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 12 505 suscriptores, ocupando la posición 10 156 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 53 049 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 505 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -82, 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 9.51%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.68% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 189 visualizaciones. En el primer día suele acumular 335 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- 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 08 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.
pip freeze > requirements.txt.
В итоге вы получите десятки зависимостей, которые вы не устанавливали, и не знаете, что они делают.
Вместо этого добавьте необходимые импорты вручную в requirements.txt.module_fixture (область="модуль") выполняется один раз для каждого модуля.
function_fixture (область="функция") выполняется для каждой тестовой функции.
@pro_python_code“np.float32(3) + 3” теперь вернет значение типа float32, а не float64. В выражениях с несколькими типами для результата будет использоваться тип с наивысшей точностью, например, “np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)” вернет значение типа float64. Также изменены целочисленные типы по умолчанию на платформе Windows: на 64-разрядных системах теперь используется 64-разрядный целый тип, а на 32-разрядных – 32-разрядный (ранее использовался аналог типа long из C, теперь это эквивалент np.intp).
Некоторые определения в C-API были изменены или удалены, например, структура PyArray_Descr. Максимальное число измерений и аргументов, выставляемое через макросы NPY_MAXDIMS и NPY_MAXARGS, увеличено до 64.
Все комплексные типы переведены на использование стандартных типов из спецификации C99 (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t). Добавлен новый C API для создания собственных dtype. Также предложены новые упрощённые функции инициализации PyArray_ImportNumPyAPI и PyUFunc_ImportUFuncAPI.
В Python API обеспечено более четкое разделение между публичными и приватными API, представлена новая структура модулей. Около 100 функций, модулей и констант вынесены из основного пространства имен “np”, объявлены устаревшими или удалены. Пространство имен np.lib было очищено. Число объектов в основном пространстве имен сокращено на 10%, а в пространстве имен numpy.lib – на 80%. Пространство имен numpy.core переведено в разряд приватных. Удалены некоторые методы из классов np.ndarray и np.generic. Создано новое пространство имен numpy.stringsf со строковыми операциями.
https://uproger.com/vyshel-numpy-2-0-0-samye-znachitelnye-obnovleniya-s-2006-goda-dlya-python-razrabotchikov/
@machinelearning_rupip install scrapegraphai
Github
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
