Python Developer
الذهاب إلى القناة على Telegram
Авторский канал действующего Python-разработчика Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media РКН: https://clck.ru/3GA6KW Реклама на бирже: https://telega.in/c/python_tg
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Developer
تُعد قناة Python Developer (@python_tg) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 197 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 259 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 30 979 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 197 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 266، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -15، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.54%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.70% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 021 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 208 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 10.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل developer, собеседование, memes, архитектура, api.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Авторский канал действующего Python-разработчика
Сотрудничество: @bape_ads
Прайс: @bape_media
РКН: https://clck.ru/3GA6KW
Реклама на бирже:
https://telega.in/c/python_tg”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
21 197
المشتركون
-1524 ساعات
+897 أيام
+26630 أيام
أرشيف المشاركات
21 197
❔ Вопрос с собеседования
Что делает
nonlocal и где его можно использовать?
Ответ: nonlocal позволяет изменять переменную из ближайшей внешней функции, не создавая новую локальную. Он работает только внутри вложенной функции, когда нужно изменить переменную, объявленную во внешней, но не в глобальной области видимости.
Это часто используется в замыканиях, чтобы сохранять и обновлять состояние между вызовами вложенной функции.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
Айтишник, присаживайся поудобнее: собрали для тебя подборку лучших каналов про ИИ, разработки и языки кода.
• Only GPT — твой гид по нейронкам, секретным функциям GPT 5.1 и способам обхода внутренней цензуры.
• Only Hack — канал профессионального хакера про приватность и безопасность.
• Only Apple — инсайды о новых девайсах Apple и утечки от разработчиков компании.
• Only Python — ТОП-1 бесплатные материалы по питону в Интернете.
• Only IT — прорывные стартапы, которые задают тренды в индустрии.
• Only GitHub — всякие полезности (и бесполезности) с Гитхаба.
• Only Tech — все самые свежие и актуальные технологии.
• Ну и мемасики про IT конечно
Сохраняй в подписках!
21 197
🐍 Ускорение роутера в Django в 51 раз
В статье рассказывается, как за счёт простой замены регулярных выражений на startswith и других приемов удалось радикально ускорить маршрутизацию в Django.
Автор описывает путь от диагностики проблемы до прироста в 51 раз в скорости обработки URL.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 197
❔ Вопрос с собеседования
Что делают
globals() и locals()?
Ответ: Функции globals() и locals() возвращают словарь с переменными текущей области видимости.
▶️ globals() — это доступ ко всем глобальным именам в текущем модуле (то есть переменным, функциям и классам, определённым на верхнем уровне)
▶️ locals() — возвращает локальные переменные в текущем контексте: внутри функции, класса или блока
Они полезны для динамического анализа, отладки, метапрограммирования и при работе с eval() / exec().
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
🐍 Как устроена память в Python?
В статье разбирается, как Python работает с памятью — какие участки использует, как управляет объектами и очищает ненужные данные.
Рассказывается, как устроены ссылки, зачем нужен сборщик мусора и как избежать типичных проблем с утечками памяти.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
❔ Вопрос с собеседования
В чём разница между вызовом
start() и run() у threading.Thread?
Ответ: Метод start() создаёт новый поток и автоматически вызывает run() внутри него.
Если вызвать run() напрямую, он выполнится в текущем потоке, как обычная функция — без создания нового потока и без параллелизма.
Это ключевое различие: start() запускает отдельный поток исполнения, а run() просто выполняет код в том же потоке.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
🐍 Docker для самых маленьких: упаковываем Python-бота за 10 минут
В статье на примере Telegram-бота показывают, как упаковать Python-проект в Docker так, чтобы он запускался одинаково на любом сервере без ручной настройки окружения.
Автор шаг за шагом показывает создание Dockerfile, сборку образа, запуск контейнера и объясняет, как безопасно передавать токены и обновлять бота.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
❔ Вопрос с собеседования
Что знаешь о нереляционных базах данных?
Ответ: Нереляционные базы (NoSQL) не используют жёсткую табличную модель и работают с более гибкими структурами данных. Они не требуют фиксированной схемы, поэтому разные записи могут иметь разный набор полей.
Такие базы хорошо масштабируются горизонтально: данные распределяются по узлам кластера, что помогает выдерживать высокие нагрузки и большие объёмы. Поддерживаются разные модели хранения — ключ-значение, документная, столбцовая и графовая. Это позволяет выбирать подходящую структуру под конкретную задачу.
