Python Community
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 11 503 suscriptores, ocupando la posición 10 756 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 11 503 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -76, 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 4.41%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.23% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 507 visualizaciones. En el primer día suele acumular 257 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 05 noviembre, 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 install selenium
Первым делом импортируем webdriver и выбираем нужный браузер, в нашем случае — Firefox().
После — загружаем страницу с помощью driver.get(link). Учтите, что на следующей строке должна быть проверка (это считается хорошей практикой).
Теперь делаем с страницей всё, что хотим: find_element_by_name(name), switch_to_window(name) и другие. Главное — не забудьте закрыть браузер с помощью close().
Подробнее, как обычно, можете почитать в документации.
#миниурок #seleniumpip install scrapy
Первым делом, нам нужно подготовить проект. Вводим в терминал scrapy startproject name, где на место name вводим имя будущей папки.
Окей, теперь создаём quotes_spider.py в name/spiders. Далее вводим туда код из примера выше (его можно найти тут).
Теперь просто запускам «паучка »с помощью scrapy crawl quotes и наблюдаем за результатом.
#миниурок #scrapyget(), POST — post(), DELETE — delete() и тому подобные. Все они принимают сначала ссылку.
Также,ьможно передать что-то серверу, для этого в get() передаём params, а в post() и другие — data.
После — вы получите ответ в виде класса Response. У него есть атрибуты, которые вам могут пригодиться: text, request, headers, content, json().
#миниурок #requestspip install Faker
Создайте класс Faker() и вызовете функцию, которая вам нужна. Имя — name(), адрес — address(), текст — text(), цифру — random_digit().
Но стандартных методов вам может не хватить, поэтому импортируем и подключаем других поставщиков: fake.add_provider(internet).
Модуль очень полезен при проведении тестов программы, поэтому советуем изучить его подробнее, посетив документацию.
#миниурок #faker pip install matplotlib
plt.subplots() — создаёт фигуру и задаёт настройки для неё. Возвращает фигуру и оси, с которыми мы будем работать. После — заполняем его информацией с помощью axis.plot().
В примере модуль использует NumPy, но работает он и с простыми списками. Проект действительно полезный, поэтому советую почитать документацию или попробовать его на Binder.
#миниурок #matplotlibpip install pytest
Для начала мы импортируем pytest в файле с проверяющим кодом, называем его test_file.py и вводим в терминал pytest.
Модуль захватывает только файлы, что называются test_*.py или *_test.py, и выполняет функции, которые начинаются с test.
Если вам стало интересно, то обязательно зайдите на документацию проекта.
#миниурок #pytest