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 11 647 subscribers, ranking 10 374 in the Technologies & Applications category and 55 230 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 647 subscribers.
According to the latest data from 04 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -72 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 5.07%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.71% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 591 views. Within the first day, a publication typically gains 316 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- 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 05 September, 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 forex-python
Он берёт все данные с этого сайта. Список доступных валют можно посмотреть тут. Там будут доллары, евро, а также биткоин.
Подробнее о модуле можете почитать в документации. А его исходники можно найти на GitHub.
#миниурок #forexpip install bashplotlib
Вы можете работать с модулем не только из Python, но и из терминала. Введите scatter --file data/texas.txt --pch . или hist --file data/exp.txt.
Загрузить набор данных можно с помощью этого скрипта. Или можно запустить весь набор за счёт этого скрипта (он автоматически подгрузит нужные данные).
#миниурок #bashplotlibpip install mimesis
Узнать о всех поддерживающихся типах данных вы можете тут. Также модуль поддерживает несколько языков, их вы можете посмотреть здесь.
Вы, к тому же, можете создавать JSON или XML файлы, фальшивые токены и другое. Об этом всём — в документации.
#миниурок #mimesispip install spacy
На данный момент модуль поддерживает более 64 языков, их вы можете посмотреть здесь. Модуль отлично подходит новичкам, желающим изучить NLP.
Также он отлично совместим с моделями PyTorch и TensorFlow. Подробнее — в документации.
#миниурок #spacypip install chardet
Можно запустить приложение из терминала: chardetect somefile или импортировать его в python: from chardet import detect.
Передаёте ему текст и ожидаете результата. Подробнее можно почитать в документации.1 < 1 => False; 2 < 2 => False; 3 < 4 => True, в итоге результат будет True.
Стоит отметить, что сравнивать можно только одни и те же типы. список > список, строка < строка. Кстати, символы строки сравниваются с использованием ord(char).
#теория