¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python/ django
Ir al canal en Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django
El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 60 007 suscriptores, ocupando la posición 2 206 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 253 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 007 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -595, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.31% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 148 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 986 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
60 007
Suscriptores
-1524 horas
-1277 días
-59530 días
Archivo de publicaciones
60 007
🖥 Полезное руководство о
#! в Python
🟡Когда вы читаете чужой Python код, то часто видите загадочную строку, которая всегда появляется вверху файла и начинается с характерной последовательности shebang #!.
🟡Короче говоря, shebang — это комментарий особого типа, который вы можете включать в исходный код, чтобы указать оболочке операционной системы, где найти интерпретатор для остальной части файла:
#!/usr/bin/python3
print("Hello, World!")#, за которым следует восклицательный знак !, известный как bang, отсюда и название shebang.
🟡Shebang имеет отношение только к исполняемым сценариям, которые вы хотите выполнять без явного указания программы для их запуска. Обычно вы не помещаете shebang в модуль Python, который содержит только определении функций и классов, предназначенные для импорта из других модулей. Поэтому используйте shebang, если вы не хотите ставить перед командой, которая запускает ваш скрипт Python, префикс python или python3.
📎 Читать подробнее
@pythonl60 007
Начните карьеру в ИТ с гранта на обучение до 100% в Центральном университете!
Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат:
- Персонализацию учебной траектории;
- Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны;
- Личного ментора на все время обучения;
- Доступ к современному кампусу в центре Москвы.
Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь.
erid:2VtzqxaVAGk
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
60 007
60 007
Хочешь пройти путь от Джуна до Мидла, чтобы повысить зарплату и навыки?
Приходи на бесплатный Тестовый урок по Python вместе с опытным разработчиком.
За 40 минут на Тестовом уроке ты:
✓ Оценишь свои знания
✓ Напишешь код в формате лайв-кодинга
✓ Получишь подробную обратную связь
✓ Построишь индивидуальную программу обучения, исходя из твоих собственных пробелов
✓ Узнаешь, как наши ученики попадают на стажировку и обучаются до уровня “Мидл”.
Запишись на Тестовый урок в боте после прохождения небольшого опроса, он займёт 1 минуту.
Реклама. ООО "ДЕВМАН". ИНН 5001149108. erid: LjN8KA4Cg
60 007
🖥 Развивающийся интерпретатор RustPython
🔥 Относительно недавно стал доступен выпуск проекта RustPython 0.3, развивающего интерпретатор языка программирования Python, написанный на языке Rust. RustPython нацелен на обеспечение совместимости с CPython 3.11 и более новыми выпусками.
Проект основал Shing Lyu, один из разработчиков движка Servo и участник перевода CSS-движка Firefox на компоненты, написанные на языке Rust. Для оценки текущего состояния разработки можно использовать web-интерфейс с интерпретатором RustPython, скомпилированным в WebAssembly. Код распространяется под лицензией MIT.
RustPython состоит из парсера кода на Python в абстрактное синтаксическое дерево (AST), компилятора AST в байткод и виртуальной машины для выполнения байткода. Для ускорения выполнения предоставляется начальная реализация JIT-компилятора, преобразующего python-функции в машинный код. Поддерживается компиляция RustPython в форму универсального WASI-модуля на WebAssembly, который может запускаться в различных операционных системах.
Проектом также предоставляются средства для интеграции кода на языке Python в проекты на языке Rust, без применения биндингов на основе CPython - RustPython позволяет встраивать Python-конструкции непосредственно в код на языке Rust и использовать Python в качестве языка скриптинга в приложениях.
▶️Из проектов, уже использующих RustPython, отмечаются СУБД GreptimeDB, игровой движок pyckitup, игра Robot Rumble и linter Ruff.
🖥 GitHub
@pythonl
60 007
Вариант для тех, кто ищет виртуальный сервер с хорошей веб-защитой — Aéza:
– Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на лучших процессорах;
– Профессиональная фильтрация атак StormWall;
– Круглосуточная поддержка;
– Anycast фильтрация;
– Низкие цены;
– 15% кешбэка по ссылке.
Бесконечно можно смотреть на три вещи: на огонь, воду и скидку от Aeza!
Говорят: твоё от тебя не уйдет. А зачем ждать? Динозавры тоже ждали и остались в прошлом
Используй 50% скидку и погнали в будущее!
Кроме того, сейчас Aéza раздает личные бесплатные сервера, забираем тут. Регистрация, подписка, платежи не потребуются.
Реклама. Индивидуальный предприниматель Лобанов Леонид Константинович. ИНН 781625705648 erid: LjN8KEr3S
60 007
🔥 Совет по Python: Распаковка с помощью iterables!
Знаете ли вы, что "распаковка" работает со всеми видами iterable (т.е. не только со списками или кортежами), делая ваш код короче и элегантнее. 🚀
Этот небольшой фрагмент кода / хитрость позволяет вам легко захватывать ключи или элементы. 🐍 ✨
#Python #tips
@pythonl
60 007
У Тинькофф открылась стипендиальная программа для студентов на 2024 год!
