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 20 964 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 158 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 31 398 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 964 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -82، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.81%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.36% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 057 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 123 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 31 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
20 964
المشتركون
-124 ساعات
-377 أيام
-8230 أيام
أرشيف المشاركات
20 957
Что общего у Netflix, Google и Spotify
Все эти компании используют Python для разработки своих продуктов. Python подходит для создания веб-приложений, анализа данных и даже машинного обучения.
Познакомиться с этим универсальным языком можно на бесплатном курсе Нетологии. За 5 занятий вы не просто изучите теорию, а создадите 2 рабочих проекта.
Сначала напишете планировщик задач. Начнёте с кода, который запрашивает дату и описание задачи, добавите условные операторы и циклы, встроите в программу уникальную функцию с помощью готовых библиотек. После создадите телеграм-бота и перенесёте в него функционал планировщика — на выходе у вас будет полноценное приложение.
Помощь в практике и ответы на вопросы сможете получить в чате с экспертами и однокурсниками. Записывайтесь
20 957
🐍 Как в Django после логина через Google заполнить профиль пользователя
В статье рассказывается, как после аутентификации через Google автоматически получить пол, дату рождения и описание из профиля и сохранить их в базу.
Автор показывает, как настроить кастомный pipeline, обратиться к People API и встроить это в свой Django-проект.
⛓ Читать статью
🔖 Предыдущая часть — КЛИКtags: #статья ➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Платформа для практики Python
Genepy — классная платформа с задачами по Python: от простых до нестандартных и реально интересных.
Работает прямо в браузере — запускаешь и сразу решаешь.
⛓ Ссылка на платформу
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Meta в Django и зачем он нужен?
Ответ: Meta — это вложенный класс, с помощью которого задаются дополнительные настройки модели или формы. Он не описывает поля напрямую, а управляет поведением объекта: имя таблицы (db_table), сортировка (ordering), ограничения (unique_together), человекочитаемые названия (verbose_name) и другие параметры.
Django использует метаклассы, чтобы считать информацию из Meta при создании модели и сконфигурировать её работу в ORM и админке. Переопределять механизм не требуется — достаточно определить class Meta внутри класса.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Учимся Flask: как написать своё веб-приложение?
В статье автор объясняет, как написать свое первое веб-приложение на Flask, начиная с установки и настройки окружения.
Разбираются основы маршрутизации, работа с HTML-шаблонами и обработка пользовательского ввода, сопровождаемые примерами кода.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо?
Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую.
Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться.
Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 957
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
20 957
🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ
На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram.
Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
🎯 Набор на бесплатное обучение в 2025 году продолжается!
Если вы хотите сменить профессию или получить новые навыки — сейчас самое время.
Участие в проекте бесплатное, но количество мест ограничено❗️
В проекте более 200 тыс. человек уже прошли обучение и улучшили свои компетенции 🔥
Обучение по востребованным направлениям, удобный формат и реальный шанс изменить карьеру — всё это ждёт вас в проекте.
Присоединяйтесь,
➡️ Подпишитесь на канал!
Реклама ООО АДИ Групп ИНН 7017283529
20 957
🐍 Как в 2025 году в Django реализовать аутентификацию через Google?
В статье показано, как добавить авторизацию через Google в Django-проект с помощью OAuth 2.0 и библиотеки social-auth-app-django.
Автор объясняет, как зарегистрировать приложение в консоли Google, настроить проект и обрабатывать вход пользователей через Google-аккаунт.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое ленивые вычисления?
Ответ: Ленивые вычисления — это техника, при которой значения вычисляются только по мере необходимости, а не сразу. В Python это реализовано с помощью генераторов, итераторов и таких функций, как range(). Они позволяют экономить память и ресурсы, особенно при работе с большими наборами данных, так как элементы вычисляются и обрабатываются по одному.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
