Python Developer
Open in Telegram
Авторский канал действующего Python-разработчика Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media РКН: https://clck.ru/3GA6KW Реклама на бирже: https://telega.in/c/python_tg
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python Developer
Channel Python Developer (@python_tg) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 21 209 subscribers, ranking 6 256 in the Technologies & Applications category and 31 010 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 21 209 subscribers.
According to the latest data from 27 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 261 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.28%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.68% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 968 views. Within the first day, a publication typically gains 1 205 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as developer, собеседование, memes, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Авторский канал действующего Python-разработчика
Сотрудничество: @bape_ads
Прайс: @bape_media
РКН: https://clck.ru/3GA6KW
Реклама на бирже:
https://telega.in/c/python_tg”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 October, 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.
21 209
Subscribers
-724 hours
+3017 days
+26130 days
Posts Archive
21 209
📱 Scrapy: фреймворк для парсинга и веб-краулинга
Когда нужно не просто вытащить HTML одной страницы, а обойти сайт, собрать данные, пройти по ссылкам и сохранить результат в нужном формате, обычно берут Scrapy.
Это быстрый Python-фреймворк для веб-краулинга и извлечения структурированных данных; у него есть spiders, selectors, pipelines и встроенная shell для отладки парсинга.
Установка:
pip install scrapy21 209
⚡️ Релиз Veai 5.7: директории в чате, авто-retry и меньше лишних переключений
В Veai 5.7 собрали улучшения для повседневной работы с агентом: меньше ручных действий и отвлекающего UX, больше автономности.
⬥ Директории в чате. Теперь можно прикреплять к чату целые папки, а не только отдельные файлы. Удобно для анализа модулей, рефакторинга и работы с большими частями проекта.
⬥ Выбор модели прямо в чате. Модели от разных провайдеров и reasoning-режимы теперь доступны рядом с полем ввода.
⬥ Терминал больше не перехватывает фокус. Агент может выполнять команды в фоне, не отвлекая вас от редактора.
⬥ Автоматический retry при ошибках. Если что-то пошло не так, Veai сам повторит попытку, не заставляя вручную нажимать Retry.
⬥ Новые кнопки обратной связи. Вместо like/dislike теперь ❤️ и 🐞
Подробнее о новых фичах — в релизной статье.
Установить Veai | Все возможности Veai | Чат поддержки
21 209
📱 Огромная шпаргалка по Python, Django, Plotly, Matplotlib, Pygame
Внутри разобрано множество тем:
🔸 Все базовые конструкции: переменные, условия, циклы, списки, словари, функции и классы — с наглядными примерами; 🔸 Работа с файлами, исключениями и вводом данных — понятно даже для начинающих; 🔸 Django, Pygame, Matplotlib и Plotly — краткие инструкции, как стартануть с каждым из фреймворков; 🔸 Подсказки по Git, структуре проектов и модульному тестированию.tags: #полезное ➡ Python Developer | Чат
21 209
Короче, ищем менторов — техлидов для развития мидл и сеньоров
Ищем в ШОРТКАТ — менторскую платформу, которую делают разработчики из бигтеха. Мы помогаем найти крутую работу, апнуть грейд или сменить стек.
Что надо будет делать: проводить тестовые собесы → строить план развития по хард навыкам → помогать разбираться в сложных темах.
Что взамен:
— От 25К до 300К в зависимости от нагрузки в месяц
— Доступ к обучению и комьюнити сильных менторов из Яндекс, Uber, VK, Сбер
— Возможность выступать на эфирах, куда уже приходят 1000 разработчиков, и стать заметнее на рынке
Кому интересно — https://tally.so/r/mD602X
Реклама.
О рекламодателе.
21 209
Гарвард открыл учебник по ML-системам — от autograd до продакшена
Не очередной курс «что такое нейронка» — здесь про то, как строить боевые ML-системы вокруг моделей.
