¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python Community
Ir al canal en Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python Community
El canal Python Community (@python_community_ru) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 11 844 suscriptores, ocupando la posición 10 598 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 55 575 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 844 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -56, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.19%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.62% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 615 visualizaciones. En el primer día suele acumular 310 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como docker, git, github, контейнер, await.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 19 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.
11 844
Suscriptores
-124 horas
-117 días
-5630 días
Archivo de publicaciones
11 844
⚡️ Визуализируем инфорацию
В этот раз поговорим о библиотеке bokeh, которая помогает строить графики особых знаний.
Установка:
pip install bokeh
Модуль позволяет составлять множество графиков и переводит всё это в html. После этого вы можете взаимодействовать с ними и, например, экспортировать изображение из браузера.
На примере выше мы берём информацию (она взята из SteamDB), создаём фигуру и заполняем её информацией, а с помощью show выводим данные в html и открываем в браузере.
Почитать ещё больше об этом можно на сайте документации.11 844
⚡️ Что такое метаклассы?
Метакласс — это класс для создания типов. Помните, ранее мы писали про type? Так вот, вы можете создать свою реализацию этого объекта.
Метакласс задаётся при создании класса — для этого в скобочках необходимо написать
metaclass=MetaClassType.
На примере выше мы просто переводим все атрибуты в нижний регистр при создании класса.
Стоит добавить, что метаклассы — это вещь, которая не особо часто используется и необходима людям, которые действительно знают, что с этим делать.
Поэтому если вы новичок и ничего не поняли, то ничего страшного.
#миниурок #метаклассы11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая проверяет, является ли число простым.
Простые числа — числа, которые делятся нацело только на единицу и на само себя.
Пример:
is_prime_number(1) -> True
is_prime_number(2) -> True
is_prime_number(9) -> False
is_prime_number(117) -> False
is_prime_number(127) -> True
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Часто используемые методы в numpy
Numpy — это библиотека для выполнения математических операций. Она быстрее и имеет больше возможностей, чем Python по умолчанию.
• np.array — создаёт numpy массив из списка. np.zeros, np.ones, np.empty также создают массив, но заполняют его нулями, единицами, и случайными значениями.
• p.concatenate — соединяет несколько массивов в один. Принимает кортеж из массивов. Также можно передать axis, который будет считать, в каком направлении их нужно соединять.
• arr.reshape — преобразует форму arr в переданный аргумент. Какая форма установлена сейчас, можно посмотреть, написав arr.shape.
#миниурок #numpy
11 844
⚡️ Динамически создаём классы
Думаю многие знают про функцию type, она возвращает тип объекта. Но что если я скажу вам, что с помощью неё можно создавать классы?
Тут функция принимает другие данные, это: первое — строка с названием класса, кортеж из типов, которые будут родителями и словарь из атрибутов будущего класса.
Как результат работы, мы получаем новый тип, с которым после можем взаимодействовать, например, создавая экземпляры.
Примечательно, что если вы попробуете взять атрибут
__class__, то получите тип объекта.
#теория11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача на этот раз — просто написать функцию для просчёта факториала.
Пример:
factorial(10) -> 3628800
factorial(3) -> 6
factorial(1) -> 1
factorial(-1) -> 1
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Учимся работать с дебагером
Часто бывает тяжело находить ошибки с простым использованием print. Тогда можно пройтись по коду и разобраться, что конкретно не так.
В python есть встроенный дебагер — модуль pdb. Для начала работы с ним напишите
python3 -m pdb script_name.py в консоль.
Вот парочка команд этого обработчика:
w(here) — выводит строку, на которой сейчас находится дебагер.
s(tep) — выполняет линию кода и останавливается при первом вхождении.
n(next) выполняется до того, пока указатель не будет на следующей строке.
a(args) — выводит аргументы функции.
debug — позволяет выполнять код, взаимодействуя с объектами внутри.11 844
⚡️ Как не редактировать ссылочные типы?
Тут у нас есть два варианта:
Первый — преобразовать аргумент в ожидаемый тип, как на примере выше.
Таким образом вы получите копию объекта и будете уверены, что параметр имеет необходимый тип.
Но если у вас нет доступа к исходному коду функции, можно воспользоваться модулем copy. Одноимённый метод copy возвращает поверхностную копию объекта, а deepcopy — глубокую.
Разница между ними в том, что глубокое копирование также создаёт копию всех классов внутри.
#миниурок #copy
11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Вы — разработчик игры и у вас есть три уровня. За их прохождение даётся различное кол-во очков, оно указано в mult_round.
Вам необходимо написать функцию, которая будет считать трёх игроков с максимальным счётом.
На вход идёт словарь типа Имя игрока: результаты раунда (массив). Массив может быть разным из-за ошибки вычисления или если игрок вышел во время раунда (пустой массив или меньше трёх элементов).
Подсчёт идёт за счёт перемножения количества убитых врагов и количества очков за раунд.
Пример — на изображении выше.
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Что такое ссылочные типы?
Каждый раз, когда создаётся класс, данные записываются в память, а вы получаете ссылку на объект. Поскольку класс возвращает ссылку, он является ссылочным типом.
С помощью ссылок вы можете взаимодействовать с объектом. Например, считывать данные или редактировать их.
Также, ссылки передаются функциям, поэтому все изменения внутри функции повлияют на передаваемый класс, из-за чего часто появляются непредвиденные баги.
Кстати, dict, list, set это всё ссылочные типы. Будьте осторожны, если собираетесь создавать методы для работы с ними.
А вот если вам нужна посмотреть тот самый адрес объекта в памяти, вы можете воспользоваться id.
#теория
