en
Feedback
Python Hacks

Python Hacks

Open in Telegram

Всё о языке Python простым языком. По всем вопросам: @max_excel РКН: vk.cc/cHhGJh

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Python Hacks

Channel Python Hacks (@python_secrets) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 41 220 subscribers, ranking 3 294 in the Technologies & Applications category and 15 586 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 220 subscribers.

According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -169 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.24%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.45% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 571 views. Within the first day, a publication typically gains 1 009 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as excel, программирование, keysoft, программист, строка.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Всё о языке Python простым языком. По всем вопросам: @max_excel РКН: vk.cc/cHhGJh

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 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.

41 220
Subscribers
-924 hours
-437 days
-16930 days
Posts Archive
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+QPSH2IcGu4w5ODky Frontend и Web: https://t.me/+MiJVQSyUlDNjODky Программирование: https://t.me/+opj2LZT23ddiZDli Графика и дизайн: https://t.me/+vrZ8dhdUEXM3YmQy

Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широк
Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широкий набор алгоритмов и инструментов для построения и оценки рекомендательных систем. Эта библиотека основана на Python, является простой в использовании и гибкой в применении, что делает ее прекрасным выбором для как начинающих, так и опытных разработчиков. Python Hacks

🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸Python | Вопросы собесовPython | LeetCodePython | ТестыPython | Удалёнка Подпишись, чтобы не потерять ☝️

Использование Python для чтения, обработки, создания и форматирования файлов Excel В этом видео автор подробно разбирает как извлекать информацию из файлов Excel, работать с ними в любой ОС, создавать и форматировать Excel-файлы, используя исключительно базовый функционал библиотек Python, без привлечения программ MS Office. Вы узнаете библиотеки Python, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы, и научитесь работать с этими библиотеками. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/7Ykxv_agZYc

Лень разбираться в SQL? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и ла
Лень разбираться в SQL? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL и Big Data. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @databases_secrets

Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? К
Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? Какие особенности Flask можно использовать при разработке веб-приложений наиболее эффективно? Разбираемся в этой статье. Python Hacks

Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию: 1. Обучение Python с нуля 2. Обучение JavaScript с нуля 3. Об
Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию: 1. Обучение Python с нуля 2. Обучение JavaScript с нуля 3. Обучение С++ с нуля 4. Обучение С# с нуля 5. Обучение HTML/CSS с нуля 6. Обучение Java с нуля 7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥

10 хитростей Python Python славится простым, лаконичным и удобным синтаксисом. Но не многие знают, что в Python существует куча различных неочевидных фишек, которые могут сократить код, сделать его более простым и элегантным. И в этом ролике автор расскажет о 10 полезных фишках и хитростях языка Python, которые помогут сделать код ещё более крутым. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/K8mgXLycXIs

Обучишься Excel — станешь аналитиком 📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @
Обучишься Excel — станешь аналитиком 📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @ba_sa_analytics. Подписывайся и становись аналитиком: @ba_sa_analytics

Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты Функциональное программирование - это программирование через фун
Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты Функциональное программирование - это программирование через функции в их математическом понимании, то есть когда функция принимает что-то на вход и что-то возвращает на выходе, не меняя глобального состояния. В этой статье автор расскажет о том, какие функциональные приемы можно использовать в Python, сконцентрируясь на практике — на тех примерах, которые можно использовать уже буквально сейчас, не переписывая свой проект. Python Hacks

🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥 Выбери своё направление: 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Sci
🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥 Выбери своё направление: 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. C/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python В этой статье автор разберет нюансы разработки событийно-
Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python В этой статье автор разберет нюансы разработки событийно-ориентированных микросервисов на Python. Вы узнаете, почему Python подходит для разработки микросервисов и на что стоит обращать внимание при их разработке. Python Hacks

Проснулся. Зашёл в телеграм. Получил 28.000 руб. Пошёл отдыхать. Согласитесь, звучит как сказка. Но примерно так выглядят будни закупщика в телеграм. Работка непыльная: нужно анализировать телеграм-каналы и отделять хорошие паблики от плохих. На старте платят около 100к, а через месяц можно выйти на 200-250 тысяч чистыми. Опыт? Не нужен. Занятность? 2-3 часа в день. Риски? Нулевые, даже с работы уходить не надо. Все, что нужно для старта – запустить этот бот. Там узнаете, как с помощью телеграма накопить на машину или квартиру, выйдя на доход в 200-300 тысяч. Дерзайте, всё тут: https://t.me/bentsa_traffic_bot

Многопоточность в Python: очевидное и невероятное В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточ
Многопоточность в Python: очевидное и невероятное В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточность в Python, расскажет про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны. Python Hacks

Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Jav
Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Java 4. C# 5. Golang 6. C/C++ 7. PHP 8. Kotlin 9. Swift

Ruff в Python: этот инструмент изменит все Если вы использовали Flake8, Pylint и другие инструменты, то вы наверняка знаете о некоторых их недостатках. Инструмент из этого видео успешно решает все эти проблемы и приводит к ускорению примерно в 100 - 1000 раз. 0:00 Почему он заслуживает внимания? 0:33 Ускорение в 100 - 1000 раз? 2:14 Установка Ruff и ее особенности 2:32 Крупные фреймворки переходят на Ruff? 4:37 На что способен инструмент? 5:18 Как сделать конфиг для Ruff? 6:30 Правила в Ruff 8:14 Продвинутый игнор ошибок и их обработка 8:40 Можно ли установить в VsCode, Pycharm, Sublime и т.д? 9:08 Отличия Ruff от Flake8 9:38 Ruff это замена MyPy? Смотреть это видео на youtube: youtu.be/JVPAApLx9rg

💸 Вакансии для IT'шников Выбери своё направление ⤵ 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. С/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 3 В этой статье мы рассмотрим различные подходы к работе со вложенными струк
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 3 В этой статье мы рассмотрим различные подходы к работе со вложенными структурами данных в Pandas, а также обсудим процесс нормализации JSON- структур. На примерах автор продемонстрирует, как можно эффективно извлекать и обрабатывать вложенные данные, преобразовывая их в удобный для анализа формат. Python Hacks

Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии. В результате вы: — разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию. — научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL. — сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens. Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки. Присоединяйтесь бесплатно Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5xHd4W4

Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Скользящие окна позволяют проводить агрегированные вычисления на подмножествах данных, что может быть полезно для определения трендов, сезонности и аномалий во временных рядах. Python Hacks