Что внутри:
▶️ Сборка autograd, оптимизаторов, attention и мини-PyTorch с нуля; ▶️ Батчи, точность вычислений, архитектуры и тренировка; ▶️ Оптимизация производительности, ускорение на железе, бенчмаркинг. Книгу и код можно читать бесплатно прямо сейчас.⛓️ Ссылка на GitHub tags: #обучение #ml ➡ Python Developer | Чат
21 209
📱 Репозиторий с сотнями Python-скриптов под реальные задачи
Репозиторий с 6k+ звёздами, в котором собраны сотни скриптов на Python под разные задачи.
Есть скрипты для работы с файловой системой, автоматизации рутины, парсинга, работы с API, мониторинга процессов и многого другого.
⛓ Ссылка на GitHub
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
21 209
❔ Вопрос с собеседования
Что такое брокер сообщений и какие из них обычно применяются с Python?
Ответ: Брокер сообщений — это промежуточный компонент, который принимает сообщения от одного сервиса и доставляет их другому, позволяя микросервисам и асинхронным задачам взаимодействовать без прямой связи. Он обеспечивает надёжную доставку, очереди, маршрутизацию и масштабирование.
В Python-проектах часто используют RabbitMQ, Apache Kafka, а также Redis как простое брокер-решение (например, в связке с Celery). Выбор зависит от задач: Kafka — для потоковой обработки, RabbitMQ — для гибкой маршрутизации, Redis — для простых очередей.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 209
Хватит вариться в «туториальном аду» в одиночку! 🐍
Знакомая история: смотришь десятый курс на YouTube, всё понятно, а как только открываешь пустой файл — ступор? Или за плечами сотня откликов на вакансии, а в ответ только тишина или стандартное «мы вам перезвоним»?
Проблема не в тебе, а в отсутствии фидбека.
В канале Python ist мы не просто постим куски кода. Мы выстраиваем мост между «я учусь» и «я работаю»:
Менторская поддержка: разбор твоих затыков в коде.
Карьерный трек: пошагово объясняем, что учить сейчас, чтобы получить оффер завтра.
Трудоустройство: готовим к собесам так, чтобы вопросы рекрутеров не вызывали панику.
Перестань тратить время на бесконечный поиск ответов. Приходи туда, где тебе помогут вырасти быстрее.
👉 Подписаться на Python ist: https://t.me/Pythooonist
21 209
📱 TorchCode — тренажёр по PyTorch для подготовки к ML-собеседованиям
40 задач на реализацию операторов и архитектур, которые реально спрашивают на интервью. Автопроверка, подсказки и эталонные решения — всё в браузере без установки.
Если готовишься к собеседованию в ML — полезно прогнать хотя бы половину.
tags: #полезное #pytorch
➡ Python Developer | Чат
21 209
💻Ты начинающий специалист IT-направления и ждёшь идеального момента, чтобы начать карьеру?
Спойлер: идеального момента не будет!
А вот 4 апреля на Найти IT в Санкт-Петербурге будет 20+ топ-работодателей России, готовых взять тебя на стажировку без опыта!
Кто будет: Альфа-Банк, Сбер, Ozon Tech, МТС, X5 Tech — 20+ компаний, которые хантят студентов ИТ-специальностей
📌Плюсы для карьеры:
— нетворкинг с 2000+ участниками
— HR, тимлиды, разрабы и другие представители компаний, которые ответят на все твои вопросы
— выступления спикеров, только в офлайне
— 10 призов в розыгрыше от FutureToday
Где и когда:
📍DAA EXPO — 4 апреля, с 12:00 до 17:00
➡️ Зарегистрироваться
21 209
📱 chardet: определяем кодировку текста в Python
Если работаешь с файлами из разных источников, рано или поздно словишь UnicodeDecodeError. Библиотека chardet анализирует байты и определяет кодировку с уровнем уверенности от 0 до 1.
Установка:
pip install chardet21 209
Две проблемы, с которыми сталкивался каждый, кто работает с клиентами
Первая: заявок нет. Сидишь, ждешь, а люди молчат.
Вторая: заявок столько, что невозможно все обработать. Клиенты злятся, потому что приходится долго отвечать.
