es
Feedback
Python RU

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

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 12 388 suscriptores, ocupando la posición 9 838 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 52 007 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 388 suscriptores.

Según los últimos datos del 31 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -42, 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 7.71%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.26% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 955 visualizaciones. En el primer día suele acumular 403 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 01 septiembre, 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.

12 388
Suscriptores
+424 horas
-157 días
-4230 días
Archivo de publicaciones
Python RU
12 388

Python RU
12 388

Python RU
12 388

Python RU
12 388
Frontender's notes - Самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSSJS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel В общем добро пожаловать!

Python RU
12 388
Регулярные выражения - Python @pro_python_code

Python RU
12 388

Python RU
12 388
OpenTelemetry на Python — Полное руководство 2023 OpenTelemetry (OTel) – это платформа наблюдения с открытым исходным кодом,
OpenTelemetry на Python — Полное руководство 2023 OpenTelemetry (OTel) – это платформа наблюдения с открытым исходным кодом, которая позволяет собирать данные телеметрии из облачных приложений. Она предлагает инструменты, API и SDK для сбора и генерации метрик, журналов и трассировок. OTel поддерживает несколько языков, включая Java, Python, Go, Ruby, C++ и Javascript. В этом руководстве будет рассказано, как настроить OTel в вашем сервисе Python с помощью Jaeger, инструмента с открытым исходным кодом, первоначально разработанного Uber. Если вы ищете такие возможности, как автоматический сбор данных, возможность воспроизведения скриптов несколькими щелчками мыши и создание тестов на основе трассировки, я рекомендую вам изучить возможность использования Helios. Ниже я включил раздел о том, как установить OTel с помощью Helios. 📌 Читать @pro_python_code

Python RU
12 388

Python RU
12 388

Python RU
12 388
Автоматизация запуска скриптов с помощью Cronjobs и Python 2023 В этой статье мы обсудим, как запускать скрипт на Python в ка
Автоматизация запуска скриптов с помощью Cronjobs и Python 2023 В этой статье мы обсудим, как запускать скрипт на Python в качестве задания cron. Вы узнаете, как создать задание cron, как запланировать его выполнение в определённое время и как убедиться, что оно выполняется правильно. Мы также рассмотрим некоторые советы и рекомендации по устранению неполадок в вашей работе с Cron, чтобы вы могли поддерживать бесперебойную работу вашего скрипта. ▪Читать @pro_python_code

Python RU
12 388

Python RU
12 388
ChatGpt - ChatGpt завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на л
ChatGpt - ChatGpt завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть

Python RU
12 388
Улучшите свои навыки работы на Python в 2023 году В этой статье мы дадим вам семь советов о том, как улучшить свои навыки раб
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

Python RU
12 388

Python RU
12 388

Python RU
12 388

Python RU
12 388
Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего
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 👨‍💻

Python RU
12 388

Python RU
12 388
🔥 7 расширенных операций со списками Python, которые могут эффективно оптимизировать ваш код В этой статье мы покажем вам се
🔥 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.ЧитатьЗеркало @pro_python_code

Python RU
12 388
Оптимизация запросов Django ORM Django ORM (Object Relational Mapping) — одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы
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