ch
Feedback

不要被骗子欺骗!Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记,请订阅

Python RU

Python RU

前往频道在 Telegram

Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j

显示更多

📈 Telegram 频道 Python RU 的分析概览

频道 Python RU (@pro_python_code) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 325 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 10 150,并在 俄罗斯 地区排名第 52 257 位。

📊 受众指标与增长动态

自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 12 325 名订阅者。

根据 01 十一月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -22,过去 24 小时变化为 -2,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 8.23%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.15% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 014 次浏览,首日通常累积 388 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 4。
  • 主题关注点: 内容集中在 api, docker, github, sql, linux 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j”

凭借高频更新(最新数据采集于 02 十一月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

12 325
订阅者
-224 小时
-67 天
-2230 天
帖子存档
Python RU
12 325
📹 Python+SQL работа с базами данных. ▪Видео @pro_python_code

Python RU
12 325
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 5: Продвинутые функции. ▪Видео ▪Код из видео ▪Часть 1 ▪Часть 2 ▪Часть 3 ▪Часть4 @dat
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 5: Продвинутые функции. ▪Видео ▪Код из видео ▪Часть 1 ▪Часть 2 ▪Часть 3 ▪Часть4 @data_analysis_ml

Python RU
12 325
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 4: Создание матриц из файла. ▪Видео ▪Код из видео @machinelearning_ru
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 4: Создание матриц из файла. ▪Видео ▪Код из видео @machinelearning_ru

Python RU
12 325
🐍 Как профессионально писать логи Python В статье мы поговорим о библиотеке structlog и узнаем, как она помогает писать каче
🐍 Как профессионально писать логи Python В статье мы поговорим о библиотеке structlog и узнаем, как она помогает писать качественные логи. Такие логи содействуют ежедневной работе программиста и способствуют внедрению эффективных практик для обеспечения последовательного подхода к логированию во всем проекте. Помимо этого, рассмотрим распространенные проблемы логирования и способы их решения посредством structlog. Материал будет интересен как для начинающих, так и для опытных разработчиков, поскольку данный инструмент способен кардинально изменить процесс написания логов! Когда-то я часто пренебрегал логами и писал их только тогда, когда они помогали в среде разработки. Логи служили эффективным средством для обнаружения ошибок или проверки надлежащей работы кода, но их польза ограничивалась только локальной отладкой. После освоения structlog я научился писать логи, которые не только помогают в повседневной работе, но и обязывают применять качественные практики для обеспечения согласованного подхода к логированию. Как результат, упрощается парсинг логов для поставляемого приложения и улучшается мониторинг в таких инструментах, как Datadog и Grafana. В статье я поделюсь опытом работы со structlog и продемонстрирую ее возможности на примерах. Допустим, пользователь намерен загрузить файлы, и мы уже создали конечную точку, принимающую эти запросы. В прошлом я бы написал логи таким образом: import logging ... logging.debug("Start uploading file with name %s. Number of retries: %s", file_name, 0) ... logging.error("Failed uploading file with name %s. Current retry: %s.", file_name, retries) ... С данным фрагментом кода все в порядке. СТАТЬЯ

Python RU
12 325
Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев. Освойте один из самых популярных языков для бэк
Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев. Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django. Начнем писать код на первом уроке! Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub. Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!

Python RU
12 325
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 3. Практика ▪Видео ▪Код из видео @pro_python_code
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 3. Практика ▪Видео ▪Код из видео @pro_python_code

Python RU
12 325
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 2 Полезные функции. ▪Видео ▪Упражнения @machinelearning_ru
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 2 Полезные функции. ▪Видео ▪Упражнения @machinelearning_ru

Python RU
12 325
📧Python Атоматизация отправки email с selenium ▪Видео @pro_python_code
📧Python Атоматизация отправки email с selenium ▪Видео @pro_python_code

Python RU
12 325
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы. ▪Видео ▪Код из видео @machinelearning_ru
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы. ▪Видео ▪Код из видео @machinelearning_ru

