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 12 385 subscribers, ranking 9 842 in the Technologies & Applications category and 52 028 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 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -58 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 8.70%. 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 1 077 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 28 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.

12 385
Subscribers
-224 hours
-77 days
-5830 days
Posts Archive
Python RU
12 385
🖥 Скрипт для записи экрана, с помощью Python
🖥 Скрипт для записи экрана, с помощью Python

Python RU
12 385
🖥 Распаковка файлов с Python
🖥 Распаковка файлов с Python

Python RU
12 385
🎓 Введение в статистическую теорию машинного обучения 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / Урок 6 📌 Colab 📌Полный курс

Python RU
12 385
🖥 Переводим Аудио в текст, с помощью Python
🖥 Переводим Аудио в текст, с помощью Python

Python RU
12 385
Numpy — это все, что вам нужно
Numpy — это все, что вам нужно

Python RU
12 385
Генрируем фейковые данные с python
Генрируем фейковые данные с python

Python RU
12 385
🥷 Репозиторий nfs-security-tooling — это два инструмента для анализа и взаимодействия с серверами NFS (Network File System)!
🥷 Репозиторий nfs-security-tooling — это два инструмента для анализа и взаимодействия с серверами NFS (Network File System)! 🌟 nfs_analyze: Этот скрипт собирает подробную информацию о сервере NFS и выявляет потенциальные ошибки конфигурации, которые могут представлять угрозу безопасности. Он основан на модифицированной версии библиотеки pynfs и предназначен для использования в среде Linux. 🌟 fuse_nfs: Инструмент, позволяющий монтировать экспортированные NFS-ресурсы с использованием FUSE (Filesystem in Userspace), что обеспечивает гибкость при работе с файловыми системами на уровне пользователя. 💡 Оба инструмента предназначены для специалистов по безопасности и системных администраторов, стремящихся оценить и улучшить безопасность своих NFS-серверов. Для установки этих инструментов необходимо наличие зависимостей, таких как pkg-config, libfuse3-dev и python3-dev. После установки зависимостей инструменты можно установить с помощью pipx. 🔐 Лицензия: GPL-3.0 🖥 Github

Python RU
12 385
Детектор цвета на Python
Детектор цвета на Python

Python RU
12 385
👩‍💻 htmy — асинхронный движок рендеринга на Python, который позволяет создавать HTML-компоненты! 🌟 Он поддерживает функцио
👩‍💻 htmy — асинхронный движок рендеринга на Python, который позволяет создавать HTML-компоненты! 🌟 Он поддерживает функциональный подход, контексты наподобие React, обработку ошибок через ErrorBoundary и встроенные HTML-теги. Система полностью настраиваемая, поддерживает Markdown и асинхронную интернационализацию. Подходит для работы с любыми бэкендами, CSS и JS-фреймворками. Удобен для гибкого управления логикой и визуализацией. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

Python RU
12 385
Разбираем тестовое задание на позицию Junior Аналитика в Яндекс. Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резю
Разбираем тестовое задание на позицию Junior Аналитика в Яндекс. Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму. Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в подразделении Яндекс Картинки. Что будет на вебинаре: 🟠С помощью Python решим рутинные задачи - разархивировать файлы, прочитать большой json и т.д. 🟠С помощью Pandas проанализируем поисковые запросы Яндекс.Картинок 🟠С помощью Plotly построим интерактивные графики и сделаем выводы 🟠Найдем статистически значимую разницу в поведении пользователей на разных устройствах Вебинар проведет Андрон Алексанян, CEO Simulative 🎁Обязательно приходите смотреть вебинар в прямом эфире - в лайве будут дарить подарки, которые сильно бустанут старт карьеры в аналитике! Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Python RU
12 385
⚡️ Введение в тензорные сети 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 📌 Colab

Python RU
12 385
Repost from Kali Linux
⚡️ WebTruffleHog - это расширение для Chrome/Chromium, которое в режиме реального времени сканирует веб-трафик на предмет рас
⚡️ WebTruffleHog - это расширение для Chrome/Chromium, которое в режиме реального времени сканирует веб-трафик на предмет раскрытия секретов с помощью TruffleHog. Оно помогает специалистам по безопасности, охотникам за багами и разработчикам выявлять потенциальные риски безопасности. WebTruffleHog позволяет легко находить конфиденциальную информацию, такую как API-ключи, пароли и токены. git clone https://github.com/c3l3si4n/webtrufflehog.gitGithub @linuxkalii

