Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Community
Open in Telegram
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 11 853 subscribers, ranking 10 596 in the Technologies & Applications category and 55 588 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 853 subscribers.
According to the latest data from 14 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -48 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 4.85%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.87% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 575 views. Within the first day, a publication typically gains 340 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 15 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.
11 853
Subscribers
No data24 hours
-107 days
-4830 days
Posts Archive
11 854
⚡️ Работаем с зависимостями
poetry — инструмент для упаковки и управления зависимостями. Он позволяет вам объявлять библиотеки, которые использует проект и управлять ими (установка, обновление).
Установка: есть много особенностей, поэтому об этом советую посмотреть тут.
После установки проверьте, всё ли работает хорошо:
poetry --version. У вас должно быть что-то такое: Poetry 0.12.0.
После этого — создаём проект poetry new poetry-demo или же, если вы не хотите переносить всё в новую папку, заходим в уже существующий проект и пишем poetry init.
Тема очень обширная, но если это то, что нужно вашему проекты, то советую начать отсюда.
#миниурок #poetry11 854
⚡️ Задачка с собеседования | #Medium
Условие:
Вам необходимо написать функцию, которая форматирует имена как 'Mike, Jane & Lisa'. Все имена отделяются запятой, кроме двух последних.
Примеры:
namelist(['Mike', 'Jane', 'Lisa']) -> 'Mike, Jane & Lisa'
namelist(['Jane', 'Lisa']) -> 'Jane & Lisa'
namelist(['Mike']) -> 'Mike'
namelist([]) -> ''
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 854
⚡️ Работаем с текстом
TextBlob — библиотека для Python для обработки естественного языка (ещё его называют NLP).
Установка:
pip install textblob
Начинается всё с класса TextBlob(text), который занимается обработкой текста. Далее пойдёт речь о его атрибутах:
tags — возвращает список из тегов части речи.
words — возвращает слова, из которых состоит текст. А sentences — предложения.
Это очень полезное API для обучения ИИ. Если вам стало интересно, то обязательно посетите документацию.
#миниурок #textblob11 854
⚡️ Документируем код
Это — строка под определением объекта. Удобнее всего писать многострочную документацию. Она начинается с трёх кавычек и записывает всё, до следующих трёх кавычек.
Но этого знать недостаточно, поскольку у Python есть соглашение:
• Первая строка всегда должна быть кратким кратким описанием назначения объекта. Начинается с заглавной буквы, заканчивается точкой.
• Если в документации больше одной строки, вторая должна обязательно быть пустой.
• Следующие строки должны быть одним или несколькими абзацами, описывающими всё самое важное об объекте.
Ну а если вы хотите получить документацию из приложения, то возьмите его из
__doc__.
#теория11 854
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Вам необходимо создать функцию, угадывающую случайное число, которое будет после вызова функции
random.randint(1, 6). Удачи ;)
Примеры:
print(get_future() == random.randint(1, 6)) -> True
print(get_future() == random.randint(1, 6)) -> True
print(get_future() == random.randint(1, 6)) -> True
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования11 854
⚡️ Генератор коротких ссылок
Если ваш проект загружает файлы в интернет, было бы классно ими поделиться. Длинные ссылки отправлять не совсем прилично, поэтому стоит воспользоваться pyshorteners.
Установка:
pip install pyshorteners
Shortener() — всё начинается с этого класса. Никаких аргументов он не принимает.
После — выбираете интересный вам сервис, который можете узнать из документации и передаём через short(link) ссылку.
Так скажем, добро пожаловать на https://clck.ru/Yfzua.
#миниурок #pyshorteners11 854
⚡️Переводим текст в речь
gTTS — модуль для взаимодействия с API преобразования текста в речь google translate.
Установка:
pip install gTTS
Вы можете попробовать этот модуль, введя gtts-cli 'hello' --output hello.mp3 в терминал.
Но, помимо cli, модуль доступен и в python. Просто создаёте gTTS(text), сохраняете с помощью save('filename.mp3') и получаете тот же самый результат.
#миниурок #gTTS11 854
⚡️ Задачка с собеседования | #Medium
Условие:
Вам надо написать функцию, которая принимает список из строк и число k. После она берёт k самых длинных строк и соединяет их последовательно.
Примеры:
longest_concate(['abc', 'a', 'bc'], 1) -> 'abc'
longest_concate(['abc', 'a', 'abc'], 4) -> 'abcabca'
longest_concate(['abc', 'a', 'def'], 2) -> 'abcdef'
longest_concate(['aa', 'bb', 'cc'], 2) -> 'aabb'
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 854
⚡️ Узнаём скорость интернета
speestest-cli — утилита, написанная на Python, которую можно использовать для измерения скорости интернета на основе сайта speedtest.net.
Установка:
pip install speedtest-cli
Предполагается, что программа будет запускаться из терминала, поэтому вводим speedtest-cli и наблюдаем за выводом.
Но программой можно управлять и из самого Python, как показано на примере выше. Подробнее вы можете почитать в документации.
#миниурок #speedtest11 854
⚡️ Массивы
Да, они тоже есть в Python, только хранятся в модуле array. Этот модуль предоставляет объект, который может компактно предоставляет массив значений: символы, целые числа, float.
В чём же их преимущество? Они хранят данные компактнее и, благодаря им, удобнее работать с числами.
Но, как и у всего, у них есть недостатки. Все объекты могут быть только одного типа, который задаётся при создании. Их вы можете посмотреть в документации.
#миниурок #array
