Python задачки

الذهاب إلى القناة على Telegram

Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B

إظهار المزيد

الشبكة:Python Books. Книги по питону روسيا54 142 التكنولوجيات والتطبيقات10 225...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python задачки

تُعد قناة Python задачки (@pythonquestions) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 934 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 225 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 54 142 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 934 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -77، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.37‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 760 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل void, developer, professional, api, loginpage.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

11 934

المشتركون

-1624 ساعات

-247 أيام

-7730 أيام

760

عرض المشاهدات

لا توجد بيانات24 ساعات

لا توجد بيانات48 ساعات

6.37%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

11 934

Каким будет вывод этого кода в консоли?

Anonymous voting

11 934

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Хачатур, старший разработчик в Яндексе, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Хачатур будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Хачатуру Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

11 934

Каким будет вывод этого кода?

Anonymous voting

11 934

One Day Offer для Python-разработчиков!💚 15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️ Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой. Чем предстоит заниматься: ✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода Встречаемся 15 августа онлайн. Регистрируйся по ссылке

11 934

LLM (большие языковые модели) или агент LLM и ИИ-агент — эти слова часто звучат в одном ряду, будто это одно и то же. На деле — два разных объекта. LLM отвечает на запрос. Все, что за пределами окна диалога, ей не принадлежит. Агент — это модель плюс код вокруг нее: правила проекта, доступ к файлам, автопроверка тестов, взаимная проверка кода моделями. Модель пишет, а обвязка решает, что оставить, что переписать, что заблокировать. Разница между «просто LLM» и «агент с обвязкой» видна на одном и том же запросе: без правил проекта — код с ошибками и неправильным стандартом тестов. С правилами — типизированный код и зеленые тесты. 16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке — показывает полный рабочий цикл агента поверх готового репозитория. Без теории, только живое демо на Python. После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара. Разберитесь один раз, где решает сама модель, а где — код вокруг нее: https://clc.to/erid_2W5zFJZsYhf Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJZsYhf

11 934

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 934

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 934

@pythonrabota - для тех, кто сейчас в поиске

11 934

Каким будет результат выполнения кода?

Anonymous voting

11 934