Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

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

Network:Java Developer Russia31 010 Technologies & Applications6 256...

📈 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 28 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 271 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 9.36%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.71% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 1 985 views. Within the first day, a publication typically gains 1 210 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 29 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

+124 hours

+2957 days

+27130 days

1 985

Post views

~ 1 21024 hours

~ 1 51148 hours

9.36%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

21 210

Настроил чат-бота за пару часов → заработал 9 000₽. Просто представь, кто-то стоит в очереди на маршрутку в 8 утра чтобы успеть на “любимую” работу. А кто-то за 3-4 часа делает чат-бота со своего ноута без привязки ко времени. Разница в зарплате: 200 тысяч. И нет — не надо ничего программировать. Зачем грузить мозги кодом, если можно собрать чат-бота для бизнеса на конструкторе. Без опыта. За 3-4 часа. 💡 Суть проста: Берёшь клиента → Собираешь бота по шаблону → Наставник всё проверяет → Сдаёшь работу и получаешь деньги. В первый месяц обычно выходят на доход 50–80 тыс ₽/мес, а с опытом от 180 тыс ₽ и выше. Легко совмещается с работой, учёбой, рыбалкой, семейными хлопотами… график устанавливаешь самостоятельно. Всё, что нужно для старта — запустить бота 👉 @other_digital_bot Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам. До 1 января вход бесплатный.

21 210

📱 Шпаргалка по методам строк в Python 1. Делает первую букву заглавной

.capitalize()

2. Регистр вниз или вверх

.lower()
.upper()

3. Выравнивает строку по центру с символами вокруг: 'Python' → 'Python'

.center(10, '*')

4. Считает вхождения определенного символа

.count('0')

5. Находят позиции указанных символов

.find()
.index()

6. Ищет нужный объект и заменяет его

.replace()

7. Разрезает строку, удаляя из нее точку разреза

.split()

8. Проверяют, из чего состоит строка

.isalnum()
.isnumeric()
.islower()
.isupper()

tags: #полезное ➡ Python Developer | Чат

21 210

Что выведет код сверху?

Anonymous voting

21 210

📱 Как научить языковые модели рассуждать последовательно? В этой статье автор разбирает подход Schema-Guided Reasoning (SGR) для повышения предсказуемости работы языковых моделей. Вы узнаете, как с помощью структурных схем заставить LLM мыслить последовательно и избегать хаотичных ответов, что особенно критично для локальных моделей в корпоративной среде. ⛓ Ссылка на статью tags: #статья ➡ Python Developer | Чат

21 210

Блог владельца «Python Developer» Жизнь в Telegram и за его пределами, бизнес на каналах и много программирования: https://t.me/+6LFfq_FDocc4MTg6

21 210

📱 Aiogram 3: Деплой телеграм бота на сервер В данном уроке автор показывает как задеплоить телеграм-бота на сервер: вы узнаете как арендовать сервер, настроить его, а затем запустить на нем бота, чтобы он работал без остановок. ⛓ Ссылка на видео tags: #полезное ➡ Python Developer | Чат

21 210

📱 Шпаргалка по Beautiful Soup 4 Beautiful Soup — библиотека для извлечения данных из HTML- и XML-файлов, которая отлично подходит для веб-скрапинга. 1. Установка

pip install beautifulsoup4

2. Импорт

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

3. Базовый парсинг

html_doc = "<html><body><p class='text'>Привет, мир!</p></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')  # или 'lxml', 'html5lib'
print(soup.p.text)  # Привет, мир!

4. Поиск элементов

# Первый найденный элемент
first_p = soup.find('p')

# Поиск по классу или атрибуту
text_elem = soup.find('p', class_='text')
text_elem = soup.find('p', {'class': 'text'})

# Все элементы
all_p = soup.find_all('p')
all_text_class = soup.find_all(class_='text')

5. Работа с атрибутами и текстом

a_tag = soup.find('a')
print(a_tag['href'])    # значение атрибута href
print(a_tag.get_text()) # текст внутри тега
print(a_tag.text)       # альтернатива

6. Навигация по дереву

# Переход к родителю, детям, соседям
parent = soup.p.parent
children = soup.ul.children
next_sibling = soup.p.next_sibling

# Поиск предыдущего/следующего элемента
prev_elem = soup.find_previous('p')
next_elem = soup.find_next('div')

7. Парсинг реальной страницы

response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.text
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]

