чужом коде.
🚀 Бонус для тех, кто хочет избежать типичных ошибок с самого старта:
Хотите заранее знать, какие ошибки чаще всего совершают новички в Python и как их обойти уже на первой неделе? Забирайте гайд «5 ошибок новичков в Python и как их избежать уже на первой неделе» — там собраны частые кейсы, примеры и простые правила, которые реально экономят время.
👉 Ссылка на гайд: https://vk.ru/market/product/5-oshibok-novichkov-v-python-i-kak-ikh-izbezhat-uzhe-na-pervoy-nedele-233041006-14621535
#Python #РазборКода #ОшибкиНовичков #ОбучениеПрограммированию #PythonДляНачинающих #ПрактикаКода
Спасибо всем, кто кидал свои версии в комментарии — было много отличных догадок! Давайте разложим всё по полочкам, чтобы эта ловушка больше никого не путала. 👇
🧠 Что делает код по шагам:
- `shopping_list = ["молоко", "хлеб", "яйца"]` — создаём список из трёх строк.
- `shopping_list.append("яблоки")` — добавляем ещё один элемент. Теперь в списке 4 элемента. Всё логично.
- `shopping_list += "сыр"` — вот тут начинается магия (точнее, баг).
- `print(shopping_list)` — выводим результат, и он удивляет.
🤔 В чём подвох:
- Оператор `+=` для списков работает как конкатенация (склеивание) двух последовательностей.
- А строка в Python — это тоже последовательность, только из символов.
- Поэтому `"сыр"` для Python — это `["с", "ы", "р"]`.
- В итоге `+= "сыр"` добавляет в список не одно слово, а три отдельных символа.
✅ Какой результат мы получаем:
['молоко', 'хлеб', 'яйца', 'яблоки', 'с', 'ы', 'р']
🛠 Как сделать правильно (два надёжных способа):
1. Через `append` — если хотим добавить ровно один элемент:
shopping_list.append("сыр")
2. Через конкатенацию со списком — если хотим склеить два списка:
shopping_list += ["сыр"]
💡 Почему это важно знать:
- Это одна из самых частых ошибок у новичков: путать «добавить элемент» и «склеить последовательности».
- Разница между `append` и `+=` экономит часы отладки в реальных проектах.
- Понимание типов данных (список vs строка) помогает сразу видеть такие ловушки в чужом коде.
🚀 Бонус для тех, кто хочет избежать типичных ошибок с самого старта:
Хотите заранее знать, какие ошибки чаще всего совершают новички в Python и как их обойти уже на первой неделе? Забирайте гайд «5 ошибок новичков в Python и как их избежать уже на первой неделе» — там собраны частые кейсы, примеры и простые правила, которые реально экономят время.
👉 Ссылка на гайд: https://vk.ru/market/product/5-oshibok-novichkov-v-python-i-kak-ikh-izbezhat-uzhe-na-pervoy-nedele-233041006-14621535
#Python #РазборКода #ОшибкиНовичков #ОбучениеПрограммированию #PythonДляНачинающих #ПрактикаКода
Просмотры: 25
🐍 Задача дня: «Поймай баг в списке покупок» 🛒
Привет, питон-друзья! Сегодня простая, но хитрая задачка — она отлично тренирует внимательность к типам данных. Попробуйте найти ошибку и напишите свой вариант в комментариях! 👇
Вот код:
shopping_list = ["молоко", "хлеб", "яйца"]
shopping_list.append("яблоки")
shopping_list += "сыр"
print(shopping_list)
🔍 Ваша миссия:
- Запустите (мысленно или в редакторе) этот фрагмент.
- Посмотрите, что выведется в `print`.
- Найдите странность: что не так с добавлением «сыра»?
- Напишите в комментариях: какой результат получится и почему так вышло.
✅ Правильный ответ и подробный разбор опубликуем завтра — не пропустите! 🗓
👉 Хотите прокачать навыки и уверенно разбираться в таких нюансах? Пройдите короткий опрос и узнайте, какой курс обучения подходит именно вам:
- На сайте: https://infazy.ru/podobrat-kurs-python
- В боте: https://t.me/kursypythonbot
#Python #Программирование #ПрактикаКода #ОшибкиНовичков #ОбучениеПрограммированию #PythonДляНачинающих
Привет, питон-друзья! Сегодня простая, но хитрая задачка — она отлично тренирует внимательность к типам данных. Попробуйте найти ошибку и напишите свой вариант в комментариях! 👇
Вот код:
shopping_list = ["молоко", "хлеб", "яйца"]
shopping_list.append("яблоки")
shopping_list += "сыр"
print(shopping_list)
🔍 Ваша миссия:
- Запустите (мысленно или в редакторе) этот фрагмент.
