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 21 195 subscribers, ranking 6 259 in the Technologies & Applications category and 30 979 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 21 195 subscribers.
According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 266 over the last 30 days and by -15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.54%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.70% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 021 views. Within the first day, a publication typically gains 1 208 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 30 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.
21 195
Subscribers
-1524 hours
+897 days
+26630 days
Posts Archive
21 198
❔ Вопрос с собеседования
Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо?
Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую.
Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться.
Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
21 198
🔍 System Design интервью с ТимЛидом из американского FinTech уже завтра
29 октября(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью по System Design.
Как это будет:
📂 Дмитрий Дорофеев, TeamLead в американском FitTech Truv Inc, ex-VK, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Дмитрий будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дмитрию
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
21 198
🔥Приглашаем на бесплатный вебинар курса “Software Architect”: «Способы разделения микросервисов»
Когда: 29 октября, 20:00 (мск)
О вебинаре
Узнайте, как проектировать масштабируемые микросервисные архитектуры. На открытом уроке курса Software Architect разберём, как разделять микросервисы, чтобы упростить разработку и повысить устойчивость систем.
Что узнаете:
- Применение DDD для декомпозиции микросервисов.
- Разделение сервисов по бизнес-функциям и данным.
- Практические кейсы для гибкости архитектуры.
Что освоите:
- Принципы эффективной декомпозиции.
- Методы для масштабируемых архитектур.
- Практические инструменты для проектов.
👉 Регистрируйтесь:https://otus.pw/K2io/?erid=2W5zFK2bPB6
Занятие приурочено к старту курса "Software Architect", обучение на котором позволит освоить компетенции архитектора по моделированию и построению отказоустойчивых, масштабируемых информационных систем.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
21 198
🐍 Как устроены переменные в Python
В статье разбирается, как в Python устроено создание и хранение переменных: ссылки, мутабельность, кеширование значений и интернирование строк.
Автор объясняет, почему при работе с одними переменными создаются новые объекты, а с другими — меняется уже существующий, и как это влияет на поведение кода.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
Зарплата 207.000р у Middle-разработчика в Яндекс
«В день уходит несколько часов на созвоны, в остальное время закрываю задачки из спринта, редко перерабатываю. У компании топовый офис, но с коллективом как-то не заладилось. Радуюсь классному ДМС и стабильной зарплате» - middle разработчик из Яндекса.
Бигтех по-русски - канал с реальными зарплатами и историями IT-специалистов российского БигТеха. Там уже опубликованы рассказы программистов Альфа-банка, Сбера и Тинькофф 🤯
Читайте: @bigtech_russia
21 198
🚀 Не стройте ракету, пока не собрали бумажный самолёт
Один из главных рисков в запуске IT-продукта — застрять в бесконечной доработке и не выйти на рынок.
В комьюнити Короче, Капитан делают по-другому.
Челлендж: 12 запусков за 12 месяцев.
✅ Разработка и запуск — за 1 месяц
✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150)
✅ Честный разбор: что получилось, а что — нет
Формула проста:
1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы
Три главных правила:
⚡️Проверенный спрос, а не догадки
⚡️ Быстрый запуск без перфекционизма
⚡️ Только США и ЕС — там платят за удобство
Канал Короче, Капитан показывает запуск, продвижение и доход по каждому продукту в реальном времени.
Без иллюзий, без теорий — только работающие подходы и реальные цифры.
👉 Подписаться: @its_capitan
Реклама. ИП Зуев, ИНН 360408359441, erid: 2VtzqwZN2xv
21 198
💻 5 видов баз данных, которые подходят для разных задач
В статье объясняются ключевые особенности пяти типов баз данных и задачи, для которых они лучше всего подходят.
Разбираются реляционные, документоориентированные, графовые, колоночные и key-value базы — с понятными примерами и практическими советами по выбору.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
❔ Вопрос с собеседования
Почему
frozenset может быть ключом в dict, а set — нет?
Ответ: Ключи в dict должны быть хешируемыми, то есть их значение не должно изменяться после создания.
frozenset неизменяем (immutable), поэтому его хеш можно вычислить один раз и использовать в качестве ключа.
set изменяем (mutable), его содержимое может меняться, а значит, его хеш-функция нестабильна, поэтому dict не позволяет использовать set в качестве ключа.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
21 198
🐍 Ускоряем стартап Python-приложения
В статье рассказывается, как ускорить запуск Python-приложения за счёт упрощения импортов, уменьшения размера образа и предварительной подготовки кода.
Автор делится приёмами, которые позволяют сократить время холодного старта без сложных изменений в проекте.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
🐍 Как сделать из Python-скрипта исполняемый файл?
В статье рассказывается, как упаковать Python-скрипт в один исполняемый файл с помощью PyInstaller, чтобы запускать его без установки Python.
Автор подробно показывает, как установить инструмент, собрать проект и учесть нюансы, чтобы всё работало на любой машине.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
🐍 Мониторинг и логи продакшен уровня с Grafana, Loki и Prometheus
В видео пошагово показывается, как настроить мониторинг и логирование сервиса с нуля — от сбора логов через Promtail до построения интерактивных дашбордов в Grafana.
Разбираются конфигурации Prometheus и Loki, работа с Docker Compose, тестирование нагрузки и настройка системы под реальный продакшен.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
