¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Простой Python | Программирование
Canal cerrado
Заявки принимаются автоматически. Лучший образовательный канал по Python. По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама) Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky . РКН: https://vk.cc/cJ5box Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Простой Python | Программирование
El canal Простой Python | Программирование en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 131 473 suscriptores, ocupando la posición 894 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 847 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 131 473 suscriptores.
Según los últimos datos del 08 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -2 653, y en las últimas 24 horas de -75, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.51%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.86% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 936 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 449 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 35.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como модуль, itertools, gigachat, math, decimal.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.
По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама)
Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 09 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.
131 473
Suscriptores
-7524 horas
-5577 días
-2 65330 días
Archivo de publicaciones
Уже стартовал новый набор в Яндекс Лицей на бесплатный курс «Веб-разработка на Django».
Для кого:
Учеников от 13 до 20 лет в школе, колледже или техникуме.
Что нужно:
Уметь работать с модулями и пакетами Python, понимать, что такое базы данных и HTTP-запросы. Также понадобится базовое знание Git
Что сделаете за 3 месяца:
— Создадите веб-приложения и сайты с нуля, поймете тонкости пользовательского ввода и прокачаете навыки проверки данных.
— Освоите тестирование: от поиска ошибок вручную до настройки автоматического контроля.
— Научитесь создавать виртуальные окружения и собирать приложения так, чтобы они работали безупречно в любых условиях и на всех платформах.
Особые плюсы:
✔️ Именной сертификат, который может добавить баллы при поступлении в вузы-партнеры.
✔️ Поддержка экспертов
✔️ Комьюнити учеников
👀 Регистрируемся и проходим отбор до 23 сентября по ссылке
Как быстро читать Excel?
В данной статье автор тестирует различные инструменты для считывания данных Excel. Ты узнаешь, чем лучше всего пользоваться: pandas, openpyxl, Tablib, DuckDB или LibreOffice.
👉Читать статью
#статьи
Что такое frozenset?
Кроме обычных множеств set, в Python есть еще неизменяемое множество frozenset. После создания его содержимое изменить нельзя. Благодаря данному видео ты узнаешь, как пользоваться frozenset.
👀Смотреть видео
#видео
📱 Python Developer — мастхев для любого питониста
Канал Team Lead'a, где публикуются полезные советы и практики для Python-разработчиков:
780 ГБ — Боты на Python
511 ГБ — Проекты на Python
23 ГБ — Cтатьи Python
958 ГБ — Видеокурсы Python
12 ГБ — Вопросы с собесов
30 ГБ — Задачи с собесов
124 ГБ — SQL & Python
98 ГБ — Docker & Python
197 ГБ — Linux & Python
201 ГБ — Алгоритмы & Python
335 ГБ — Фреймворк Django
408 ГБ — Книги по Python
👉🏻 Подписывайся и прокачивай свои навыки
Самые популярные фреймворки и библиотеки
В данной статье автор рассказывает, какие сейчас самые популярные фреймворки и библиотеки. Речь идет как о всем известных Django и Flask, так и более нишевых (Streamlit и Starlette).
👉Читать статью
#статьи
Тип данных complex
В Python существует особенный тип данных – complex. Он позволяет работать с комплексными числами. Они имеют следующий вид: z = a + bj. В данной формуле a – действительная часть, b – мнимая часть, j – мнимая единица. Благодаря данному видео ты узнаешь, как пользоваться complex.
👀Смотреть видео
#видео
Flask: Уведомления пользователей
Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор демонстрирует создание функционала личных сообщений, а также уведомления пользователей.
👉Читать статью
#статьи
Django: Signals
Signals — это механизм обратного вызова, предоставляемый фреймворком Django, который позволяет отправлять уведомления при наступлении определённых событий и связывать их с обработчиками. Сигналы помогают построить логику, где одна часть приложения реагирует на изменения в другой, без жёсткой связи между компонентами. Делимся статьей, где автор рассказывает про Signals.
👉Читать статью
#статьи
🚀Нужны качественные ноды для работы?
📌Тут лучшие цены на рынке!
📌Безлимитные запросы!
📌Выделенные ноды от 87$
📌Shared - 50$ за 1шт
📌Работайте с комфортом!
Бот для покупки лучших нод - @Flash_Node_bot
Контакт поддежки - https://t.me/Flash_Node_support
Если нужной ноды не нашлось в боте - напишите в поддержку и ее установят специально для вас
Напишите в поддержку что вы от "Простой Python | Программирование" и получите 30% скидку на первый заказ!
Matplotlib: Прозрачность и смешивание цветов
Прозрачность позволяет увидеть наложения без сокрытия нижних слоёв. Это особенно полезно для улучшения восприятия плотностей на scatter/hist. Обрати внимание, при большом количестве точек рисование прозрачных векторных объектов в PDF/SVG может быть очень медленным и привести к большому файлу. В таком случае стоит использовать rasterized=True. Они будут сохранены как растровое изображение внутри векторного файла.
#практика
🎯 Бот, в котором платят за логику
3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, — приз всё равно будет.
Не лотерея. Тест с реальными наградами.
15 минут. Никаких регистраций. Только Telegram.
🚀 Заходи — покажи класс: https://epic.st/hpNWkP?erid=2VtzqvUyTCX
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Сравнение Msgspec и DataClasses
Msgspec и DataClasses – это модули, предназначенные для работы со структурами данных. Первый используется для сериализации данных, второй – для создания классов с автоматической генерацией методов. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах и недостатках этих модулей.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Сохранение и загрузка моделей
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как выполнять сохранение состояния модели в файл с последующей ее загрузкой.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Трехмерные графики
Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек.
projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки.
#практика
Фундаментальные шаблоны проектирования
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Трансформации transform
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры.
👀Смотреть видео
#видео