8. CSS-селекторы

# Более мощный и лаконичный поиск
items = soup.select('div.content > p.text')
first_item = soup.select_one('a.button')

tags: #шпаргалка #полезное ➡ Python Developer | Чат

21 210

📱 Продвинутые алгоритмы на Python Курс посвящён ключевым алгоритмам на графах и их практической реализации на Python. Вы научитесь находить кратчайшие пути, строить минимальное остовное дерево и вычислять максимальный поток, применяя эти алгоритмы на практике. ⛓ Ссылка на курс tags: #курс #полезное ➡ Python Developer | Чат

21 210

❔ Вопрос с собеседования Почему list.sort() быстрее, чем sorted(list), если сортируется один и тот же список? Ответ: Метод list.sort() выполняет сортировку на месте (in-place), изменяя исходный список без создания новой копии. Это делает его более эффективным по памяти и производительности. Функция sorted(list) создает новый отсортированный список, что требует дополнительного выделения памяти и копирования элементов перед сортировкой, что может увеличить затраты по времени и памяти. tags: #собеседование ➡ Python Developer | Чат

21 210

💡 Короткий, но сильный анонс. Ровно такой же, как и студкемп по аппаратной разработке умных устройств от Яндекс Образования 📆 Вас ждёт: → Интенсивное офлайн-обучение с 13 по 24 апреля в Москве → Лекции от разработчиков Алисы и других умных устройств Яндекса, преподавателей ФПМИ МФТИ, ФКН ВШЭ, экспертов ШАД. → Много практики: от домашних заданий до командного проекта 🛠 Особенности программы: → Теория и практика всего цикла создания умных девайсов → Внедрение ML для повышения производительности даже при ограниченных ресурсах → Реальные кейсы, современные подходы и практики R&D умных устройств 📍 Для кого Студентов бакалавриата и специалитета IT-направлений. Чтобы пройти отбор, нужно знать C++ или Java/Kotlin, уметь работать в командной строке. Яндекс Образование покроет дорогу и проживание. Чтобы пройти отбор, регистрируйтесь до 22 февраля!

21 210

📱 Что такое GIL в Python? Global Interpreter Lock — механизм в CPython, который не даёт нескольким потокам одновременно выполнять байткод. Поэтому CPU-задачи не ускоряются даже на многоядерных процессорах. В статье объясняют, зачем нужен GIL и как обходить ограничения — через «multiprocessing» и другие подходы. ⛓ Читать статью tags: #статья ➡ Python Developer | Чат

21 210

📱 Репозиторий с готовыми решениями для LLM-проектов awesome-llm-apps — это коллекция production-готовых AI-приложений, которые можно запустить уже сегодня. Внутри репозитория:

• AI-агенты с примерами • Multimodal-приложения • AI-Saas с базовой архитектурой

Отлично подойдёт тем, кто: не знает, что собрать на LLM в 2026, хочет быстрее собрать MVP или ищет референсы production-подходов. Репозиторий на GitHub — здесь. tags: #полезное #llm ➡ Python Developer | Чат

21 210

Под какой буквой правильный ответ?

Anonymous voting

21 210

⚡️ Наш новый сервис В свете последних событий напоминаем вам о его наличии — подключайтесь и наслаждайтесь! 🚀 VISION

21 210

🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram. Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами. 📱 Смотреть на YouTube tags: #полезное ➡ Python Developer | Чат

21 210

Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом. 🌐 Чему вы научитесь: 🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init 🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped 🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды 🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio) 🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator 🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО. 🗓 Старт курса: 25 февраля, 6 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь. Ждем вас! Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqv6vNvp

21 210

🖥 Тренажёр для практики администрирования Linux-серверов SadServers — это симулятор сисадмина и DevOps, где вы подключаетесь к реальному виртуальному серверу по SSH и чините настоящие проблемы, а не решаете тесты. Как это выглядит:

— Выдают сломанный сервер с конкретной задачей — Заходите по SSH и разбираетесь, что пошло не так — Есть таймер, не успели — сервер отключается

Отличный способ прокачать практику и проверить себя в условиях, близких к реальным — залипаем тут. tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX

21 210

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире 17 февраля(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика. Почему точно нужно прийти: 📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-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.