Python & ООП с нуля

Подробный курс для тех, кто хочет уверенно понять, как устроено ООП в Python — от базовых понятий до продвинутых механизмов вроде декораторов, дескрипторов и weakref-ссылок.

Что внутри:
– Основы ООП: классы, экземпляры, методы
– Атрибуты, области видимости и инкапсуляция
– staticmethod, classmethod, property
– Наследование, MRO, миксины, перегрузка операторов
– Работа с памятью, weakref и управление хранением данных
– Примеры, задачи, пояснения и хорошая структура из 20+ блоков

📌 Отличный курс для тех, кто хочет не просто “писать классы”, а глубоко понимать, как работает объектная модель в Python.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Курс | #Python #ООП #Классы #Разработка #Программирование #Обучение

Создание веб-сервисов на Python

Отличный курс для тех, кто хочет освоить разработку веб-приложений с нуля и шаг за шагом разобраться, как устроен интернет «под капотом».

Чему вы научитесь:
– Базовому пониманию работы современных веб-технологий
– Использовать Python для создания интернет-приложений
– Парсингу с помощью Beautiful Soup
– Взаимодействию с API и сетевым протоколам
– Работе с базами данных: SQL и NoSQL
– Использованию Django и Bootstrap для построения интерфейсов
– Хранению и обработке пользовательских данных
– Практической реализации проекта: умный дом

📌 Хорошая структура, теоретическая база и множество практики.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Курс | #Python #Django #WebDev #API #SQL #NoSQL #Bootstrap #Backend #Парсинг #PythonКурс

Какой язык программирования выбрать в 2025 году?

Разбираемся, какие ЯП в топе сейчас — и куда стоит вкладывать своё время и внимание 👇

📱Python
— Прост в изучении, идеален для новичков
— Лидер в Data Science, автоматизации и AI
— Минус: не лучший для high-performance задач

📱JavaScript
— Главный язык Web-разработки
— Работает и на фронте (React, Vue), и на бэке (Node.js)
— Минус: особенности синтаксиса могут сбивать с толку

👩‍💻 Go (Golang)
— Простота + высокая производительность
— Часто используется в DevOps, backend и микросервисах
— Минус: ограниченный функционал по сравнению с Java/Python

👩‍💻 C#
— Отлично подходит для Windows-приложений и геймдева (Unity)
— Развивается в экосистеме .NET
— Минус: чуть выше порог входа

👩‍💻 Rust
— Безопасность + скорость
— Важен в системном программировании и WebAssembly
— Минус: сложный для новичков

📌 Вывод:
Начни с Python или JavaScript, если ты новичок.
Выбирай Go или Rust, если хочешь прокачать производительность.
А C# отлично подойдёт тем, кто интересуется десктопом или Unity.

↗️ Программирование 24/7
➡️ #ЯП #Python #JavaScript #Go #Rust #CSharp #ITкарьера #Обучение

Изучаем Pandas

Автор: Майкл Хейдт
Год издания: 2018

Книга от Packt и издательства «Гевисста» — отличный старт для тех, кто хочет эффективно обрабатывать и анализировать данные в Python. Подойдёт как новичкам, так и тем, кто хочет повысить производительность своих решений.

Что внутри:
– Основы библиотеки Pandas
– Эффективная работа с DataFrame и Series
– Методы очистки, фильтрации и преобразования данных
– Группировка, агрегации, объединения
– Советы по оптимизации и ускорению анализа

📌 Для аналитиков, дата-сайентистов и Python-разработчиков.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #Pandas #Аналитика #DataScience #Программирование #АнализДанных

Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Авторы: Пол Дейтел, Харви Дейтел
Год издания: 2020

Одна из самых полных книг по современным возможностям Python. Подойдёт тем, кто хочет прокачаться в машинном обучении, облаках и анализе данных.

Что внутри:
– Обработка естественного языка (NLP)
– Извлечение данных из Twitter
– Машинное обучение с scikit-learn
– Глубокое обучение с Keras
– Большие данные: Hadoop, Spark, NoSQL
– Облачные технологии и IoT
– Работа с библиотеками: NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, Matplotlib и др.

📌 Для Python-разработчиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет в AI/ML.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #AI #BigData #ОблачныеТехнологии #DataScience #МашинноеОбучение

Чем отличается Machine Learning от Deep Learning?
И что из этого изучать первым — объясняем простыми словами:

🧠 Machine Learning (ML) — это раздел ИИ, где алгоритмы учатся находить закономерности в данных.
Примеры:
– Определение спама в письмах
– Рекомендации фильмов
– Прогнозирование спроса

💡 Алгоритмы: Decision Trees, SVM, Random Forest, KNN, и простые нейросети.