Python RU
12 385
👩‍💻 Вышла Python 3.14.0 alpha 3, релиз сопровождается следующими изменениями: – Отложенная обработка аннотаций: теперь анно
👩‍💻 Вышла Python 3.14.0 alpha 3, релиз сопровождается следующими изменениями: – Отложенная обработка аннотаций: теперь аннотации для функций, классов и модулей не обрабатываются сразу при их объявлении. Они сохраняются в специальных структурах и ожидают последующего вызова. – Появилась возможность подключения API языка C вместо использования структур, напоминающих код на C. – Усовершенствованный трейсбек: в случае ошибки при распаковке из-за неверного числа переменных, сообщение об ошибке будет отображать полученное количество значений чаще, чем ранее. https://pythoninsider.blogspot.com/2024/12/python-3140-alpha-3-is-out.html @pro_python_code

Python RU
12 385
👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спек
👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python! 🌟 Он охватывает широкий спектр алгоритмических тем, включая сортировку, поиск, работу с графами, структуры данных, динамическое программирование, криптографию и многое другое. Основной целью репозитория является предоставление образовательного ресурса для изучения алгоритмов и улучшения навыков программирования. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

Python RU
12 385
⚡️ Введение в тензорные сети 📌 Урок5 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 📌 Colab

Python RU
12 385
🌐 EyeWitness — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации процесса сбора скриншотов веб-сай
🌐 EyeWitness — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации процесса сбора скриншотов веб-сайтов и сервисов, а также анализа их уязвимостей! 🌟 EyeWitness сканирует сайты, делает снимки их главных страниц и собирает информацию о конфигурациях серверов, таких как используемые технологии, а также генерирует отчёты о возможных уязвимостях. 🔐 Лицензия: GPL-3.0 🖥 Github

Python RU
12 385
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях
+5
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ. С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах. Присоединяйтесь: t.me/fizmat

Python RU
12 385
⚡️ Тензорное разложении и его применении в машинном обучении. Урок 4 📌 Видео 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 📌 Colab

Python RU
12 385
⚡️ SQLCipher представляет собой ответвление от библиотеки SQLite, которое добавляет возможность использования 256-битного шиф
⚡️ SQLCipher представляет собой ответвление от библиотеки SQLite, которое добавляет возможность использования 256-битного шифрования AES и включает дополнительные функции обеспечения безопасности, такие как шифрование «на лету» и надёжное получение криптографических ключей. Программа обеспечивает быструю работу с минимальными накладными расходами, полностью шифрует данные и поддерживает передовые методы защиты информации. Пользователи могут преобразовывать стандартные базы данных в защищённые и управлять паролями через команды. ▪ Github

Python RU
12 385
Repost from DevOps
🖥 Воскресное чтиво: Краткая история Intel Intel, intel, intel… Это не просто текст на упаковке процессора – это целая эпоха
🖥 Воскресное чтиво: Краткая история Intel Intel, intel, intel… Это не просто текст на упаковке процессора – это целая эпоха в мире вычислительной техники. Intel, зародившийся в 1968 году, смог прийти от производителя полупроводников в бигтех компанию, основу современного IT-мира. В истории этой компании бывали взлеты и падения, плохие и хорошие времена, но одно можно сказать точно – без intel мы бы не смогли представить современный мир. Но читая последние новости, можно с уверенностью заявить – у Intel сейчас тяжелые времена. Финансовая катастрофа на одном фронте, “горячие” новинки с другого (топовые процессоры Intel i7 и i9 могут очень сильно перегреваться, а также некоторые имеют проблемы с микрокодом). Целый комплекс проблем, акции упали до рекордно низкого показателя – около 20-24 долларов за штуку. Также компания столкнулась с убытком в размере 1.61 миллиардов долларов. В этой статье я рассмотрю историю Intel, с небольших микропроцессоров, до целых линеек, таких как Pentium, Celeron, Dual Core, Xeon (храни его Си Цзиньпинь) и современные i-Core процессоры. А также затронем современные проблемы Intel и может ли она отдать позиции AMD. А также кратко рассмотрим как работает процессор, историю зарождения компьютеров и их архитектуру. Будет интересно. Все мы знаем Intel. Для одних многомиллиардная корпорация зла, для других компания, производящая лучшие в мире процессоры, третьи считают что AMD лучше, четвертые называют процессором весь блок компьютера. Эта компания буквально пропитана атмосферой кремниевой долины (причем даже буквально). Но intel далеко не с самого начала паяла процессоры, все начиналось намного прозаичнее. Но об этом мы поговорим немного позже. 📌 Читать статью