متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Сообщество Программистов
الذهاب إلى القناة على Telegram
Здесь ты найдешь полезные материалы которые позволят тебе развиваться в IT. А именно статьи, книги и курсы на тему Python, других языков программирования и IT технологий. Youtube Канал: youtube.com/c/ZProgerIT Автор канала: @zproger8
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Сообщество Программистов
تُعد قناة Сообщество Программистов (@codeblog8) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 16 263 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 101 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 41 330 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 16 263 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 17 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 161، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 43.11%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 15.81% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 7 012 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 571 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 109.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Здесь ты найдешь полезные материалы которые позволят тебе развиваться в IT.
А именно статьи, книги и курсы на тему Python, других языков программирования и IT технологий.
Youtube Канал: youtube.com/c/ZProgerIT
Автор канала: @zproger8”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
16 263
المشتركون
+124 ساعات
+777 أيام
+16130 أيام
أرشيف المشاركات
16 266
Представляю вашему вниманию самый странный код, который позволяет манипулировать стектрейсом.
Если кто не понял — объясняю, перехватывают исключения и поднимают raise, с той целью, чтобы это новое исключение, прилепить к старому в traceback. К какому исключению лепить новую ошибку, указываем в from:
raise RuntimeError() from err
если вызвать следующий код, то будет подниматься RuntimeError игнорируя исключение на уровень выше.
Вы что-то поняли?)
😁 - Нет
🔥 - Да
16 266
Если вдруг у вас появится желание потроллить других разработчиков, и заставить их часами искать ошибки, то этот код будет идеальным решением.
Мы перехватываем хук на исключения, и игнорируем любые действия, в итоге все ошибки в коде будут завершаться нормально, как будто ничего не произошло 😁
16 266
Прилетел issue по-поводу 7го примера с product
Стоит отметить, что после повторных тестов, product оказался медленней обычных циклов for, поэтому я продолжил тесты, и нашел другую реализацию, которая работает в 2-3 раза быстрее, чем обычные циклы.
Речь идет именно о переборе всех комбинаций, как это и делает product. Пример с кодом есть в issue.
Благодарю Devil666face за внесенные правки.
16 266
Возможно вы помните эти видео, где были некоторые советы для изучения программирования
1. Самый простой способ выучить Python
2. Как стать программистом с нуля за год
Совсем недавно нашел канал, в котором публикуются подобные схемы изучения, и где автор канала показывает свой путь в разработке, откуда вы также можете взять дополнительную пользу
t.me/goingtoit ⬅️
16 266
Изначально бот ответил, что для этого требуется версия ядра, архитектура и спецификация USB
Но если указать необходимые данные, он начинает писать драйвер. Хотя делает это не полностью, так как стоит учитывать, что драйвер нельзя написать на 10 строчек.
Если попросить его переписать ядро Linux на Rust, то он тоже это не сделает как минимум из-за того, что нужны слишком большие объемы вычислений.
16 266
Попросил написать историю о Python разработчиках, которые лишились работы, и все складывается очень правдоподобно.
В ближайшее время покажу некоторые возможности этого бота, о которых еще никто не говорил на YouTube. И также стоит напомнить, что программирование стоит учить дальше, как минимум по той причине, чтобы когда ИИ захватит вселенную, он нас пощадил 🙂
16 266
Как отправить Requests запросы быстрее?
1. Библиотека Asyncio для асинхронных запросов
2. Параллельные запросы: concurrent-requests или же grequests, чтобы отправлять несколько запросов одновременно
3. Multiprocessing: Для параллельной отправки запросов с использованием нескольких процессов
4. Gevent: Для параллельной отправки запросов с использованием greenlets, которые представляют собой облегченные совместные потоки. Это может быть полезно, если вы хотите сделать много блокирующих вызовов ввода/вывода одновременно
Также не забывайте о пулах соединений, которые поддерживают кэширование, что позволяет уменьшить накладные расходы
16 266
😁 Простите, не смог удержаться
Зато теперь вы знаете что делать на случай восстания машин. Я это монтировал больше часа, поэтому если смог поднять вам настроение — буду рад если поставите лайк 😁
16 266
Несколько принципов для защиты системы и приложений
1. Систему можно "защитить" до такой степени, что с ней будет невозможно работать. Необходимо найти баланс между защищённостью и удобством.
2. Существует множество атак и угроз, но следует понимать, что наибольшей уязвимостью всегда был — и будет — сам пользователь.
3. Каждый элемент системы должен иметь доступ только к тому, что необходимо ему для работы, и ни к чему более.
4. Безопасность должна быть организована в виде многослойной системы. Когда один из слоёв защиты прорван, следующий остановит атаку.
5. Будьте немного параноиком. Будьте подозрительны. Если что-то выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой, то скорее всего, так оно и есть.
📕 Но также учитывайте, что 100% защиты не существует, поэтому у вас должен быть план на тот случай, если эта защита будет разрушена.
16 266
А кто-то еще жалуется на ускорение циклов в 70 раз 😁😁
В то время как разработчики Python издеваются над людьми, и заставляют везде ставить эти ужасные пробелы.
А ведь скорость разработки от этого падает в целых 4 раза, как говорит автор доклада 😁. А если бы пробелов было 10, то в целых 10 раз!
16 266
1. pip install line_profiler
2. добавляем декоратор @profile
@profile
def summary():
res = sum(range(1_000_000))
print(res)
if __name__ == "__main__":
summary()
3. kernprof -l -v your_file.py
Также можно пробежаться через cProfile, чтобы получить затраченные ресурсы на каждую операцию, но об этом в отдельном видео 😉16 266
В комментариях подсказали еще 1 вариант для 1го примера из видео.
В итоге:
- cycle_example 0.76s
- sum_example 0.43s
- summary 0.01s
Ускорение вышло примерно x70.
Поэтому на этапе оптимизации кода, можно поиграться с подобными комбинациями, и получить максимальную производительность.
