Python RU

Ir al canal en Telegram

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

Red:Machinelearning Rusia52 967 Tecnologías y Aplicaciones10 152...

📈 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 12 503 suscriptores, ocupando la posición 10 152 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 52 967 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 503 suscriptores.

Según los últimos datos del 09 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -77, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.25%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.89% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 907 visualizaciones. En el primer día suele acumular 361 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
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 10 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.

12 503

Suscriptores

Sin datos24 horas

-157 días

-7730 días

907

Visitas de la publicación

~ 36124 horas

~ 45348 horas

7.25%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

12 500

ChatGpt - ChatGpt завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть

12 500

Улучшите свои навыки работы на Python в 2023 году В этой статье мы дадим вам семь советов о том, как улучшить свои навыки работы на Python. Часто именно мелочи имеют большое значение. Эти советы прокачают ваши навыки. ▪Читать @pro_python_code

12 500

Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика. Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания Статья на habr про оконные функции простым языком Советы на старте поиска работы за рубежом Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике. Подписаться 👨‍💻

12 500

🔥 7 расширенных операций со списками Python, которые могут эффективно оптимизировать ваш код В этой статье мы покажем вам семь расширенных операций со списками, которые сделают ваш код аккуратнее, чище и качественнее. ▪Читать ▪Зеркало @pro_python_code

12 500

Оптимизация запросов Django ORM Django ORM (Object Relational Mapping) — одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы можем взаимодействовать с базой данных, используя код Python вместо SQL. Использование ORM дает несколько преимуществ: ▪Благодаря ORM у нас есть миграция: мы можем легко изменять наши таблицы, обновлять наши модели, и Django автоматически сгенерирует сценарии миграции, необходимый для обновления таблиц базы данных. ▪Есть транзакции: мы можем делать несколько обновлений базы данных в рамках транзакции и, если что-то не получится, легко откатиться до того состояния, которое было при запуске. Но также у ORM есть некоторые недостатки: ▪Поскольку это абстракция поверх SQL, то мы не всегда знаем точно, какие SQL-запросы будут генерироваться из нашего кода Python. ▪Django не может угадать, когда нам нужно использовать связанную таблицу, поэтому она не будет выполнять JOINs для нас, когда они нам нужны. ▪ORM дает нам неверное ощущение легкости, и мы не всегда понимаем то, что мы делаем, что может создавать большую нагрузку на сервер. У нас нет простого способа узнать, что доступ к атрибуту в объекте может вызвать дополнительный запрос к базе данных, который можно было бы предотвратить с помощью JOIN. Чтобы преодолеть недостатки, нужно поближе познакомиться с ORM и понять как она работает под капотом. ▪Читать @pro_python_code

12 500

С чего начать изучать Python? Одна из важных тем в Python — декораторы. Именно с ними по познакомимся на открытом уроке 25 января в 20:00 мск в рамках специализации «Python Developer». Сурен Хоренян, опытный Python-разработчик из МТС, расскажет, что из себя представляют декораторы и как работают, а также мы научимся создавать их самостоятельно. Программа предназначена для тех, кто хочет с нуля освоить востребованную профессию Python-разработчик до компетенций, соответствующих Middle-уровню. Чтобы попасть на урок, нужна регистрация https://otus.pw/Z9xs/

12 500

Надоели скучные видео уроки, по которым невозможно учиться? Команда Devman ломает классический порядок образования – никакой теории в отрыве от задач! Ребята разработали крутые методики обучения, протестировали их на учениках и запустили быстрый и эффективный курс-профессию до мидла. Бесплатная пробная неделя стартует 23 января. На первой неделе вы: — Начнете писать код с первого занятия; — Напишите до 2 собственных небольших проектов на Python; — Получите фидбек от опытного программиста и узнаете, какие скиллы необходимо подтянуть. Приходи на пробную неделю обучения и погрузись в рабочие будни python разработчика → bit.ly/3XzaFmu Реклама. ООО Девман 2VtzqwXia4j

12 500

Проверка данных при помощи декораторов Еще один полезный метод, который может быть реализован с помощью декораторов, заключается в проверке данных до запуска декорированной функции. Очень распространенный этому пример в веб-приложении — это аутентификация пользователя. Если задача проверки/аутентификации завершается неудачно, то декорированная функция не вызывается, и вместо нее появляется ошибка. В данном примере, декоратор only_admins ищет HTTP заголовок X-Auth-Token во входящем запросе и затем проверяет, если он совпадает с секретным токеном администратора, который для простоты мы сделали константой. Если нет заголовка токена, или если он есть, но не совпадает, то функция abort() из Flask выполняется для генерации ответа 401 и остановки дальнейших запросов. В противном случае запрос может пройти, вызвав при этом декорированную функцию. Обратите внимание, как в примере функции представления admin_route() используются декораторы app.route и only_admins. Это называется цепью декораторов. @pro_python_code

12 500

Repost from Python tests

Что начепятает такой скрипт?

Anonymous voting

12 500

Repost from Python tests