现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 12 500 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 141，并在 俄罗斯 地区排名第 52 962 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 12 500 名订阅者。
根据 10 六月, 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 -78，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 6.92%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.62% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 865 次浏览，首日通常累积 328 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 11 六月, 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。
12 500
订阅者
-224 小时
-117 天
-7830 天
帖子存档
12 500
Вывод уникального идентификатора переменной
Уникальный идентификатор переменной находится с помощью метода id(). Для этого нужно просто передать в метод имя переменной.
Идентификатор объекта – это целое число, которое гарантированно будет уникальным и постоянным для этого объекта в течение его жизненного цикла.
12 500
🐼 Pandas vs Polars: сравнение синтаксиса и скорости 🐻
Pandas - это незаменимая библиотека Python для Data Science. Её самым большим недостатком является то, что она может быть медленной при операциях с большими наборами данных. Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных.
Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных.
Эта статья кратко познакомит вас с библиотекой Polars и сравнит её с Pandas в отношении синтаксиса и скорости.
▪ Читать дальше
▪ Зеркало
▪ Код
@data_analysis_ml
12 500
Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны.
Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel
А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international
В общем добро пожаловать!
12 500
Уже 18 января, стартует подготовительный курс по Python🐍
Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты времени.
Вас ждет 69 уроков теории и практики прямо в браузере, вебинары, лайвкодинг и первая собственная программа на Python, написанная под руководством опытного наставника.
По окончании 14-дневного курса вы уже владеете базовым знанием языка!
Запишитесь прямо сейчас!
12 500
Hackerforms — UI для Python
Интересный модуль для питона для разработки интерактивных интерфейсов. Импортируем модуль, пишем код, на выходе получаем интерфейс с отличным дизайном.
С вопросами можно обратиться в тред на реддите. И документация, куда же без неё.
Есть бесплатный и платные тарифы. На сайте можете глянуть примеры проектов на этом модуле.
#разработка
12 500
📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов
Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам.
✔️ Смотреть список
@pro_python_code
12 500
💫 Модули Python для ускоренной обработки JSON
Разработка ПО неизбежно сопряжена с парсингом JSON. Если вы взаимодействуете с API, передаете сообщения между хостами или собираете данные, то, вероятнее всего, используете JSON. Python поставляется со стандартной библиотекой json. Ее возможностей хватает для большинства случаев. Однако некоторые сценарии требуют более гибких и быстрых решений.
При создании приложения или библиотеки, интенсивно работающей с JSON, следует обзавестись более функциональным модулем. В статье мы рассмотрим ряд отличных модулей, позволяющих парсить JSON с такой легкостью, о которой базовые аналоги могут только мечтать. Некоторые из них значительно превосходят библиотеку json в скорости выполнения задач.
✔️ Читать дальше
@pro_python_code
12 500
🐼 Pandas для анализа данных. 33 функции библиотеки Pandas полезные в работе.
В этой статье я перечислю 33 лучших функций, встроенных в библиотеку Pandas, которые обычно используются для анализа данных, и, возможно, этих функций будет достаточно для выполнения какой-либо вашей задачи.
✔️ Читать дальше
@pro_python_code
