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 20 953 subscribers, ranking 6 200 in the Technologies & Applications category and 31 580 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 953 subscribers.
According to the latest data from 01 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -91 over the last 30 days and by 4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.83%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.35% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 061 views. Within the first day, a publication typically gains 1 122 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 10.
- 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 02 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.
20 953
Subscribers
+424 hours
-407 days
-9130 days
Posts Archive
20 949
🐍 Как собрать исполняемый файл из Python-скрипта?
Если нужно передать Python-приложение без установки интерпретатора и зависимостей — выручит библиотека PyInstaller.
Сначала установим библиотеку:
pip install pyinstallerpyinstaller --onefile script.pyНа выходе получим исполняемый файл под текущую ОС — .exe для Windows, ELF для Linux, .app для macOS.Такой файл можно запускать на любом компьютере с той же операционной системой, даже без установленного Python. Дополнительно можно:
▶️ Включить в сборку изображения, базы данных и конфиги с помощью --add-data; ▶️ Задать иконку приложения через --icon; ▶️ Отключить консольное окно для GUI-приложений с флагом --noconsole.Важно: это не компиляция, а упаковка. То есть код остаётся доступным, но приложение работает как самостоятельный файл. ❤️ — если было полезно 😎 — если уже так делал tags: #обучение ➡ Python Developer | Чат
20 949
❔ Вопрос с собеседования
В чем преимущества и недостатки ООП по сравнению с процедурным/функциональным программированием?
Преимущества ООП:
▶ Модульность: легкость управления большими проектами
▶ Повторное использование: возможность использования одного и того же кода в разных частях программы
▶ Поддержка абстракции: обеспечение высокого уровня абстракции через классы и объекты
Недостатки ООП:
▶ Сложность: для новичков сложнее освоить концепции ООП по сравнению с процедурным подходом
▶ Производительность: может быть ниже по сравнению с другими способами
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Пишем свой блек-джек на Python
В статье рассказывается, как написать свою консольную версию блэкджека — с полной логикой игры и дилером, который не жульничает.
Автор показывает пошаговую реализацию и объясняет, как использовать списки, условия, модуль random и оформление ANSI-цветами.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
Блог владельца «Python Developer»
Жизнь в Telegram и за его пределами, бизнес на каналах и никакого программирования:
https://t.me/+erFDhr6H1bgxZGZi
20 949
💻 14 вопросов с собеседования в Google по SQL
Google часто задает вопросы по SQL на собеседованиях при приеме на работу в области аналитики данных, Data Science и Data Engineering.
Действующий инженер подготовил для вас 14 реальных вопросов и задач для собеседования в Google.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое S3-хранилище и зачем оно нужно?
Ответ: S3 (Simple Storage Service) — это облачное хранилище объектов, предназначенное для хранения любых файлов: от изображений и резервных копий до статических сайтов.
Оно масштабируемое, надёжное и предоставляет доступ к файлам через URL. В отличие от традиционных файловых систем, в S3 нет иерархии папок — всё хранится как объекты в “бакетах” (контейнерах), а доступ можно контролировать через политики и права.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Многопоточность в Python: разбор с примерами
В видео подробно объясняется, как работает многопоточность в Python с использованием модуля threading.
Автор разбирает, что такое потоки, зачем они нужны и как с их помощью ускорить выполнение задач на реальных примерах.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 949
💻 Открытый вебинар «Модели межсервисного взаимодействия».
Изучите различные модели взаимодействия между микросервисами и выберите оптимальный подход для вашего проекта
🗓 28 мая в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Software Architect».
На вебинаре вы узнаете:
✔️ Основные принципы и типы межсервисного взаимодействия.
✔️ Синхронные и асинхронные модели взаимодействия: плюсы и минусы.
✔️ Использование API Gateway и Service Mesh для управления трафиком.
✔️ Паттерны и лучшие практики для надежного и масштабируемого взаимодействия.
✔️ Примеры успешных реализаций межсервисного взаимодействия в реальных проектах.
Вебинар будет полезен:
- Разработчикам, работающим с микросервисной архитектурой.
- Архитекторам ПО, стремящимся оптимизировать межсервисное взаимодействие.
- Backend и Fullstack разработчикам, заинтересованным в улучшении взаимодействия между сервисами.
- DevOps-инженерам, отвечающим за развертывание и управление микросервисами.
🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - SoftwareArc_06
👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/dHAh/
#реклама
О рекламодателе
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Kafka и для чего она используется?
Ответ: Kafka — это распределённая платформа для потоковой передачи данных и обмена сообщениями между сервисами. Она используется для надёжной доставки, хранения и обработки больших объёмов данных в режиме реального времени. В микросервисной архитектуре Kafka позволяет разнести отправку и получение данных по времени, реализовать очереди, шины событий и масштабируемую коммуникацию между компонентами системы. Она устойчива к сбоям, поддерживает репликацию, и подходит как для логирования, так и для построения event-driven систем.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Matplotlib: полное руководство по визуализации данных
В статье представлено пошаговое руководство по работе с Matplotlib — одной из самых популярных библиотек для визуализации данных на Python.
Автор объясняет основы построения графиков, настройку внешнего вида и делится примерами кода, которые помогут быстро освоиться и применять визуализацию в своих проектах.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит?
ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники богатые, а другие бедные. Здесь тебя ждет море авторского контента:
— Обучение Linux, JS, Python, C/C++, Java, HTML/CSS, С#, SQL, GO, PHP
— Как превратить пет проект в стартап на 1 000 000$?
— Как новичку пройти на мидла и не вылететь после испыта?
Такому не учат на «курсах». Присоединяйся к сообществу истинных гуру: @itcamp_tg
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Prometheus и зачем он нужен в микросервисной архитектуре?
Ответ: Prometheus — это система мониторинга и сбора метрик, которая особенно хорошо подходит для распределённых систем. В микросервисной архитектуре она позволяет отслеживать состояние каждого сервиса, собирая числовые показатели (задержки, количество запросов, ошибки и т.п.) через HTTP endpoint’ы. Prometheus регулярно опрашивает сервисы (pull-модель), хранит метрики в своей базе и позволяет строить алерты и дашборды. Это помогает выявлять проблемы на ранней стадии и понимать, как ведёт себя система под нагрузкой.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Микросервис на Python + FastAPI
В статье рассказывается, как с нуля создать микросервис на Python с использованием FastAPI.
Автор показывает настройку окружения, реализацию асинхронных маршрутов и организацию проекта, а также делится нюансами архитектуры и встроенными возможностями FastAPI.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
