Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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📈 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 20 924 subscribers, ranking 6 465 in the Technologies & Applications category and 32 334 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 924 subscribers.
According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 132 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.90% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 242 views. Within the first day, a publication typically gains 1 025 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 13.
- 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 09 June, 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.
20 924
Subscribers
-224 hours
+1117 days
+13230 days
Posts Archive
20 923
🐍 Обучаемся основам компьютерного зрения
В статье рассказывается как запустить базовые задачи компьютерного зрения на компактном одноплатном ПК Lichee Pi 4A, используя Python и библиотеку Pillow.
Разбираются операции с изображениями, интерактивная работа с графикой, а также подключение модели YOLOX для распознавания объектов в реальном времени.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 923
❔ 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 | Чат
20 923
Друзья, привет! 👋
Хочу посоветовать вам очень полезный Telegram-канал — That's IT. Его ведёт Сергей — тимлид с 11-летним опытом, который сам внедряет ИИ в продукты, делится тем, что работает на практике, и помогает другим зарабатывать с помощью ИИ.
На канале Сергея вы найдёте:
— Чёткие инструкции по работе с нейросетями
— Подборки лучших инструментов для автоматизации и креатива
— Бесплатные гайды и видеоуроки
— Реальные кейсы внедрения ИИ, которые дают результат
Никакой воды — только практический опыт и контент, который можно применить прямо сегодня. Сергей ежедневно помогает своим клиентам автоматизировать процессы с помощью ИИ, и делится этими фишками с подписчиками.
Если вы хотите быть в теме и использовать нейросети с умом — обязательно загляните 👇
That's IT | Сергей Фролов
20 923
🐍 MiniGPT — простая реализация GPT на PyTorch
Если хотели разобраться, как работают GPT-модели — miniGPT поможет: это минимальная реализация на PyTorch всего в 300 строк кода.
Отлично подойдёт, чтобы на практике понять, как модель обрабатывает текст, понимает контекст и генерирует продолжение.
⛓ Ссыока на проект
❤ — если имба
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 923
❔ Вопрос с собеседования
Есть ли в Python ограничения для
int?
Ответ: В Python int не ограничен фиксированным размером, и может динамически расширяться, позволяя работать с числами любой величины.
Рассмотрели эту тему подробнее в этом посте.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 923
🐍 Новый лучший способ форматирования строк в Python
В статье объясняется, как работают t-строки в Python 3.14 — новый тип строкового литерала, возвращающий объект
Template, а не обычную строку.
Автор показывает, как извлекать из них список подставленных переменных, шаблон и текстовые сегменты, а также как применять их на практике.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат20 923
❔ Вопрос с собеседования
Что такое middleware и как он работает?
Ответ: Middleware — это промежуточный слой между клиентом и сервером, обрабатывающий запросы и ответы. Он может изменять данные, проверять авторизацию, логировать или добавлять информацию. Middleware помогает организовать обработку запросов и сделать код модульным.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 923
👨💻 Эти каналы реально помогают в изучении программирования и IT
Не веришь? Проверь сам:
👩💻 Easy GitHub — лучшие репозитории с гитхаба для практики и освоения IT.
🖥 Easy Python — лёгкое изучение самого универсального языка в мире.
🌐 Easy WebDev — всё про Frontend, Backend и сопутствующие технологии.
🔠 Easy InfoSec — ИБ, хакинг, OSINT, анонимность, пентест и многое другое.
🖥 Easy Coder — а здесь вообще про всё, что нужно знать для работы в IT.
🖱 Просто выбери нужное и получай топовые материалы каждый день!
20 923
🐍 Гайд: создаем свою ORM
В статье показано, как создать собственную ORM, чтобы взаимодействовать с базами данных через объектно-ориентированный подход.
Автор подробно объясняет процесс разработки, включая создание сессий, моделей, полей и миграций, а также делится опытом публикации библиотеки на PyPI.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 923
🐍 Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: полное руководство по разработке
В статье рассказывается, как создать настольное приложение с современным интерфейсом, локальной базой данных и Telegram-ботом для отправки уведомлений.
Автор подробно объясняет, как связать между собой Flet, FastAPI и SQLite, настроить взаимодействие с ботом, реализовать хранение и отображение данных, а также оформить удобный GUI.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 923
❔ 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
20 923
📱 Шпаргалка по PostgreSQL
В этой статье автор собрал вопросы, которые ему часто задавали на собеседовании на позицию Python-разработчика.
Большая часть из них относится к СУБД PostgreSQL, поэтому каждый сможет найти для себя что-то полезное.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 923
❔ Вопрос с собеседования
Что такое GIL в Python, зачем он нужен и как его можно обойти?
Ответ: GIL (Global Interpreter Lock) — это механизм в интерпретаторе CPython, который гарантирует, что одновременно только один поток может исполнять байт-код Python. Он был введён для упрощения работы с памятью и обеспечения потокобезопасности встроенных структур данных.
Однако из-за GIL многопоточность в Python не даёт настоящей параллельности на уровне CPU: даже если создать несколько потоков, они будут выполняться по очереди, а не одновременно, что ограничивает производительность при вычислительно нагруженных задачах.
Обойти это ограничение можно, используя модули вроде multiprocessing, которые запускают отдельные процессы с собственной памятью и собственным GIL. Также можно переносить тяжёлую логику в нативные C-расширения или использовать интерпретаторы без GIL, такие как Jython или экспериментальные версии PyPy.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