- Посмотрите, что выведется в `print`.
- Найдите странность: что не так с добавлением «сыра»?
- Напишите в комментариях: какой результат получится и почему так вышло.
✅ Правильный ответ и подробный разбор опубликуем завтра — не пропустите! 🗓
👉 Хотите прокачать навыки и уверенно разбираться в таких нюансах? Пройдите короткий опрос и узнайте, какой курс обучения подходит именно вам:
- На сайте: https://infazy.ru/podobrat-kurs-python
- В боте: https://t.me/kursypythonbot
#Python #Программирование #ПрактикаКода #ОшибкиНовичков #ОбучениеПрограммированию #PythonДляНачинающих
🎯 «Ты тонешь в данных, а дедлайн уже завтра?» 😱
Знакомая боль? Таблицы растут, отчёты не сводятся, а вручную всё обработать — нереально. Время уходит, стресс копится, а результат всё ещё «в процессе». 😩
Решение есть — Python! 💪
Вот как он спасает:
✅ Автоматизация рутины: за пару строк кода Python обработает тысячи строк в Excel — вместо часов ручной работы. 🤖
✅ Анализ данных: библиотеки Pandas и NumPy помогут быстро найти закономерности и построить выводы. 📊
✅ Визуализация: Matplotlib и Seaborn превратят сухие цифры в понятные графики и дашборды. 📈
Хочешь превратить эту боль в навык и начать карьеру Data Scientist? ☺
Записывайся на курс «Data Scientist с нуля» 👉 https://vk.cc/cTWhaB
Реклама. ООО НЕТОЛОГИЯ, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
Не знаешь, с чего начать? Пройдите опрос и узнайте, какой курс подходит именно вам:
📌 Сайт: https://infazy.ru/podobrat-kurs-python
📌 Телеграм: https://t.me/kursypythonbot
Подберём путь под твой уровень! 🚀
#DataScience #Python #АналитикаДанных #КарьераВИТ #ОбучениеПрограммированию #Автоматизация #Нетология
Знакомая боль? Таблицы растут, отчёты не сводятся, а вручную всё обработать — нереально. Время уходит, стресс копится, а результат всё ещё «в процессе». 😩
Решение есть — Python! 💪
Вот как он спасает:
✅ Автоматизация рутины: за пару строк кода Python обработает тысячи строк в Excel — вместо часов ручной работы. 🤖
✅ Анализ данных: библиотеки Pandas и NumPy помогут быстро найти закономерности и построить выводы. 📊
✅ Визуализация: Matplotlib и Seaborn превратят сухие цифры в понятные графики и дашборды. 📈
Хочешь превратить эту боль в навык и начать карьеру Data Scientist? ☺
Записывайся на курс «Data Scientist с нуля» 👉 https://vk.cc/cTWhaB
Реклама. ООО НЕТОЛОГИЯ, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP
Не знаешь, с чего начать? Пройдите опрос и узнайте, какой курс подходит именно вам:
📌 Сайт: https://infazy.ru/podobrat-kurs-python
📌 Телеграм: https://t.me/kursypythonbot
Подберём путь под твой уровень! 🚀
#DataScience #Python #АналитикаДанных #КарьераВИТ #ОбучениеПрограммированию #Автоматизация #Нетология
Рекламный пост
Просмотры: 25
1. Python 3.15: финальный релиз с сюрпризом 🐍✨
В октябре 2026 года вышел финальный релиз Python 3.15. Неожиданность случилась ещё на этапе стабилизации: из‑за ошибок в работе `lazy-import` пришлось выпустить третьего кандидата на релиз (RC3), и дату финального релиза пришлось перенести. Одно из главных изменений: UTF‑8 теперь становится кодировкой по умолчанию для файлов и потоков. Разработчики могут больше не прописывать `# -*- coding: utf-8 -*-` и не указывать `encoding='utf-8'` явно — код станет чище и переносимее! 🎉
2. Первый Python Packaging Council 🤝📦
В сентябре 2026 года завершилось голосование, и Python Software Foundation (PSF) объявила состав первого в истории Python Packaging Council. В совет вошли Бретт Кэннон и Прадюн Гедам (на два года), а также Дональд Стаффт, Генри Шрейнер и Ральф Гоммерс (на год). Одновременно избрали и новый состав совета директоров PSF. Одна из первых задач нового совета — работа над черновиками PEP, в частности над PEP 832, который стандартизирует обнаружение виртуальных окружений проекта.
