Python RU
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 12 326 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 10 166,并在 俄罗斯 地区排名第 52 207 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 12 326 名订阅者。
根据 03 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 -16,过去 24 小时变化为 -3,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 7.59%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.08% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 935 次浏览,首日通常累积 379 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 5。
- 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 04 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。
$ git clone https://github.com/thanhminh6996/CompressedCrack.git
$ cd ./CompressedCrack
Использование:
Нас интересует скрипт crack.py который принимает несколько параметров:
$ python crack.py -i file_name min_character max_character characters
🌵 -i file_name : путь до архива.
🌵 min_character: минимальное количество символов в пароле.
🌵 max_character: максимальное количество символов в пароле.
🌵 characters: используемые в пароле символы по которым будет осуществляться перебор, 123qwerty!@$ и т.д.
$ python crack.py -i file.zip 1 5 1234567890
⚙️ GitHub/Инструкция
@pro_python_codedef singleton(cls):
# храним все разные синглтоны с одном словаре (класс -> экземпляр)
instances = {}
def getinstance():
# если класса нет среди ключей нашего словаря - создадим экземпляр
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
# вернем ссылку на него
return instances[cls]
return getinstance
Вот так мы помечаем, что класс MySingleton – синглтон:
@singleton
class MySingleton:
def __init__(self):
self.x = 10
print("__init__")
📎 Пример (проверяем единственность экземляра):
>>> x1 = MySingleton()
init
>>> x2 = MySingleton()
>>> x1 is x2
True
>>> x1.x = 100
>>> x2.x
100
• init было вызвано единажды
• Обе переменные указывают на один экземпляр
• При изменении полей в одном экземпляре, они меняются и во втором.
Плохо то, что MySingleton здесь – это функция (результат работы декоратора), а не класс: вы не можете вызывать класс-методы у нее. Эта проблема решается использованием метаклассов.
# обратите внимание, метакласс наследован от type
class Singleton(type):
_instances = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls not in cls._instances:
cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instances[cls]
Применение (Python 3):
class MySingleton(metaclass=Singleton):
def __init__(self):
self.x = 10
print("__init__")
⚠️ Не злоупотребляйте синглтонами, они осложняют тестирование кода.d = {"a": 2, "b": 3, "c": 2}
f = lambda: zip(d.values(), d.keys())
max_ = max(f())
min_ = min(f())
print(max_, min_)>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.23387694358825684
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
0.20793890953063965
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.2012779712677002
Оказалось, что третий.
Если в тестируемом кусочке кода вам потребуется обратиться к переменным или модулям из глобальной зоны видимости, то удобно воспользоваться параметром globals и присвоить его результаты функции globals().
>>> import math
>>> my_const = 6.28
>>> timeit.timeit('math.cos(my_const)', globals=globals())
0.12635547306854278
Можно также передавать в timeit имя функции (без параметров):
>>> import timeit >>> def foo(): "-".join(map(str, range(1000))) ... >>> timeit.timeit(foo, number=1000)📎 timeit можно вызвать из терминала:
python -m timeit -s "from math import sqrt" -n 10000 "x = sqrt(25)"После ключа -s идет строка инициализации; она выполнится единожды. Ключ -n установит число итераций теста (рекомендуется не меньше 1000). ⚠️ Помните, что результаты тестов могут отличаться в зависимости от вашего компьютера, ОС, версии Python, фаз луны и много еще чего. Также советуем вам не увлекаться чрезмерной оптимизацией во вред читаемости кода. Желаем вам продуктивного программирования!
