Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 12 496 subscribers, ranking 10 169 in the Technologies & Applications category and 52 938 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 496 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -81 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 6.80%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.10% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 850 views. Within the first day, a publication typically gains 387 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 13 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.
12 496
Subscribers
-224 hours
-137 days
-8130 days
Posts Archive
12 496
Repost from Kali Linux
☠️ Security Scripts
Набор скриптов для защиты и нападения для обучения изучающих информационную безопасность.
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
#python #hack #pentest #redteam #blueteam
⚙️ GitHub
@linuxkalii
12 496
Python + Selenium: как получить координаты по адресам
https://nuancesprog.ru/p/6794/
@pro_python_code
12 496
🐍С того самого момента как ты узнал, что питоны — не только шикарные рептилии, но и язык программирования, твоя жизнь больше никогда не станет прежней.
И ты достиг крутых результатов!
Настало время сделать следующий шаг…
🔍Surf ищет в команду Python разработчика на внутренние проекты компании:
по автоматизации, аналитике и внедрению сервисов для отделов PM, бухгалтерии, back-офиса и т.д.
Почему стоит работать в Surf:
🟢Гибкий график
🟢Лекции и мастер-классы
🟢ДМС со стоматологией
🟢Распределённая команда
🟢У нас понятные грейды
🟢Развиваем личный бренд
🟢Есть жизнь после сеньора
🟢Обучаем английскому
Что нужно делать:
🔹Работать с DWH, проектировать схемы для хранения данных, подготавливать витрины данных;
🔹Загружать данные из различных источников (сторонние сервисы, собственные разработки) в DWH;
🔹Автоматизировать data-pipelines, ETL процессов;
🔹Разрабатывать REST API;
🔹Находить ошибки и аномалии в данных, автоматизировать проверки качества данных;
Стэк: Python 3, Flask, Django, ETL: Apache Airflow, PostgreSQL/MySQL, будет плюсом опыт работы с - Pandas.
Пиши нашему рекрутёру @alenka_ff . Ждём тебя в Surf🏄♂️
12 496
При работе в Kivy с потоками (threading) вы должны иметь в виду, что все изменения в графическом интерфейсе должны делаться из главного потока. Да, и это не смотря даже на GIL! Дело в том, что контекст OpenGL очень не любит, когда его трогают из чужого потока, что приводит к случайным и иногда сложно уловимым визуальным глюкам (см. прикрепленное фото).
Как это сделать? Воспользоваться декоратором
mainthread, который поставит при вызове оригинальной функции поставит ее выполнение в следующий тик главного цикла приложения в главном потоке.
Пример использования из Durak GUI. Метод self.on_found_peer вызывается из другого вспомогательного потока, но он меняет интерфейс, поэтому должен быть снабжен декоратором mainthread:
from kivy.clock import mainthread
class DurakFloatApp(App):
...
@mainthread
def on_found_peer(self, addr, peer_id):
print(f'Найден соперник {peer_id}@{addr}')
# делать что-то с GUI!
...
self.discovery = DiscoveryProtocol(self.my_pid, PORT_NO)
#
self.discovery.run_in_background(self.on_found_peer)12 496
🔎 Sherlock
Алгоритм, написанный на Python проверяющий наличие учётной записи в социальных сетях по заданному никнейму пользователя
Алгоритм быстро проверяет множество сайтов, что позволяет, не теряя много времени, найти аккаунты под одноимённой регистрацией
Установка: git clone https://github.com/sherlock-project/sherlock.git
Код
Список соцсетей
@pro_python_code
12 496
Сделайте шаг к профессии DevOps-специалиста! Изучите базовые инструменты на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox, который пройдёт 11–13 июля в 21:00 по московскому времени.
Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/8Qti2g.
Сразу отправим вам на почту чек-лист «Погружаемся в DevOps».
Под руководством опытного Lead DevOps-специалиста Константина Брюханова вы:
💻 поймёте, что такое DevOps и почему эта специальность так востребована;
💻 узнаете подробнее о профессии специалиста DevOps;
💻 выясните основные задачи DevOps и инструменты их решения.