К распространённым системам относятся MongoDB (документы), Cassandra (столбцы), Redis (ключ-значение) и Neo4j (графы). Они применяются там, где важны масштабирование, скорость и гибкость данных.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
🏗 Курс “Software Architect” от OTUS — набор заканчивается! 🚨
Успейте занять место в группе курса «Software Architect»! Станьте экспертом в проектировании отказоустойчивых и масштабируемых систем. Пройдите вступительный тест и получите скидку, чтобы не пропустить старт обучения!
✅ Почему стоит пойти:
- 100% практики на реальных проектах
- Проектирование гибких архитектур
- Микросервисы, интеграции, Big Data
- Современные паттерны: CQRS, Event Sourcing
- Карьерный рост: рекомендации партнёрам для лучших
✅ Кому подойдёт:
- Разработчики, готовые к новому уровню
- Архитекторы, углубляющие экспертизу
- Тимлиды
✅ Что освоите:
- Проектирование масштабируемых архитектур
- Оптимизация взаимодействия сервисов
- Повышение качества и устойчивости систем
📌 Пройдите тест и забронируйте место со скидкой. Не упустите шанс стать экспертом в архитектуре систем! Подробности уточняйте у менеджера
👉 Пройти тестирование https://otus.pw/02xn/?erid=2W5zFHPotwA
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
21 197
🐍 Курс по разработке телеграм-ботов на Aiogram 3.4
Курс закроет весь базовый и средний уровень разработки ботов на Aiogram 3.4. Каждый урок — конкретный инструмент, который нужен в реальной разработке.
Разберёте:
▶️ Cоздание бота и точку входа на Aiogram 3.4; ▶️ Фильтры, обработчики и работу с сообщениями; ▶️ Роутеры и грамотную структуру проекта; ▶️ Клавиатуры: Inline, Reply, Builder — и где что уместно; ▶️ CallbackQuery и построение интерактивных сценариев; ▶️ FSM Context — последовательные шаги, формы, подтверждения; ▶️ Middleware — добавление логики между апдейтом и хендлером; ▶️ Интеграцию с базой данных и перенос логики на сервер; ▶️ Деплой бота, настройку окружения и типовые практики; ▶️ Mini Apps и работу с Telegram Web Apps.Подойдет тем, кто хочет научиться разрабатывать ботов с полноценной структурой, которую можно поддерживать, расширять и разворачивать в продакшене. ⛓ Ссылка на курс tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
❔ Вопрос с собеседования
Что означает, что QuerySet в Django «ленивый»?
Ответ: «Ленивый» QuerySet означает, что Django не делает запрос к базе в момент создания QuerySet. Когда вы вызываете .filter(), .exclude(), .all() и т.п., сам запрос ещё не выполняется — создаётся только объект, описывающий будущий SQL.
Фактическое обращение к базе происходит только тогда, когда результаты действительно нужны: при итерации по QuerySet, вызове list(), count(), first(), exists() и других методов, которые требуют данных.
Такой подход помогает избежать ненужных обращений к базе и улучшает производительность — запросы выполняются только в момент реальной необходимости.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
🐍 Как я научил квадрокоптер возвращаться домой без GPS
Автор столкнулся с задачей возврата дрона в исходную точку без GPS и написал Python-скрипт, который запоминает визуальные ориентиры на пути.
В статье показан сам алгоритм, примеры с OpenCV и пояснение, как это работает в замкнутом помещении.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
❔ Вопрос с собеседования
Есть ли в Python дженерики, как в Java или C++?
Ответ: Да, но только на уровне аннотаций. С Python 3.5 появились обобщённые типы (List[T], Dict[K, V]) через модуль typing, но они нужны для статической проверки и никак не влияют на поведение программы во время исполнения.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 197
☄️ В предверии Нового Года, айтишник из «Matrix», скупил все курсы топовых IT школ, и выложил 5ТБ слитых курсов к себе в каналы.
👩💻 Python:
https://t.me/+kBPlIQ1kpHw0YmQy
👩💻 Все ЯП:
https://t.me/+pkvOZc3g5gU3YTEy
👩💻 Backend:
https://t.me/+QRq_LSpodJ80NjE6
📱 Frontend и Web:
https://t.me/+jOItOzJamrNhOTIy
👩💻 Графика и дизайн:
https://t.me/+lxe3X0QQXVk2NWIy
Все материалы в закрепе и постоянно пополняются👆
