Python Community
الذهاب إلى القناة على Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
إظهار المزيد
📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Community
تُعد قناة Python Community (@python_community_ru) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 502 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 756 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 55 575 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 502 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -76، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.41%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.23% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 507 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 257 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 1.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل docker, git, github, контейнер, await.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
11 502
المشتركون
-124 ساعات
-137 أيام
-7630 أيام
أرشيف المشاركات
11 502
⚡️ Работаем с таблицами Excel
openpyxl — модуль, позволяющий эффективно работать с файлами Excel.
Установка:
pip3 install openpyxl
Начинается вся работа с класса Workbook, который является файлом, содержащий листы. Посмотреть их можно с помощью wb.sheetnames.
После этого выбираем необходимый лист — wb["name"] находит по имени, а wb.active использует последний активный лист.
Помимо простых операций, по типу считывания и установки значений, библиотека также поддерживает таблицы, удаление строк и множество других возможностей самого Excel, подробнее о которых вы можете узнать на сайте документации.
#миниурок #excel11 502
⚡️ Задачка с собеседования | #Medium
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая переводит число в время в читабельном виде. Вы можете быть уверены, что число будет не меньше 0 и не больше 8639999.
Число необходимо перевести в день, часы, минуты и секунды. Ну и дополнительной задачей является — забота о выводе. Слово "день" подбирается на основе кол-ва дней, а часы, минуты и секунды должны заполняться нулями при одноцифровых значениях.
Пример:
to_readable(0) -> 0 дней, 00:00:00
to_readable(224930) -> 2 дня, 14:28:50
to_readable(466289) -> 5 дней, 09:31:29
to_readable(8639999) -> 99 дней, 23:59:59
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 502
⚡️ Создаём асинхронные запросы
В этом нам поможет фреймворк aiohttp.
Установка:
pip install aiohttp
Для более быстрой работы DNS запросов стоит установить aiodns: pip install aiodns.
Модуль позволяет создавать клиенты, HTTP-серверы и даже поддерживает серверные и клиентские веб-сокеты. Веб сервера имеют Middlewares, сигналы и подключаемую маршрутизацию.
Также на сайте есть небольшая информация для пользователей requests.
Пример на картинке выше взят с официального сайта, а больше информации можно найти тут.11 502
⚡️ Извлекаем данные с веб сайтов
Scrapy — это фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий быстрым и простым способом собирать данные с необходимых сайтов.
Установка:
pip install scrapy
Первым делом необходимо создать наследника от scrapy.Spider. В нём вы задаёте ссылки и реализуете метод parse, который обрабатывает результаты запроса.
Запускать скрипт необходимо с помощью scrapy runspider srappy_file.py, в результате чего вы получите огромный вывод работы фреймворка.
Что бы избавится от логов, можете перенаправить их в файл --logfile=log_file_name.txt или --nolog для полного их отключения (не рекомендуется). А чтобы отделить логи от данных парсинга, добавьте в опции -o output_file.json.
#миниурок #scrapy11 502
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая сортирует словарь по убываю на основе значения.
Пример:
sort_dict({"1": 1, "2": 2, "3": 3}) -> {"3": 3, "2": 2, "1": 1}
sort_dict({"obj": 8, 1: 11, "6": 4}) -> {1: 11, "obj": 8, "6": 4}
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 502
⚡️ Быстро поднимаем http сервер
Время от времени появляется необходимость в быстрой передаче файлов с одного ПК на другой в локальной сети.
В таком случае можно поднять сервер на машине с Python. Для этого, нужно зайти в папку с файлами и набрать в консоле
python3 -m http.server.
Если таким способом загрузить файл с другого ПК не получается, проверьте, правильный вы ввели ip-адрес (вместо 0.0.0.0 должен быть ваш ip в сети) и порт.
Всё правильно? Тогда, возможно, ваш брандмауэр, блокирует запросы — исправить это совсем не трудно.
Этот модуль вы можете так же использовать и в скриптах. Подробнее — в документации.11 502
⚡️ Оптимизируем математические операции
Theano — модуль, позволяющий выполнять математические операции. В основном он помогает работать с матрицей гораздо быстрее, чем Python по умолчанию.
Установка:
pip install theano
Его основные преимущества: интеграция с numpy, использование GPU, скорость выполнения, стабильность и даже динамическая генерация кода на C.
На примере выше я создал простую функцию сигмоиды. На вход она принимает матрицу, на выход — то же самое.
Если вам нужно, чтобы на вход была одна единственная переменная, тогда поменяйте dmatrix на dscalar.
#миниурок #theano11 502
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая просчитывает счёт игроков и определяет, кто победил. На вход идёт войско двух команд (два аргумента) в виде списка.
Каждое войско даёт разную силу. Воин — 1, лучник — 2, Гигант — 5, волшебник — 10. Тип героя зависит от индекса. Функция возвращает текст с победившей командой или ничью, если счёт равен.
Пример:
who_won([1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]) -> Ничья
who_won([1, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 1]) -> Команда2 победила
who_won([6, 4, 3, 1], [12, 0, 0, 1]) -> Команда1 победила
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 502
⚡️ Создаём диаграммы прямо внутри python
Диаграммы помогают легче описать команде архитектуру приложения, а в этом поможет модуль diagrams.
Установка:
pip install diagrams
Первым делом необходимо импортировать класс Diagram. Поскольку он работает с файлом (создаёт изображение с диаграммой), то необходимо закрывать класс после работы. Удобнее всего это делать с помощью with.
Потом мы импортируем типы из diagrams.aws (весь список можно посмотреть тут). После — создаём между ними связи с помощью побитового смещения (<<, >>) и символа "-". Подробнее в той же ссылке.
Если вам интересно, вот ещё парочка примеров с официального сайта.11 502
⚡️ Выводим красивые ошибки
pretty_errors — модуль, редактирующий вывод исключений.
В нём нет необходимости, но таким образом ошибки легче читаются, воспринимаются и уменьшается риск случайного уничтожения, например, вашей клавиатуры.
Установка:
pip install pretty_errors
После установки необходимо написать python -m pretty_errors. Программа задаст парочку вопросов, необходимых для работы модуля. Если вы не знаете, что отвечать, просто нажимайте enter.
При запуске любого python файла и появлении ошибки запустится pretty_errors, и вы получите отредактированный вывод, как на примере выше.
#миниурок #pretty_errors