Я нашел способ решить обе.
Пользуюсь сервисом Selarti. Это ИИ-сотрудник, который берет на себя все переписки.
Как это работает
Если заявок мало - я загружаю базу контактов, и ИИ сам пишет потенциальным клиентам. Предлагает продукт, договаривается о встречах.
Если заявок много - ИИ обрабатывает входящий поток. Отвечает на вопросы, уточняет потребности, снимает возражения. А мне передает только тех, кто действительно готов купить.
В итоге я не трачу время на рутину, а клиенты получают быстрые ответы.
Что еще умеет Selarti:
- искать партнеров
- приглашать на мероприятия
- собирать обратную связь
- прогревать существующих клиентов
Просто подключаешь - и он работает
#МойИИСотрудник
21 209
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Dependency Injection и как его применяют в Python?
Ответ: Dependency Injection (внедрение зависимостей) — это приём, при котором объект получает внешние зависимости (например, классы, функции, настройки) через параметры, а не создаёт их внутри себя.
В Python DI чаще всего реализуется явно: зависимости передаются в конструктор, функцию или через аргументы, что повышает модульность кода и облегчает тестирование. Например, можно легко подменить сервис на мок при юнит-тестировании.
В отличие от Java, где распространены DI-контейнеры вроде Spring, в Python чаще используют явную передачу зависимостей, но при необходимости подключают библиотеки вроде dependency-injector для более сложной автоматизации.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
21 209
Делимся серией действительно полезного контента: собираем в одном месте адекватные разборы про AI в разработке
☝️Часть 1 «Обзор AI‑ассистентов для кодинга: от автодополнения к агентским системам»:
как устроены современные ассистенты, чем отличаются автокомплит, чат, агенты и агентские системы, где они реально ускоряют разработку, а где начинают плодить техдолг и риски безопасности кода.📹Смотреть на RUTUBE / 🤓читать ☝️Часть 2 «Как выбирать модели, если публичные бенчмарки превратились в маркетинг?»:
лаборатории доучивают модели прямо на тестах, цифры растут, а поведение на реальных задачах в продакшене — не очень. Рабочий путь для компании — свой закрытый бенчмарк на внутренних репозиториях с метриками вроде доли задач, доведённых до PR без вмешательства разработчика.📹Смотреть на RUTUBE / Читать в РБК ☝️Часть 3 Тяжело постоянно делать ревью сгенерированного кода?
Когда AI штампует React/Next.js/Vue‑компоненты и хелперы на TS, самое больное начинается потом: ловить баги, следить за перфом, стилем, безопасностью и не превращаться в живой линтер.📱 Телеграмм Выбирайте удобную площадку и подписывайтесь🤝
21 209
🤖 Гайд по Claude Code
Делимся полезным гайдом для тех, кто еще не освоил Claude Code. Ты узнаешь, как правильно работать с ним для написания кода, управлять контекстом и многое другое. В результате у тебя появится мощный помощник.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 209
🟢 VISION AI — это 50+ нейросетей в одном месте!
Наша команда разработала бота, с которым у любого пользователя будет доступ ко всем современным моделям:
🔸Текст: GPT-5.2, Claude, DeepSeek, Grok; 🔸Фото: Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Flux. 🔸Видео: Veo 3.1, Sora 2, Kling 2.5.Запусти и убедись лично:
21 209
🐍 SOLID на котиках
В этой статье принципы SOLID объясняются через простые и наглядные примеры с котами.
Автор показывает, как каждый из них работает на практике и объясняет почему важно их соблюдать.
⛓ Читать статью
➡️ Python Developer | #статья
21 209
🐍 Диагностика производительности Python-приложений
PyInstrument — профилировщик, который помогает быстро находить узкие места в приложении. Он умеет запускаться прямо на скрипт через CLI, а ещё поддерживает декоратор и with-блок для точечного анализа кода.
Есть цветной вывод в консоль и интерактивный HTML-отчёт, если хочется разбирать профиль удобнее.
Установка:
pip install pyinstrument