🧬 Deep Learning (DL) — это подмножество ML, где используются глубокие нейросети.
Они отлично справляются с:
– Распознаванием лиц
– Переводом текста
– Голосовыми помощниками
– Генерацией изображений и музыки

💡 DL требует больше данных, мощных видеокарт и длительного обучения моделей.

🎯 Что изучать первым?
👉 Начни с Machine Learning — ты поймёшь базовые принципы: как работает обучение, ошибка, переобучение, метрики.
Это даст фундамент для понимания Deep Learning.

📌 Подойдёт для аналитиков, разработчиков, студентов и всех, кто хочет шагнуть в мир ИИ.

↗️ Программирование 24/7
➡️ #AI #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #Обучение #ИТБаза #Python

🔎 Навигация по каналу

Здесь собраны все основные материалы: лучшие курсы и книги по IT, языкам программирования, DevOps и разработке. Используй хэштеги для удобного поиска:

📚 Книги по программированию и IT

➡️ #Книга #DevBooks #Python #ООП #DataScience #MachineLearning #AI #Delphi #SQL #CSharp #Linux #Алгоритмы #Backend #Frontend

💻 Курсы по языкам и разработке

➡️ #Курс #Python #JavaScript #CSharp #C++ #Java #HTML #CSS #SQL #Dart #Flutter #Lua #Golang #Ruby #Delphi #TypeScript

🛠 DevOps, инструменты и практика
➡️ #Docker #Ansible #Git #Linux #CI_CD #Swarm #Kubernetes #MRSK #GitHub #Инфраструктура #Автоматизация #Тестирование #Postman #Selenium #Jira

📌 Пост будет обновляться по мере выхода нового контента.

↗️ Основной канал
📦 Архив

Объектно-ориентированное программирование с Python

Автор: Ирв Кальб
Год издания: 2024

Практичная книга, которая поможет тебе перейти от скриптов к полноценной архитектуре приложений. Всё через понятные примеры, без перегрузки теорией. Подойдёт и для новичков, и для тех, кто хочет систематизировать знания по ООП.

💡 Что внутри:
– Основы ООП: классы, объекты, инкапсуляция
– Наследование и полиморфизм на Python
– Создание собственных модулей и программ
– Проектная часть с реальными задачами
– Подход к обучению через практику и пояснения

Если ты хочешь уверенно применять ООП в Python — это отличная книга, с которой стоит начать.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #ООП #Программирование #Разработка

Python. Исчерпывающее руководство — для практикующих разработчиков

Эта книга от Дэвида Бизли — не просто справочник, а настоящее боевое руководство по современному Python. Без «воды», без затянутостей — только практические знания и чёткое объяснение сложных тем.

💡 Что внутри:
– Модули, функции, замыкания и декораторы
– Генераторы, итераторы, сопрограммы
– Контекстные менеджеры и дескрипторы
– Глубокое погружение в классы и метаклассы
– Организация и структура больших проектов
– Работа с потоками, очередями и асинхронностью
– Оптимизация, тестирование, отладка и рефакторинг

📌 Идеально для мидлов и сеньоров, которые хотят структурировать свои знания и «прокачать» Python до уровня эксперта.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #Разработка #Backend #Async #DevPro #AdvancedPython

Компьютерное зрение на Python. Первые шаги

Автор: Э. Д. Шакирьянов

Отличная книга, чтобы понять, как компьютеры «видят» изображения и видео. Подойдёт для старта в одной из самых перспективных сфер — компьютерном зрении.

💡 Что внутри:
– Основы цифровой обработки изображений
– Знакомство с OpenCV на Python
– Работа с изображениями и видео
– Фильтрация, выделение контуров, поиск объектов
– Примеры и задачи, которые легко повторить
– Подготовка к ML-проектам на базе CV

Если ты хотел освоить компьютерное зрение — это отличный старт с понятным объяснением и практикой.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #КомпьютерноеЗрение #OpenCV #CV #MachineLearning #AI #Программирование

Телеграм-боты на Python — продвинутый уровень

Полный курс по разработке телеграм-ботов с использованием современных инструментов и практик. Идеален для тех, кто хочет перейти на новый уровень в Python-разработке и автоматизации через Telegram API.

