en
Feedback
Python RU

Python RU

Open in 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

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 12 500 subscribers, ranking 10 141 in the Technologies & Applications category and 52 962 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 500 subscribers.

According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -78 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.92%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.62% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 865 views. Within the first day, a publication typically gains 328 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
  • 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 11 June, 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.

12 500
Subscribers
-224 hours
-117 days
-7830 days
Posts Archive
Python RU
12 500
Вывод уникального идентификатора переменной Уникальный идентификатор переменной находится с помощью метода id(). Для этого ну
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.

Python RU
12 500
🐼 Pandas vs Polars: сравнение синтаксиса и скорости 🐻 Pandas - это незаменимая библиотека Python для Data Science. Её самым
🐼 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 дальшеЗеркалоКод @data_analysis_ml

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
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!

Python RU
12 500

Python RU
12 500
Уже 18 января, стартует подготовительный курс по Python🐍 Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты вр
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!

Python RU
12 500

Python RU
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

Python RU
12 500

Python RU
12 500
📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов Настоящий новогодний подарок всем Python ра
📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам. ✔️ Смотреть список @pro_python_code

Python RU
12 500
💫 Модули Python для ускоренной обработки JSON Разработка ПО неизбежно сопряжена с парсингом JSON. Если вы взаимодействуете с
💫 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

Python RU
12 500
🐼 Pandas для анализа данных. 33 функции библиотеки Pandas полезные в работе. В этой статье я перечислю 33 лучших функций, вс
🐼 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

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500