Python Job | Вакансии | Стажировки
Все каналы и цены - @best_ITjob / neironka.ru Разместить вакансию или рекламу - @hr_rus http://telega.in/channels/job_python/card https://knd.gov.ru/license?id=675827470acf9c1f42e2cb43 #5MHNM @Spiral_Yuri
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python Job | Вакансии | Стажировки
El canal Python Job | Вакансии | Стажировки (@job_python) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 22 700 suscriptores, ocupando la posición 1 700 en la categoría Carrera profesional y el puesto 28 881 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 22 700 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 254, y en las últimas 24 horas de 4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.08% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 250 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 380 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como api, senior, архитектура, удалёнка, middle.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все каналы и цены - @best_ITjob / neironka.ru
Разместить вакансию или рекламу - @hr_rus
http://telega.in/channels/job_python/card
https://knd.gov.ru/license?id=675827470acf9c1f42e2cb43
#5MHNM
@Spiral_Yuri”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 31 agosto, 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 Carrera profesional.
functools.lru_cache и как его использовать?
Пример кода:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=32)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # Вывод: 55
❗️Ответ:
lru_cache — это декоратор, который кэширует результаты функции, чтобы избежать повторных вычислений. Он использует алгоритм LRU (Least Recently Used) для удаления наименее используемых элементов. Пример: @lru_cache(maxsize=128).
Ссылка на документацию по lru_cache