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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python RU
Channel Python RU (@pro_python_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 12 394 subscribers, ranking 9 877 in the Technologies & Applications category and 52 233 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 394 subscribers.
According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -24 over the last 30 days and by 5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.26% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 999 views. Within the first day, a publication typically gains 404 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as api, docker, github, sql, linux.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 03 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
def find_names(obj):
import inspect
# currentframe - текущий контекст выполнения, т.е. эта же функция
# а f_back - фрейм код, который ее вызвал
parent_frame = inspect.currentframe().f_back
# соберем все глобальные и локальные переменные вызывающего кода
# это словарь имя переменной: ее значение
search = {**parent_frame.f_globals, **parent_frame.f_locals}
for name, v in search.items():
# если переменная ЯВЛЯЕТСЯ искомым объектом вернем ее имя
if v is obj:
yield name
Тестируем:
class A: ...
x = A()
y = x
print(list(find_names(x))) # ['x', 'y']
Так как имен может быть несколько, то возвращается список. Кроме того, может быть ситуация, когда в список запрячутся посторонние имена. Например, на None могут ссылаться встроенные переменные интерпретатора:
a = None
print(list(find_names(a)))
# ['__doc__', '__package__', '__spec__', '__cached__', 'a']
Зачем это вообще нужно? Например, можно сделать функцию, что будет составлять словарь из переменных по их именам:
def make_dict(*args):
return {next(find_names(_arg)): _arg for _arg in args}
a, b, c = 10, 20, 30
d = make_dict(a, b, c)
print(d) # {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}
Это весело, но, пожалуйста, будьте с этим осторожны, так как код выше примитивен и написан только в демонстрационных целях. Я уже отмечал, что find_names может зацепить не те имена, поэтому не используйте его в своих программах, если нет очень веских на это причин.
#хаки #секретыclass Abram:
foo = 10
class Barak(Abram):
pass
class Clara(Barak):
pass
print(Abram.foo, Barak.foo, Clara.foo) # 10 10 10
Тут понятно и новичку, что поле foo вроде как "наследуется" классами Barak и Clara у класса Abram. Однако, давайте попробуем его поменять:
Abram.foo = 20
print(Abram.foo, Barak.foo, Clara.foo) # 20 20 20
Barak.foo = 30
print(Abram.foo, Barak.foo, Clara.foo) # 20 30 30
Abram.foo = 40
print(Abram.foo, Barak.foo, Clara.foo) # 40 30 30
Видим, что у класса Barak и Clara значение стало 30, а Abram.foo живет своей жизнью после Barak.foo = 30 и не перестало влиять на прочие классы.
Работает это так. При поиске атрибута класса сначала спрашивается у самого класса, есть ли у него этот атрибут, если да, то он вернется, если нет, то идут к следующему классу, который старше по иерархии наследования (Clara → Barak → Abram → object). Если у него тоже нет, то идут еще дальше, пока не найдут, иначе возникнет исключение AttributeError.
В нашем примере будем рассуждать с конца. Чему равно Clara.foo? Есть ли атрибут foo у Clara? Вообще говоря, его нет, ведь мы ни разу не присваивали ничего к Clara.foo:
>>> 'foo' in Clara.__dict__
False
Предок класса Clara – класс Barak. Как только мы написали Barak.foo = 30 в классе Barak появился свой собственный foo:
>>> Barak.foo = 20
>>> 'foo' in Barak.__dict__
True
А до этого атрибут foo был изначально только у Abram. Если теперь написать Clara.foo = 50, то у каждого из классов будет свой foo.
Clara.foo = 50
print(Abram.foo, Barak.foo, Clara.foo) # 40 30 50
Вывод: как только мы присвоим атрибут, то атрибуты классов-предков перестают на него влиять. Будьте внимательны, ведь такая же логика действует и для методов класса.
@pro_python_code