¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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 12 496 suscriptores, ocupando la posición 10 169 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 52 938 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 496 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -81, 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 6.80%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.10% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 850 visualizaciones. En el primer día suele acumular 387 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 13 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.
12 496
Suscriptores
-224 horas
-137 días
-8130 días
Archivo de publicaciones
12 496
Repost from Kali Linux
☠️ Security Scripts
Набор скриптов для защиты и нападения для обучения изучающих информационную безопасность.
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
#python #hack #pentest #redteam #blueteam
⚙️ GitHub
@linuxkalii
12 496
Python + Selenium: как получить координаты по адресам
https://nuancesprog.ru/p/6794/
@pro_python_code
12 496
🐍С того самого момента как ты узнал, что питоны — не только шикарные рептилии, но и язык программирования, твоя жизнь больше никогда не станет прежней.
И ты достиг крутых результатов!
Настало время сделать следующий шаг…
🔍Surf ищет в команду Python разработчика на внутренние проекты компании:
по автоматизации, аналитике и внедрению сервисов для отделов PM, бухгалтерии, back-офиса и т.д.
Почему стоит работать в Surf:
🟢Гибкий график
🟢Лекции и мастер-классы
🟢ДМС со стоматологией
🟢Распределённая команда
🟢У нас понятные грейды
🟢Развиваем личный бренд
🟢Есть жизнь после сеньора
🟢Обучаем английскому
Что нужно делать:
🔹Работать с DWH, проектировать схемы для хранения данных, подготавливать витрины данных;
🔹Загружать данные из различных источников (сторонние сервисы, собственные разработки) в DWH;
🔹Автоматизировать data-pipelines, ETL процессов;
🔹Разрабатывать REST API;
🔹Находить ошибки и аномалии в данных, автоматизировать проверки качества данных;
Стэк: Python 3, Flask, Django, ETL: Apache Airflow, PostgreSQL/MySQL, будет плюсом опыт работы с - Pandas.
Пиши нашему рекрутёру @alenka_ff . Ждём тебя в Surf🏄♂️
12 496
При работе в Kivy с потоками (threading) вы должны иметь в виду, что все изменения в графическом интерфейсе должны делаться из главного потока. Да, и это не смотря даже на GIL! Дело в том, что контекст OpenGL очень не любит, когда его трогают из чужого потока, что приводит к случайным и иногда сложно уловимым визуальным глюкам (см. прикрепленное фото).
Как это сделать? Воспользоваться декоратором
mainthread, который поставит при вызове оригинальной функции поставит ее выполнение в следующий тик главного цикла приложения в главном потоке.
Пример использования из Durak GUI. Метод self.on_found_peer вызывается из другого вспомогательного потока, но он меняет интерфейс, поэтому должен быть снабжен декоратором mainthread:
from kivy.clock import mainthread
class DurakFloatApp(App):
...
@mainthread
def on_found_peer(self, addr, peer_id):
print(f'Найден соперник {peer_id}@{addr}')
# делать что-то с GUI!
...
self.discovery = DiscoveryProtocol(self.my_pid, PORT_NO)
#
self.discovery.run_in_background(self.on_found_peer)12 496
🔎 Sherlock
Алгоритм, написанный на Python проверяющий наличие учётной записи в социальных сетях по заданному никнейму пользователя
Алгоритм быстро проверяет множество сайтов, что позволяет, не теряя много времени, найти аккаунты под одноимённой регистрацией
Установка: git clone https://github.com/sherlock-project/sherlock.git
Код
Список соцсетей
@pro_python_code
12 496
Сделайте шаг к профессии DevOps-специалиста! Изучите базовые инструменты на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox, который пройдёт 11–13 июля в 21:00 по московскому времени.
Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/8Qti2g.
Сразу отправим вам на почту чек-лист «Погружаемся в DevOps».
Под руководством опытного Lead DevOps-специалиста Константина Брюханова вы:
💻 поймёте, что такое DevOps и почему эта специальность так востребована;
💻 узнаете подробнее о профессии специалиста DevOps;
💻 выясните основные задачи DevOps и инструменты их решения.