К концу интенсива упакуете небольшое приложение в Docker и автоматизируете его сборку. Это высоко оценят будущие работодатели.
🎁 Всем дошедшим до конца интенсива подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 496
Сделайте шаг к профессии DevOps-специалиста! Изучите базовые инструменты на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox, который пройдёт 11–13 июля в 21:00 по московскому времени.
Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/8Qti2g.
Сразу отправим вам на почту чек-лист «Погружаемся в DevOps».
Под руководством опытного Lead DevOps-специалиста Константина Брюханова вы:
💻 поймёте, что такое DevOps и почему эта специальность так востребована;
💻 узнаете подробнее о профессии специалиста DevOps;
💻 выясните основные задачи DevOps и инструменты их решения.
К концу интенсива упакуете небольшое приложение в Docker и автоматизируете его сборку. Это высоко оценят будущие работодатели.
🎁 Всем дошедшим до конца интенсива подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 496
Repost from Анализ данных (Data analysis)
💡10 фич для ускорения анализа данных в Python
Советы и рекомендации, особенно в программировании, могут быть очень полезны. Маленький шоткат, аддон или хак может сэкономить кучу времени и серьёзно увеличить производительность. Я собрала свои самые любимые и сделала из них эту статью. Какие-то из советов ниже уже известны многим, а какие-то появились совсем недавно. Так или иначе, я уверена, они точно не будут лишними, когда вы в очередной раз приступите к проекту по анализу данных.
Читать дальше
@data_analysis_ml
12 496
🐍🧩 Обработка вложенных списков и матриц в Python: 5 задач с решениями для совершенствования навыков
https://proglib.io/p/obrabotka-vlozhennyh-spiskov-i-matric-v-python-5-zadach-s-resheniyami-dlya-sovershenstvovaniya-navykov-2022-07-04
@pro_python_code
12 496
Извращения с Apache Kafka: забавный кейс из жизни
Открытый вебинар для тех, кто хочет узнать, как организовать Data Lake на 80 ТБ с помощью Apache Kafka.
7 июля в 19:00 (мск)
Проведёт вебинар Михаил Кобик, руководитель инфраструктурных решений в SMART Technologies SOFT. Уже более 5 лет он занимается нагруженными проектами, а в числе его успешных проектов продукты из разных сфер: от инфраструктур для ГИС до интернет-магазинов кошачьего корма.
Вот планы Михаила на предстоящий вебинар:
«На вебинаре я расскажу о своём опыте создания Data Lake на ~80 ТБ с помощью Apache Kafka. Дополнительно разберу, какие подводные камни могут возникать, если Retention выкручен в 9999999, и как жить, если Apache Kafka — единственный источник данных в информационной системе».
Приходите, будет полезно!
Записаться на вебинар: https://slurm.club/3bRdywB
12 496
Как легко и надежно реализовать модульные тесты на Python
Что такое тесты
Тестирование кода — простой и интуитивно понятный процесс. Он заключается в создании и запуске тестов параллельно с разработкой основного кода. Это позволяет убедиться в том, что написанный код работает должным образом. Каждый так или иначе тестирует код. Одни это делают лучше, другие — хуже.
Большинство разработчиков запускают быстрые тесты в терминале или используют в качестве тестировщика сочетание assert-операторов и print-инструкций. Однако есть более эффективные способы. Поговорим о них позже, а сначала обсудим, почему так важно делать тесты.
Читать дальше
@pro_python_code
12 496
Хотите начать свою карьеру в IT в качестве разработчика на Python?
Школа программирования Хекслет приглашает на подготовительный онлайн-курс по Python!
Всего за 2 недели вы изучите основы языка под руководством опытного наставника, пройдете 69 уроков с практикой в браузере и напишите свою первую программу.
Не важно, сколько вам лет, какое у вас образование и кем вы работаете сейчас. Для начала обучения не нужен опыт в разработке!