Python RU
12 325
🔥 Дайджест полезных материалов из мира : Python за неделю Почитать: — Таблица-справочник – генератор DAG? А что так можно было? — Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair — Обнаружение meterpreter сессий в ОС Windows — Генерация паспортных данных для обучения моделей — Анализ музыкальных предпочтений с использованием аудиоаналитики на Python — Классификация грибов методами ML — Бесплатный курс VK Education: углублённый Python для студентов и недавних выпускников — Книга «Python. Лучшие практики и инструменты. 4-е изд.» — Нужна ли вам Kafka? Разбираемся в технологии и собираем простое приложение на базе managed-решения — Первые шаги в ML на обучающем хакатоне: обнаружение птиц на фотографиях yolov8s + sahi — Simple Weather notification project built with python in mobile. — Why Java Is an Object-Oriented Programming Language? — Elastic D&D - Week 2 - Streamlit & the Login Page — Supervised Learning — Understand the request - response cycle of Django. — Guide to Data Cleaning and Preparation for Analysis using Pandas library in Python — Unveiling the Power of the Proxy Design Pattern with a Remote API Example in Python — "Which job sectors are witnessing a surge in demand for AI and Data Science professionals?" — Data Science with Python and Java: A Dynamic Duo for Modern Analytics — Comment ajouter des hyperliens à Excel avec Python Посмотреть: 🌐 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси (⏱ 10:27) 🌐 Уроки Golang с нуля /#25 - Интерфейсы (⏱ 10:51) 🌐 Многопоточный парсер на Python. ООП подход (⏱ 08:24) 🌐 Задание 4 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 03:54) 🌐 Задание 5 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 07:10) 🌐 Задание 3 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 04:22) 🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике (⏱ 59:45) 🌐 Python для начинающих. Урок 10 | Работа со строками (⏱ 22:48) 🌐 Задание 6 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 15:06) 🌐 Анонимная, временная почта на Python для принятия кодов активации | Фриланс на Python (⏱ 13:32) Хорошего дня!

Python RU
12 325
🖥Многопоточный парсер на Python. ООП подход 🎞 Video @python_job_interview
🖥Многопоточный парсер на Python. ООП подход 🎞 Video @python_job_interview

Python RU
12 325
Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

Python RU
12 325
photo content

Python RU
12 325
У Яндекс Практикума есть бесплатный курс по основам анализа данных. В нём забавный интерактивный сюжет и много практики: четы
У Яндекс Практикума есть бесплатный курс по основам анализа данных. В нём забавный интерактивный сюжет и много практики: четыре реальных кейса из разных областей. Вам предстоит: — выяснить причину массовой поломки гаджетов, — проверить окупаемость рекламы мобильного приложения, — выбрать стратегию развития ИИ-стартапа, — оценить эффективность роботов в службе поддержки. На курсе вы напишете первый код на Python и поймёте, чем занимаются специалисты в сфере. → Приходите учиться бесплатно

Python RU
12 325
Шпаргалка состояний HTTP-запросов для тех, кто любит requests, и не только. #http

Python RU
12 325
🖥 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси 🎞 Video @pro_python_code
🖥 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси 🎞 Video @pro_python_code

Python RU
12 325
Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев. Освойте один из самых популярных языков для бэк
Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев. Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django. 🐍 Начнем писать код на первом уроке. Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub 🔖Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем как пройти бесплатные курсы профессии! Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: 2Ranyn1dv6k