В отборе могут участвовать студенты бакалавриата, специалитета и магистратуры (кроме выпускного курса) из всех городов и ВУЗов.
Стипендия выдаётся на один учебный год и составляет 25 000 ₽ в месяц.
Кроме этого:
— доступ к лекциям;
— общение с менторами;
— отложенный оффер на стажировку или работу в Тинькофф.
Более подробная информация и форма подачи заявки 👉 по ссылке
Переходите и подавайте заявку на одну из крупнейших в стране частных стипендий для студентов!
erid:2Vtzquqk3Pi
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
60 007
🖥 5 полезных расширений VScode для работы с документацией Python и не только 🌟
⏩Draw.io Integration
Хорошо подходит для работы со сложными диаграммами: сперва можно создать диаграмму в десктопной версии Draw.io, а потом доработать ее в VScode с помощью расширения Draw.io Integration.
⏩Quarto
Quarto — крутая штука для работы с документацией под R, Python, Julia и Observable. Расширение Quarto для VScode поможет редактировать и рендерить QMD-файлы. В нем есть режим предварительного просмотра, который позволяет менять код документа и одновременно просматривать результат.
⏩Jupyter
Jupyter — один из самых популярных фреймворков для создания заметок, особенно в Python. Кстати, Jupyter классно работает вместе с документацией Quarto для Python. Расширение VScode Jupyter интегрирует заметки Jupyter в редактор VScode и поддерживает ipynb-файлы.
⏩Markdown All in One
С расширением Markdown All in One удобно редактировать документацию в формате Markdown. Оно располагает два окна рядом: редактор кода и тут же результат.
⏩Mermaid
Mermaid особенно полезен, если вам нужно создать структуру кодовой базы или динамическую диаграмму. В VScode есть два расширения для работы с файлами Mermaid — Mermaid Preview и Markdown Preview Mermaid Support.
@pythonl
60 007
До 31 марта регистрируйтесь на конкурс прикладной разработки «If…else».
Рады сообщить о запуске регистрации на конкурс прикладной разработки «If…else» от GitVerse в рамках олимпиады «IT-Планета 2024»!
Если вам от 18 до 35 лет, вы пишете на C/C++/Java/Python, у вас есть опыт разработки прикладных решений и отличные знания по части алгоритмов, участвуйте и получайте возможность выиграть до 500 тыс. рублей!
Для участия необходимо до 31 марта зарегистрироваться и пройти отборочное тестирование на площадке для разработчиков GitVerse от СберТеха.
Конкурс состоит из трех этапов: отборочное тестирование, основной этап в виде решения прикладной задачи и очный финал.
Призовой фонд конкурса составляет 500 тыс. рублей*!
Подробные условия конкурсов и регистрация.
Следите за новостями и удачи в конкурсе!
*За вычетом НДФЛ
60 007
+9🖥 Полезная статья по алгоритмам и структурам данных 🔥
В статье описаны такие структуры данных как:
— Массив (Array)
— Динамический массив (Dynamic array)
— Связный список (Linked list)
— Стек (Stack)
— Очередь (Queue)
— Множество (Set)
— Карта (Map)
— Двоичное дерево поиска (Binary search tree)
— Префиксное дерево (Trie)
— Граф (Graph)
Параллельно рассказывается про самые популярные алгоритмы и ещё много всего)
📎 Ссылка на статью
📎 Ещё статья в тему на русском
@pythonl
60 007
→ Одни плюсы в Практикуме
При покупке курса профессии вы получите доступ к дополнительному курсу, на котором можно освоить новый навык. Станьте IT-специалистом и добавьте в резюме строчку, на которую обратят внимание работодатели.
◾️«Python-разработчик плюс» или «Разработчик С++ расширенный»
➕дополнительный курс по углубленному SQL
Чтобы лучше работать с базами данных и писать более сложные запросы.
◾«Android-разработчик расширенный»
➕дополнительный курс по алгоритмам и структурам данных
Чтобы находить оптимальные решения в коде и отвечать на каверзные вопросы на собеседованиях.
◾«Аналитик данных плюс»
➕дополнительный курс по визуализации и BI-инструментам
Чтобы красиво и понятно представлять данные в Data Wrapper, Data-Lens и Tableu.
◾«Бизнес-аналитик продвинутый»
➕дополнительный курс по Excel для работы
Чтобы искать, сортировать и отбирать данные без труда и создавать эффектные таблицы и отчёты.
→ Получите ещё больше навыков — а значит, больше карьерных возможностей.
60 007
🖥 Awesome-Web-Scraping
Список куртых инструментов, библиотек и веб-сервисов, используемых при парсинге и обработке данных.
▪Github
@pythonl
60 007
Как правильно подставлять значения из переменных / списков / словарей в SQL запрос в Python?
⏩Лучше всего использовать SQL запросы с использованием параметров:
cursor.execute("SELECT * FROM my_table WHERE id = ?", [123])
# parameter placeholder ------------------------> ^
# список/кортеж со значениями параметров -----------> ^^^^^
⏩Какие преимущества приносит использование параметров?