Торопитесь. Стартуем 6 июля!
12 496
📍 Полезные Python модули, которыми мало кто пользуется
В данной статье мы будем работать с малоизвестными методами и модулями, которые могут улучшить эффективность и внешний вид кода.
Читать дальше
@pro_python_code
12 496
🗣️ Решаем задачу перевода русской речи в текст с помощью Python и библиотеки Vosk
https://proglib.io/p/reshaem-zadachu-perevoda-russkoy-rechi-v-tekst-s-pomoshchyu-python-i-biblioteki-vosk-2022-06-30
@pro_python_code
12 496
✅ Список полезных ресурсов для Python разработчика
@pythonl - продвинутый Python
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@python_testit - тесты задачи на Python
@pythonlbooks - книги на Python
@Django_pythonl - чат
@Pythonl_django - django
@python_djangojobs - python django вакансии
@programming_books_it - книги программистов
@Golang_google - Golang
@itchannels_telegram - полный список ресурсов
12 496
Инструкция del (от англ. delete), как можно понять из названия, нужна чтобы что-то удалять, а именно имена переменных, атрибуты объектов, элементы списков и ключи словарей.
1. Удаление элемента из списка по индексу:
>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[2]
>>> x
[1, 2, 4, 5]
Также можно удалять по срезам. Пример: удаление первых двух элементов:
>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[:2]
>>> x
[3, 4, 5]
Удаление последних n элементов: del x[n:].
Удаление элементов с четными индексами: del x[::2], нечетными: del x[1::2].
Удаление произвольного среза: del x[i:j:k].
Не путайте del x[2] и x.remove(2). Первый удаляет по индексу (нумерация с 0), а второй по значению, то есть находит в списке первую двойку и удаляет ее.
2. Удаление ключа из словаря. Просто:
>>> d = {"foo": 5, "bar": 8}
>>> del d["foo"]
>>> d
{'bar': 8}
А вот строки, байты и сеты del не поддерживают.
3. Удаление атрибута объекта.
class Foo:
def __init__(self):
self.var = 10
f = Foo()
del f.var
print(f.var) # ошибка!
Примечание: можно через del удалить метод у самого класса (del Foo.method), но нельзя удалить метод у экземпляра класса (del Foo().method - AttributeError).
4. Что значит удалить имя переменной? Это просто значит, что надо отвязать имя от объекта (при этом если на объект никто более не ссылается, то он будет освобожден сборщиком мусора), а само имя станет свободно. При попытке доступа к этому имени после удаления будет NameError, пока ему снова не будет что-то присвоено.
>>> a = 5
>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined
Здесь кроется один нюанс. Если переменная была внутри функции помечена, как global, то после ее удаления глобальная переменная никуда не денется, а имя освободится лишь в зоне видимости функции. Причем если мы снова присвоим ей значение, то она опять окажется глобальной, т.е. del не очищает информацию о global!
g = 100
def f():
global g
g = 200
del g # g останется вне фукции
g = 300 # таже самая глобальная g
f()
print(g) # 300
Чтобы реально удалить глобальную переменную, можно сделать так: del globals()['g'].
В пунктах 1, 2, 3 в качестве имен могут фигурировать выражения и ссылки, так как операции идут над содержимым объектов, а в пункте 4 должно быть строго формальное имя удаляемого объекта.
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = x
>>> del y # удаляет именно y, но x остается
@pro_python_code12 496
Вы — новичок в программировании или начинающий разработчик? Познакомьтесь с одним из самых популярных и востребованных языков программирования — Python!
Заполните форму, и мы отправим вам статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/igApjw.
💬 Спикер интенсива — специалист, который 17 лет разрабатывает высоконагруженные системы и обрабатывает большие данные, Михаил Овчинников. Он даст советы и рекомендации, ответит на вопросы.
🎁 Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox. Ждём вас в прямом эфире с 4 по 6 июля в 21:00 по московскому времени 😉