Python RU
12 325
📚7 лучших CLI-библиотек Python в 2023 году 1. Typer Это одна из самых популярных библиотек на GitHub с более чем 10,5 тыс. звезд. Она поможет легко разрабатывать CLI-приложения, которые понравятся пользователям. Typer предоставляет простой способ создания CLI-приложений на Python благодаря автоматической справке, автоматическому заполнению и преобразованию входных и выходных данных. Эта библиотека поддерживает различные типы и стили команд и аргументов. 2. Click Эта библиотека помогает создавать интерфейсы командной строки компонуемым способом с минимальным количеством кода. Название “Click” расшифровывается как “command line interface creation kit” (набор для создания интерфейса командной строки). Click отличается гибкой конфигурацией и поставляется с хорошими настройками по умолчанию. Этот модуль способен сделать процесс написания инструментов командной строки быстрым и увлекательным, а также предотвратить разочарование, вызванное невозможностью реализовать задуманный API CLI. 3. Fire Эта библиотека от Google предназначена для автоматической генерации интерфейсов командной строки из абсолютно любого объекта Python. Она предоставляет много возможностей, таких как инструмент для разработки и отладки кода Python, изучение существующего кода и превращение чужого кода в CLI, облегчение перехода между Bash и Python и многое другое. 4. Tqdm Отображение индикатора выполнения при загрузке данных — один из распространенных способов создания хорошего пользовательского опыта. Эта библиотека предоставляет быстрый, расширяемый индикатор выполнения для Python и CLI. Tqdm использует умные алгоритмы для предсказания оставшегося времени и пропуска ненужных показов итераций, что позволяет в большинстве случаев снизить накладные расходы. 5. Plumbum Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы компактность скриптов оболочки была воплощена в реальном языке программирования? Эта библиотека поможет осуществить вашу мечту. Помимо оболочкоподобного синтаксиса и удобных шорткатов, библиотека обеспечивает локальное и удаленное выполнение команд (через SSH), локальные и удаленные пути к файловой системе, упрощенное управление рабочим каталогом и средой, а также набор инструментов для программирования CLI. 6. Argcomplete Кажется, все предпочитают автозаполнение. Это упрощает жизнь. Библиотека Argcomplete предоставляет возможность добавить заполнение вкладок в приложения CLI с автоматической генерацией скриптов завершения и хуков для различных оболочек. Она поддерживает различные режимы и конфигурации. Это особенно полезно, если программа обладает множеством опций или подпарсеров и может динамически предлагать завершения для значений аргументов/опций (например, когда пользователь просматривает ресурсы в сети). 7. Termgraph Если нужно создавать ASCII-графику и диаграммы в CLI-приложении, то Termgraph — подходящий для этого ресурс. Как вы уже догадались, он предоставляет возможность создания ASCII-графов и диаграмм с различными типами и стилями графики и форматами данных. Termgraph поддерживает гистограммы, цветные диаграммы, эмодзи и другие типы графики.

Python RU
12 325
🔥 Дайджест полезных материалов из мира: Python за неделю Почитать: — Чтобы ускорить работу Numba и кода NumPy, нужно понять, как работают процессоры — Python Ice Cream: Лучший способ отладки кода — Метаданные как обезбол при миграции — Полное руководство по использованию нескольких баз данных в Django — Пятифакторный тест личности — бот в Телеграм — Как правильно дифференцировать дискретные функции (Часть 2. Все-таки, МКЭ?) — Строим пайплайн в sсikit-learn — пошаговое руководство — Архитектурные нюансы OpenStack. Принципы работы компонентов Nova — Я скачал 1400+ пакетов, чтобы улучшить 1 — Структура тестового фреймворка — Разработка RESTful API на Python с помощью HappyX — BI-аналитика на коленке: делаем веб-аналитику в DataLens — Курс проложит аналитик: проверьте, какими SQL-скилами вы экипированы — SRP: Refactoring the Data Science Beyond Classes — NumPy Tutorial #9: Array Join — Web3.py: Desenvolvendo app clientes para Ethereum com Python — MY NEW WEBSITE [Free AI image creator] — Android Operating System — Elastic D&D - Week 1 - Project Introduction — How to use Kaggle for Climate Change studies — Programmers need to learn "not to be the frog in the warm water" — scraping all airconditioned from the free market sales site — How To Install Private Git Hosted Dependencies Inside Docker Image Using SSH Посмотреть: 🌐 Практика парсинга Python (⏱ 05:27) 🌐 Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4 (⏱ 10:06) 🌐 Большой гайд по парсингу на Python. Часть 3 Работаем с selenium (⏱ 06:14) 🌐 Уроки Golang с нуля /#24 - Тесты (⏱ 09:50) 🌐 Полный Гайд по парсингу на Python: от азов до продвинутых техниик,. Часть 1 (⏱ 07:04) 🌐 Полный Гайд по парсингу на Python: Практика. Часть 2 (⏱ 05:59) 🌐 Python для начинающих. Урок 9 | Работа со строками (⏱ 15:13) 🌐 Задание 2 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 03:46) 🌐 Задание 1 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 02:50) 🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике (⏱ 00:00) 🌐 Новый оператор в Python для объединения словарей в один символ #shorts #python (⏱ 01:00) Хорошего дня!

Python RU
12 325
Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4 🎞 Видео @pro_python_code
Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4 🎞 Видео @pro_python_code