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 10 375 in the Technologies & Applications category and 55 267 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 05 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -70 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.38%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.69% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 626 views. Within the first day, a publication typically gains 313 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 06 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 selenium
Первым делом импортируем webdriver и выбираем нужный браузер, в нашем случае — Firefox().
После — загружаем страницу с помощью driver.get(link). Учтите, что на следующей строке должна быть проверка (это считается хорошей практикой).
Теперь делаем с страницей всё, что хотим: find_element_by_name(name), switch_to_window(name) и другие. Главное — не забудьте закрыть браузер с помощью close().
Подробнее, как обычно, можете почитать в документации.
#миниурок #seleniumpip install scrapy
Первым делом, нам нужно подготовить проект. Вводим в терминал scrapy startproject name, где на место name вводим имя будущей папки.
Окей, теперь создаём quotes_spider.py в name/spiders. Далее вводим туда код из примера выше (его можно найти тут).
Теперь просто запускам «паучка »с помощью scrapy crawl quotes и наблюдаем за результатом.
#миниурок #scrapyget(), POST — post(), DELETE — delete() и тому подобные. Все они принимают сначала ссылку.
Также,ьможно передать что-то серверу, для этого в get() передаём params, а в post() и другие — data.
После — вы получите ответ в виде класса Response. У него есть атрибуты, которые вам могут пригодиться: text, request, headers, content, json().
#миниурок #requestspip install Faker
Создайте класс Faker() и вызовете функцию, которая вам нужна. Имя — name(), адрес — address(), текст — text(), цифру — random_digit().
Но стандартных методов вам может не хватить, поэтому импортируем и подключаем других поставщиков: fake.add_provider(internet).
Модуль очень полезен при проведении тестов программы, поэтому советуем изучить его подробнее, посетив документацию.
#миниурок #faker pip install matplotlib
plt.subplots() — создаёт фигуру и задаёт настройки для неё. Возвращает фигуру и оси, с которыми мы будем работать. После — заполняем его информацией с помощью axis.plot().
В примере модуль использует NumPy, но работает он и с простыми списками. Проект действительно полезный, поэтому советую почитать документацию или попробовать его на Binder.
#миниурок #matplotlib