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 11 643 subscribers, ranking 10 360 in the Technologies & Applications category and 55 198 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 643 subscribers.
According to the latest data from 06 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -68 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 5.34%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.63% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 622 views. Within the first day, a publication typically gains 306 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 07 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.
PrettyPrinter(indent=1, width=80, depth=None, stream=None) — Класс, отвечающий за перевод данных в красивый формат.
indent определяет количество отступов перед объектами, а width — ширину вывода. depth — сколько объектов необходимо рекурсивно раскрывать, а stream — куда записывать все данные (по умолчанию sys.stdout).
pprint.pprint(object, ...) — функция, упрощающая работу с классом. Принимает object, который необходимо вывести и те же параметры, что и PrettyPrinter.
#миниурок #pprintheappush(heap, value) — добавляет value в heap, сохраняя инвариантность кучи.
heappop(heap) — возвращает наименьшее значение из heap.
heapify(x) — превращает итерируемый объект x в кучу.
nsmallest(n, iter), nlargest(n, iter) — позволяют взять n-ное количество минимальных/максимальных элементов из iter.
#миниурок #heapqlogging.getLogger(name=None) — возвращает экземпляр логера на основе имени. Может быть полезна при разработке модулей.
logging.basicConfig(**kwargs) — позволяет задать настройки модулю, например, имя файла (filename), формат записи (format), уровень важности (level).
debug(), info(), warning(), error(), critical() — позволяют записывать информацию в логер на определённом уровне важности.
О том, какие уровни важности использовать, вы можете почитать в HOWTO, а подробнее о функционале модуля — в документации.
#миниурок #loggingceil(x), floor(x) — округляет число x в большую/меньшую сторону.
fsum(iterable) — суммирует все значения в iterable, исключая неточность чисел с плавающей точкой. Лучше это посмотреть на примере выше.
isclose(a, b) — поскольку числа с плавающей точкой имеют неточность, правильнее будет их сравнивать используя этот метод.
Также там есть множество логарифмических и тригонометрических функций, которые вы можете найти, почитав документацию.
#миниурок #math__pycache__
На этот раз, это не переменная, а папка, внутри которой хранятся файлы .pyc и .pyo. Зачем она нужна можно почитать в PEP 3147, а здесь будет краткое объяснение.
Каждый раз, когда вы запускаете программу, Python, переводит её в байткод и сохраняет в папку __pycache__. Это сделано в целях оптимизации и, чтобы, модули быстрее импортировались.
Файлы с расширением .pyc и .pyo — это байткод и оптимизированный байткод. Они создаются заново, если код программы изменился.
#теорияtime(), которая возвращает время в секундах. Для заморозки приложения используют команду sleep(seconds).
А вот выводом времени занимается метод strftime(), который выводит структуру, полученную, например, из gmtime() в определённом формате.
Подробнее почитать о модуле можно на сайте документации.
#миниурок #time