Python Community
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python Community
Channel Python Community (@python_community_ru) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 844 subscribers, ranking 10 598 in the Technologies & Applications category and 55 575 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 844 subscribers.
According to the latest data from 18 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -56 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.19%. 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 615 views. Within the first day, a publication typically gains 310 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as docker, git, github, контейнер, await.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 19 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.
pip install aiohttp
Для более быстрой работы DNS запросов стоит установить aiodns: pip install aiodns.
Модуль позволяет создавать клиенты, HTTP-серверы и даже поддерживает серверные и клиентские веб-сокеты. Веб сервера имеют Middlewares, сигналы и подключаемую маршрутизацию.
Также на сайте есть небольшая информация для пользователей requests.
Пример на картинке выше взят с официального сайта, а больше информации можно найти тут.pip install scrapy
Первым делом необходимо создать наследника от scrapy.Spider. В нём вы задаёте ссылки и реализуете метод parse, который обрабатывает результаты запроса.
Запускать скрипт необходимо с помощью scrapy runspider srappy_file.py, в результате чего вы получите огромный вывод работы фреймворка.
Что бы избавится от логов, можете перенаправить их в файл --logfile=log_file_name.txt или --nolog для полного их отключения (не рекомендуется). А чтобы отделить логи от данных парсинга, добавьте в опции -o output_file.json.
#миниурок #scrapypython3 -m http.server.
Если таким способом загрузить файл с другого ПК не получается, проверьте, правильный вы ввели ip-адрес (вместо 0.0.0.0 должен быть ваш ip в сети) и порт.
Всё правильно? Тогда, возможно, ваш брандмауэр, блокирует запросы — исправить это совсем не трудно.
Этот модуль вы можете так же использовать и в скриптах. Подробнее — в документации.pip install theano
Его основные преимущества: интеграция с numpy, использование GPU, скорость выполнения, стабильность и даже динамическая генерация кода на C.
На примере выше я создал простую функцию сигмоиды. На вход она принимает матрицу, на выход — то же самое.
Если вам нужно, чтобы на вход была одна единственная переменная, тогда поменяйте dmatrix на dscalar.
#миниурок #theanopip install diagrams
Первым делом необходимо импортировать класс Diagram. Поскольку он работает с файлом (создаёт изображение с диаграммой), то необходимо закрывать класс после работы. Удобнее всего это делать с помощью with.
Потом мы импортируем типы из diagrams.aws (весь список можно посмотреть тут). После — создаём между ними связи с помощью побитового смещения (<<, >>) и символа "-". Подробнее в той же ссылке.
Если вам интересно, вот ещё парочка примеров с официального сайта.pip install pretty_errors
После установки необходимо написать python -m pretty_errors. Программа задаст парочку вопросов, необходимых для работы модуля. Если вы не знаете, что отвечать, просто нажимайте enter.
При запуске любого python файла и появлении ошибки запустится pretty_errors, и вы получите отредактированный вывод, как на примере выше.
#миниурок #pretty_errors
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
