Python RU
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python RU
El canal Python RU (@pro_python_code) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 499 suscriptores, ocupando la posición 10 161 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 52 957 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 499 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -80, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.72%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.12% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 840 visualizaciones. En el primer día suele acumular 390 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como api, docker, github, sql, linux.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 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.
for, if, while, with не создают областей видимости (scope) для переменных, то есть переменная внутри и снаружи блока будет одна и та же:
x = 1
if True:
x = 2
print(x) # 2
Частая ошибка – затирание внешней переменной в цикле for:
i = 10
for i in range(5): # затирает i
...
print(i) # 4
Зоны видимости отделяются только функциями, классами и модулями. Здесь все переменные x – разные:
x = 1
class Foo:
x = 2
def method(self):
x = 3
return x
print(x, Foo.x, Foo().method()) # все 3 разные
Самая широкая зона видимости называется builtin. В нее попадают все имена, известные интерпретатору в данный момент, включая вещи импортированные из других модулей.
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
>>> pi = 3
>>> pi, id(pi)
(3, 4462262880)
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
Казалось бы мы затерли pi, но мы затерли его лишь в глобальной области видимости. Повторно импортируя pi, мы получаем старую переменную с тем же адресом, иными словами мы достаем ее из builtin области в global.
Вы знали о всех этих особенностях?
@pro_python_codecv2 командой pip install opencv-python
Затем при помощи этой крутой библиотеки, создайте HAAR Face Cascade.
При желании, можно также воспользоваться Eye & Mouth cascades для обнаружения глаз и рта, соответственно.
Дальше конвертируем исходное изображением в чёрно белое.
И скармливаем это всё в метод detectMultiScale.
Ну и как вы знаете, cv2 шикарно работает с видео потоком.
Так что можно создать, например, распознавание своего лица на видео потоке с камеры? :3
Вариантов много )))
Код со скрина здесь.
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