💡 Что внутри:
– Фреймворк aiogram и продвинутые диалоговые цепочки с aiogram_dialog
– Работа с базами данных: PostgreSQL, SQLAlchemy, Alemic
– Создание микросервисной архитектуры на базе NATS и RabbitMQ
– Планировщик задач Taskiq
– Тестирование: автоматическая проверка ботов, взаимодействие с СУБД, FSM
– Локализация, gettext, fluentogram, мультиязычные боты
– Деплой: запуск через Docker и Systemd
– Проектная часть: от постановки задачи до полноценного проекта

📌 Курс для тех, кто уже знаком с Python и хочет разрабатывать сложные, масштабируемые и профессиональные боты.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Курс | #Python #Telegram #Боты #Aiogram #NATS #PostgreSQL #SQLAlchemy #Docker #Автоматизация #Микросервисы

🗓 IT-новости

🖥 OpenAI представила ChatGPT 5.0
Новая версия — это шаг к автономному ИИ. Улучшена работа с кодом, добавлены локальный режим и оффлайн-доступ. ChatGPT теперь может работать даже без подключения к интернету — удобно и безопасно.

👩‍💻Visual Studio Code 2.0 — анонс от Microsoft
Редактор получил обновлённый интерфейс, мощную встроенную AI-помощь и полную синхронизацию с GitHub Copilot Enterprise. Кодинг ещё никогда не был таким продуктивным.

📱 Telegram запустил платформу мини-приложений на Python
Теперь можно разрабатывать полноценные приложения внутри Telegram с официальной поддержкой Python, ботов и AI-фреймворков. Открываются новые возможности для разработчиков.

↗️ Программирование 24/7
➡️ #ITновости | #ChatGPT #Python #Telegram #VSCode #AI #OpenAI #GitHub #Разработка

Python для сетевых инженеров

Отличная находка для специалистов по сетям, которые хотят прокачать навыки автоматизации, DevOps и программирования на Python. Эта книга — один из лучших путеводителей по современным подходам в управлении инфраструктурой.

💡 Что внутри:
– Автоматизация сетей с нуля
– Практика DevOps для инженеров
– Работа с сетевыми протоколами с помощью Python
– Примеры скриптов и конфигураций
– Подходы к управлению инфраструктурой как кодом
– Практическая интеграция с сетевыми устройствами

Если ты хочешь повысить свою эффективность и перейти на новый уровень в сетевой инженерии — обязательно к прочтению.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #DevOps #Сети #Автоматизация #Инфраструктура #Программирование #Packt

FastAPI для бэка. Полный курс по современному Python backend’у

Универсальный курс, с которым ты:
– научишься разрабатывать полноценные Python-приложения на FastAPI
– создашь собственный pet-проект для портфолио
– освоишь весь актуальный стек: SQLAlchemy, Redis, Celery, Pytest, Docker и не только

💡 Что внутри:
– Основы FastAPI: запуск, роутинг, Pydantic
– Работа с базой данных: SQLAlchemy, запросы, авторизация
– Кэширование и фоновые задачи: Redis, Celery
– Админка, тестирование, деплой, мониторинг
– Визуальное сравнение с Flask и Django
– Структурированные модули и чистый код
– Теория + реальная практика = результат

Если ты хочешь уверенно писать backend на Python — этот курс будет отличной базой.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Курс | #FastAPI #Python #Backend #SQLAlchemy #Redis #Docker #DevOps #Pytest #Celery #Программирование

Зачем нужен Docker разработчику?

Инструмент, который экономит часы и спасает от боли с «не тем Python’ом», конфликтующими зависимостями и разными средами.

💡 Что даёт Docker:
– 🐳 Упрощает настройку окружения
– ⚙️ Изолирует проект от системы — запускаешь в контейнере
– 🔁 «Работает у меня» = «Работает везде»
– 🔬 Идеален для микросервисов, CI/CD и тестирования
– 📦 Упаковывает всё в удобный образ, который можно запустить где угодно

Если ты ещё не пробовал Docker — возможно, зря теряешь мощный инструмент разработки.

↗️ Программирование 24/7
➡️ #Советы | #Docker #DevOps #Backend #Python #Контейнеризация #Разработка

Anyone Can Code: Algorithmic Thinking

Автор: Ali Arya
Год издания: 2023

Одна из самых свежих книг по алгоритмическому мышлению — с упором на практику и понимание. Объясняет базовые концепции через визуальные примеры и упражнения на Python и C++.

Что внутри:
– Алгоритмы и структуры данных с нуля
– Построение архитектуры решений
– Сравнение подходов: Python vs C++
– Переход от интуитивного к структурному мышлению
– Подготовка к интервью через задачи и примеры

📌 Отличный выбор для новичков, собеседующихся кандидатов и всех, кто хочет научиться думать, как инженер.

⬇️ Скачать | Программирование 24/7
➡️ #Книга | #Python #Cplusplus #Алгоритмы #Программирование #DataStructures #Интервью #Обучение