— Защита от SQL-инъекций
— Правильное квотирование литералов в зависимости от их типа (пример со строками, пример с датами).
— Оптимизация — сокращение времени работы SQL запроса. Благодаря использованию параметров следующие шаги не выполняются при повторном запуске (зависит от БД):
— проверка синтаксиса SQL запроса
— проверка прав доступа к объектам БД
— построение плана выполнения SQL запроса
— Защита от переполнения/вытеснения кеша SQL запросов. Например "безобидный" запрос qry = f"SELECT first_name, last_name FROM users WHERE id = {user_id}", который часто выполняется в нагруженной системе с различными значениями user_id может вытеснить из кеша запросов полезные запросы.
⏩ Пример использования параметров в SQL запросе:
import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.execute("create table lang (name, first_appeared)")
cur.execute("insert into lang values (?, ?)", ("C", 1972))
lang_list = [
("Fortran", 1957),
("Python", 1991),
("Go", 2009),
]
cur.executemany("insert into lang values (?, ?)", lang_list)
cur.execute("select * from lang where first_appeared=:year", {"year": 1972})
print(cur.fetchall())
con.close()cursor.executemany() - это значительно быстрее и эффективнее по сравнению с вставкой в цикле по одной строке.
📎 Читать подробнее
@pythonl60 007
⁉️ Как эффективно работать с паттернами микросервисной архитектуры в Python?
Узнайте на бесплатном практическом уроке от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом:
- разберете наиболее популярные паттерны: оркестрация и хореография;
- рассмотрите реализацию этих подходов, обсудите плюсы и минусы;
- ответите на все возникающие вопросы.
📢 Занятие пройдёт 14 марта в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». Доступна рассрочка на обучение!
➡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись:
60 007
+1🖥 Flect is a Python framework for building full-stack web applications.
Flect — это фреймворк
Python для создания полнофункциональных веб-приложений.
Он позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы, используя модели Pydantic, которые аналогичны свойствам компонентов React.
Эта интеграция позволяет быстро разрабатывать интерактивные и красивые пользовательские интерфейсы с использованием Python.
▪ Github
@pythonl60 007
Инвесторы смогут тестировать и запускать собственных торговых роботов на уникальных данных
MoexAlgo — Python-библиотека для упрощения работы с Алгопак API. Предоставляет данные и аналитику по рынку акций Московской биржи (MOEX). Можно получать:
• исторические данные для тестирования торговых стратегий, проверки гипотез и backtest;
• онлайн-данные для алгоритмической торговли.
Библиотека необходима для работы с демоверсией Алгопак — новым инструментом Московской биржи. Благодаря ему вы можете прокачать свои навыки работы через REST API и Python-клиент. Клиенты получают доступ к большому набору исторических и онлайн-данных по рынку акций MOEX и могут проводить backtest различных торговых стратегий, а также создавать и автоматизировать торговые алгоритмы.
▪️ MoexAlgo
▪️ Backtrader_moexalgo
▪️ Демоверсия Алгопак доступна всем зарегистрированным пользователям сайта ПАО Московская Биржа — тестируйте на сайте
@pythonl
Реклама. Рекламодатель ПАО Московская биржа. ОГРН (1027739387411)
60 007
🖥 Полезный приём при работе с исключениями в Python
def divide(x=1, y=0):
try:
return x / y
except ZeroDivisionError:
raise ValueError("Pattern 3 error.") from None
divide()divide() она вызывается с параметрами по умолчанию, то есть x=1, y=0, в общем происходит деление на 0, и мы попадаем в ветку except ZeroDivisionError.
Если бы мы не написали from None, в поднявшемся исключении встречалась бы ошибка ZeroDivisionError.
В данном случае трассировка не будет включать исходную ошибку ZeroDivisionError, а только исключение ValueError и сообщение об ошибке — всё из-за from None.
⏩В общем, используйте from None, когда вы хотите скрыть от пользователя детали исходного исключения или внутреннее исключение используемой библиотеки.
Вот такие дела
@pythonl60 007
🖥 Помнишь эти методы списков в Python?
Держи, вот полезная шпаргалка, чтобы освежить их
📎 А вот ещё годный сайт, где собраны самые используемые методы/функции Python
@pythonl
60 007
🖥 Python: когда использовать
array вместо list?
⏩Если в двух словах, то для хранения элементов разных типов, предпочтительнее использовать list, а для быстрых операций с числовыми данными и эффективного расходования памяти – array из модуля array.
⏩Список в Python – это универсальный инструмент, способный хранить элементы разных типов и эффективно управлять памятью, что особенно ценно при изменении размера списка.
Используйте списки, когда:
— Вам необходимо хранить элементы разного типа.
— Предполагается изменение объема данных.
— Важны удобство и простота поддержки кода.
⏩Массивы: когда приветствуется оптимизация при работе с числами
Массивы предназначены для высокопроизводительной работы с большими массивами однородных данных, особенно числовых.
Выбирайте массивы, когда:
— Вы работаете исключительно с числами одного типа.
— Обрабатываете большие объемы данных и важна экономия памяти.
— Нужна тесная интеграция с C-кодом.
@pythonl