К концу интенсива упакуете небольшое приложение в Docker и автоматизируете его сборку. Это высоко оценят будущие работодатели.
🎁 Всем дошедшим до конца интенсива подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 496
Сделайте шаг к профессии DevOps-специалиста! Изучите базовые инструменты на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox, который пройдёт 11–13 июля в 21:00 по московскому времени.
Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/8Qti2g.
Сразу отправим вам на почту чек-лист «Погружаемся в DevOps».
Под руководством опытного Lead DevOps-специалиста Константина Брюханова вы:
💻 поймёте, что такое DevOps и почему эта специальность так востребована;
💻 узнаете подробнее о профессии специалиста DevOps;
💻 выясните основные задачи DevOps и инструменты их решения.
К концу интенсива упакуете небольшое приложение в Docker и автоматизируете его сборку. Это высоко оценят будущие работодатели.
🎁 Всем дошедшим до конца интенсива подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 496
Repost from Анализ данных (Data analysis)
💡10 фич для ускорения анализа данных в Python
Советы и рекомендации, особенно в программировании, могут быть очень полезны. Маленький шоткат, аддон или хак может сэкономить кучу времени и серьёзно увеличить производительность. Я собрала свои самые любимые и сделала из них эту статью. Какие-то из советов ниже уже известны многим, а какие-то появились совсем недавно. Так или иначе, я уверена, они точно не будут лишними, когда вы в очередной раз приступите к проекту по анализу данных.
Читать дальше
@data_analysis_ml
12 496
🐍🧩 Обработка вложенных списков и матриц в Python: 5 задач с решениями для совершенствования навыков
https://proglib.io/p/obrabotka-vlozhennyh-spiskov-i-matric-v-python-5-zadach-s-resheniyami-dlya-sovershenstvovaniya-navykov-2022-07-04
@pro_python_code
12 496
Извращения с Apache Kafka: забавный кейс из жизни
Открытый вебинар для тех, кто хочет узнать, как организовать Data Lake на 80 ТБ с помощью Apache Kafka.
7 июля в 19:00 (мск)
Проведёт вебинар Михаил Кобик, руководитель инфраструктурных решений в SMART Technologies SOFT. Уже более 5 лет он занимается нагруженными проектами, а в числе его успешных проектов продукты из разных сфер: от инфраструктур для ГИС до интернет-магазинов кошачьего корма.
Вот планы Михаила на предстоящий вебинар:
«На вебинаре я расскажу о своём опыте создания Data Lake на ~80 ТБ с помощью Apache Kafka. Дополнительно разберу, какие подводные камни могут возникать, если Retention выкручен в 9999999, и как жить, если Apache Kafka — единственный источник данных в информационной системе».
Приходите, будет полезно!
Записаться на вебинар: https://slurm.club/3bRdywB
12 496
Как легко и надежно реализовать модульные тесты на Python
Что такое тесты
Тестирование кода — простой и интуитивно понятный процесс. Он заключается в создании и запуске тестов параллельно с разработкой основного кода. Это позволяет убедиться в том, что написанный код работает должным образом. Каждый так или иначе тестирует код. Одни это делают лучше, другие — хуже.
Большинство разработчиков запускают быстрые тесты в терминале или используют в качестве тестировщика сочетание assert-операторов и print-инструкций. Однако есть более эффективные способы. Поговорим о них позже, а сначала обсудим, почему так важно делать тесты.
Читать дальше
@pro_python_code
12 496
Хотите начать свою карьеру в IT в качестве разработчика на Python?
Школа программирования Хекслет приглашает на подготовительный онлайн-курс по Python!
Всего за 2 недели вы изучите основы языка под руководством опытного наставника, пройдете 69 уроков с практикой в браузере и напишите свою первую программу.
Не важно, сколько вам лет, какое у вас образование и кем вы работаете сейчас. Для начала обучения не нужен опыт в разработке!
