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 12 385 subscribers, ranking 9 837 in the Technologies & Applications category and 52 002 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 385 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -60 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.60%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.36% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 065 views. Within the first day, a publication typically gains 416 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- 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 27 August, 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.
a = 256
b = 256
c = 257
d = 257
print(a is b) # #1
print(c is d) # #2
print(True + True + True == 3) # #3
print(True is 1) # #4
print(False == 0) # #5
print(False is 0) # #6
🔢 Варианты ответа:
A)
True
True
True
True
True
B)
False
True
False
True
False
C)
False
True
False
True
False
D)
True
False
False
False
False
✅ Правильный ответ: B
💡 Почему?
- a is b → True, потому что int от -5 до 256 кэшируются.
- c is d → False, число 257 не кэшируется.
- True + True + True == 3 → True, более того, True == 1.
- True is 1 → False — это разные типы (bool и int).
- False == 0 → True, False is 0 → False.
docker container prune
▪ Удалить неиспользуемые образы
docker image prune
docker image prune -a
▪ Удалить неиспользуемые сети
docker network prune
▪ Удалить неиспользуемые тома
docker volume prune
▪ Комплексная очистка всего окружения
docker system prune
docker system prune -a
⚙️ Автоматизация очистки (раз в неделю через cron)
0 * * 0 /usr/bin/docker system prune -f
📦 Для Docker Compose-проектов
docker-compose down --remove-orphans
✅ Регулярная очистка — залог стабильности и свободного пространства. Привычка, за которую ваша система скажет спасибо.
@DevopsDocker
def create_funcs():
funcs = []
for i in range(3):
def f():
return i
funcs.append(f)
return funcs
for func in create_funcs():
print(func())
Варианты ответа:
A)
1
2
B)
2
2
C)
0
0
D) Ошибка выполнения
---
✅ Правильный ответ: B
Почему:
Это классическая late binding: функция f() не сохраняет значение i на момент создания, а берёт его из текущей области видимости при вызове.
К моменту вызова i == 2 (последнее значение в range(3)), поэтому все три функции возвращают 2.
Чтобы избежать этого — можно использовать аргументы по умолчанию: def f(i=i): return i