3. Уязвимость в LMCache 🚨🔒
В начале октября 2026 года исследователь Юваль Моравчик из JFrog Security Research обнаружил критическую уязвимость (CVE‑2026‑105192) в системе LMCache, которая используется для ускорения работы больших языковых моделей. Проблема в небезопасной десериализации: при определённой конфигурации злоумышленник может выполнить произвольные команды на сервере и даже получить права root. Уязвимость связана с тем, что в распределённом режиме LMCache использует `pickle.loads` для обработки сетевых сообщений без обязательной аутентификации. Разработчикам рекомендовали ограничить доступ к порту или запустить процессы без прав root до выхода исправления.
🔍 А какая из этих тем зацепила вас больше?
Напишите в комментариях: следите ли вы за развитием Python 3.15, интересуетесь ли изменениями в экосистеме (вроде нового совета) или беспокоитесь о безопасности инструментов для ИИ? 🤔💬
Хотите подобрать курс под ваш уровень — от основ до продвинутых тем в ИИ? Воспользуйтесь инструментом:
🌐 на сайте: infazy.ru/podobrat-kurs-python
✉ в телеграме: t.me/kursypythonbot
Подскажем, с чего начать! 🚀🎓
#Python #IT #Программирование #ИИ #НовостиИТ #Безопасность #Python315
В октябре 2026 года вышел финальный релиз Python 3.15. Неожиданность случилась ещё на этапе стабилизации: из‑за ошибок в работе `lazy-import` пришлось выпустить третьего кандидата на релиз (RC3), и дату финального релиза пришлось перенести. Одно из главных изменений: UTF‑8 теперь становится кодировкой по умолчанию для файлов и потоков. Разработчики могут больше не прописывать `# -*- coding: utf-8 -*-` и не указывать `encoding='utf-8'` явно — код станет чище и переносимее! 🎉
2. Первый Python Packaging Council 🤝📦
В сентябре 2026 года завершилось голосование, и Python Software Foundation (PSF) объявила состав первого в истории Python Packaging Council. В совет вошли Бретт Кэннон и Прадюн Гедам (на два года), а также Дональд Стаффт, Генри Шрейнер и Ральф Гоммерс (на год). Одновременно избрали и новый состав совета директоров PSF. Одна из первых задач нового совета — работа над черновиками PEP, в частности над PEP 832, который стандартизирует обнаружение виртуальных окружений проекта.
3. Уязвимость в LMCache 🚨🔒
В начале октября 2026 года исследователь Юваль Моравчик из JFrog Security Research обнаружил критическую уязвимость (CVE‑2026‑105192) в системе LMCache, которая используется для ускорения работы больших языковых моделей. Проблема в небезопасной десериализации: при определённой конфигурации злоумышленник может выполнить произвольные команды на сервере и даже получить права root. Уязвимость связана с тем, что в распределённом режиме LMCache использует `pickle.loads` для обработки сетевых сообщений без обязательной аутентификации. Разработчикам рекомендовали ограничить доступ к порту или запустить процессы без прав root до выхода исправления.
🔍 А какая из этих тем зацепила вас больше?
Напишите в комментариях: следите ли вы за развитием Python 3.15, интересуетесь ли изменениями в экосистеме (вроде нового совета) или беспокоитесь о безопасности инструментов для ИИ? 🤔💬
Хотите подобрать курс под ваш уровень — от основ до продвинутых тем в ИИ? Воспользуйтесь инструментом:
🌐 на сайте: infazy.ru/podobrat-kurs-python
✉ в телеграме: t.me/kursypythonbot
Подскажем, с чего начать! 🚀🎓
#Python #IT #Программирование #ИИ #НовостиИТ #Безопасность #Python315
Просмотры: 30
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…