Торопитесь. Стартуем 6 июля!
12 496
📍 Полезные Python модули, которыми мало кто пользуется
В данной статье мы будем работать с малоизвестными методами и модулями, которые могут улучшить эффективность и внешний вид кода.
Читать дальше
@pro_python_code
12 496
🗣️ Решаем задачу перевода русской речи в текст с помощью Python и библиотеки Vosk
https://proglib.io/p/reshaem-zadachu-perevoda-russkoy-rechi-v-tekst-s-pomoshchyu-python-i-biblioteki-vosk-2022-06-30
@pro_python_code
12 496
✅ Список полезных ресурсов для Python разработчика
@pythonl - продвинутый Python
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@python_testit - тесты задачи на Python
@pythonlbooks - книги на Python
@Django_pythonl - чат
@Pythonl_django - django
@python_djangojobs - python django вакансии
@programming_books_it - книги программистов
@Golang_google - Golang
@itchannels_telegram - полный список ресурсов
12 496
Инструкция del (от англ. delete), как можно понять из названия, нужна чтобы что-то удалять, а именно имена переменных, атрибуты объектов, элементы списков и ключи словарей.
1. Удаление элемента из списка по индексу:
>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[2]
>>> x
[1, 2, 4, 5]
Также можно удалять по срезам. Пример: удаление первых двух элементов:
>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[:2]
>>> x
[3, 4, 5]
Удаление последних n элементов: del x[n:].
Удаление элементов с четными индексами: del x[::2], нечетными: del x[1::2].
Удаление произвольного среза: del x[i:j:k].
Не путайте del x[2] и x.remove(2). Первый удаляет по индексу (нумерация с 0), а второй по значению, то есть находит в списке первую двойку и удаляет ее.
2. Удаление ключа из словаря. Просто:
>>> d = {"foo": 5, "bar": 8}
>>> del d["foo"]
>>> d
{'bar': 8}
А вот строки, байты и сеты del не поддерживают.
3. Удаление атрибута объекта.
class Foo:
def __init__(self):
self.var = 10
f = Foo()
del f.var
print(f.var) # ошибка!
Примечание: можно через del удалить метод у самого класса (del Foo.method), но нельзя удалить метод у экземпляра класса (del Foo().method - AttributeError).
4. Что значит удалить имя переменной? Это просто значит, что надо отвязать имя от объекта (при этом если на объект никто более не ссылается, то он будет освобожден сборщиком мусора), а само имя станет свободно. При попытке доступа к этому имени после удаления будет NameError, пока ему снова не будет что-то присвоено.
>>> a = 5
>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined
Здесь кроется один нюанс. Если переменная была внутри функции помечена, как global, то после ее удаления глобальная переменная никуда не денется, а имя освободится лишь в зоне видимости функции. Причем если мы снова присвоим ей значение, то она опять окажется глобальной, т.е. del не очищает информацию о global!
g = 100
def f():
global g
g = 200
del g # g останется вне фукции
g = 300 # таже самая глобальная g
f()
print(g) # 300
Чтобы реально удалить глобальную переменную, можно сделать так: del globals()['g'].
В пунктах 1, 2, 3 в качестве имен могут фигурировать выражения и ссылки, так как операции идут над содержимым объектов, а в пункте 4 должно быть строго формальное имя удаляемого объекта.
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = x
>>> del y # удаляет именно y, но x остается
@pro_python_code12 496
Вы — новичок в программировании или начинающий разработчик? Познакомьтесь с одним из самых популярных и востребованных языков программирования — Python!
Заполните форму, и мы отправим вам статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/igApjw.
💬 Спикер интенсива — специалист, который 17 лет разрабатывает высоконагруженные системы и обрабатывает большие данные, Михаил Овчинников. Он даст советы и рекомендации, ответит на вопросы.
🎁 Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox. Ждём вас в прямом эфире с 4 по 6 июля в 21:00 по московскому времени 😉
