Python Developer
Ir al canal en Telegram
Авторский канал действующего Python-разработчика Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media РКН: https://clck.ru/3GA6KW Реклама на бирже: https://telega.in/c/python_tg
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python Developer
El canal Python Developer (@python_tg) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 978 suscriptores, ocupando la posición 6 176 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 31 411 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 978 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -85, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.95%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.28% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 087 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 108 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 10.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como developer, собеседование, memes, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Авторский канал действующего Python-разработчика
Сотрудничество: @bape_ads
Прайс: @bape_media
РКН: https://clck.ru/3GA6KW
Реклама на бирже:
https://telega.in/c/python_tg”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 agosto, 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.
20 978
Suscriptores
-524 horas
-277 días
-8530 días
Archivo de publicaciones
20 979
📱 chardet: определяем кодировку текста в Python
Если работаешь с файлами из разных источников, рано или поздно словишь UnicodeDecodeError. Библиотека chardet анализирует байты и определяет кодировку с уровнем уверенности от 0 до 1.
Установка:
pip install chardet20 979
Две проблемы, с которыми сталкивался каждый, кто работает с клиентами
Первая: заявок нет. Сидишь, ждешь, а люди молчат.
Вторая: заявок столько, что невозможно все обработать. Клиенты злятся, потому что приходится долго отвечать.
Я нашел способ решить обе.
Пользуюсь сервисом Selarti. Это ИИ-сотрудник, который берет на себя все переписки.
Как это работает
Если заявок мало - я загружаю базу контактов, и ИИ сам пишет потенциальным клиентам. Предлагает продукт, договаривается о встречах.
Если заявок много - ИИ обрабатывает входящий поток. Отвечает на вопросы, уточняет потребности, снимает возражения. А мне передает только тех, кто действительно готов купить.
В итоге я не трачу время на рутину, а клиенты получают быстрые ответы.
Что еще умеет Selarti:
- искать партнеров
- приглашать на мероприятия
- собирать обратную связь
- прогревать существующих клиентов
Просто подключаешь - и он работает
#МойИИСотрудник
20 979
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Dependency Injection и как его применяют в Python?
Ответ: Dependency Injection (внедрение зависимостей) — это приём, при котором объект получает внешние зависимости (например, классы, функции, настройки) через параметры, а не создаёт их внутри себя.
В Python DI чаще всего реализуется явно: зависимости передаются в конструктор, функцию или через аргументы, что повышает модульность кода и облегчает тестирование. Например, можно легко подменить сервис на мок при юнит-тестировании.
В отличие от Java, где распространены DI-контейнеры вроде Spring, в Python чаще используют явную передачу зависимостей, но при необходимости подключают библиотеки вроде dependency-injector для более сложной автоматизации.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 979
Делимся серией действительно полезного контента: собираем в одном месте адекватные разборы про AI в разработке
☝️Часть 1 «Обзор AI‑ассистентов для кодинга: от автодополнения к агентским системам»:
как устроены современные ассистенты, чем отличаются автокомплит, чат, агенты и агентские системы, где они реально ускоряют разработку, а где начинают плодить техдолг и риски безопасности кода.📹Смотреть на RUTUBE / 🤓читать ☝️Часть 2 «Как выбирать модели, если публичные бенчмарки превратились в маркетинг?»:
лаборатории доучивают модели прямо на тестах, цифры растут, а поведение на реальных задачах в продакшене — не очень. Рабочий путь для компании — свой закрытый бенчмарк на внутренних репозиториях с метриками вроде доли задач, доведённых до PR без вмешательства разработчика.📹Смотреть на RUTUBE / Читать в РБК ☝️Часть 3 Тяжело постоянно делать ревью сгенерированного кода?
Когда AI штампует React/Next.js/Vue‑компоненты и хелперы на TS, самое больное начинается потом: ловить баги, следить за перфом, стилем, безопасностью и не превращаться в живой линтер.📱 Телеграмм Выбирайте удобную площадку и подписывайтесь🤝
20 979
🤖 Гайд по Claude Code
Делимся полезным гайдом для тех, кто еще не освоил Claude Code. Ты узнаешь, как правильно работать с ним для написания кода, управлять контекстом и многое другое. В результате у тебя появится мощный помощник.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 979
🟢 VISION AI — это 50+ нейросетей в одном месте!
Наша команда разработала бота, с которым у любого пользователя будет доступ ко всем современным моделям:
🔸Текст: GPT-5.2, Claude, DeepSeek, Grok; 🔸Фото: Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Flux. 🔸Видео: Veo 3.1, Sora 2, Kling 2.5.Запусти и убедись лично:
20 979
🐍 SOLID на котиках
В этой статье принципы SOLID объясняются через простые и наглядные примеры с котами.
Автор показывает, как каждый из них работает на практике и объясняет почему важно их соблюдать.
⛓ Читать статью
➡️ Python Developer | #статья
20 979
🐍 Диагностика производительности Python-приложений
PyInstrument — профилировщик, который помогает быстро находить узкие места в приложении. Он умеет запускаться прямо на скрипт через CLI, а ещё поддерживает декоратор и with-блок для точечного анализа кода.
Есть цветной вывод в консоль и интерактивный HTML-отчёт, если хочется разбирать профиль удобнее.
Установка:
pip install pyinstrument20 979
⚡️ RECURA — один из лучших каналов для разработчиков и программистов.
Канал ведёт практикующий DevOps-инженер, который ежедневно публикует:
🔹код на Python и Go, повышающий эффективность разработки
🔹лайфхаки и полезные трюки для Bash и Linux
🔹готовые решения для Docker и Kubernetes
🔹инструменты и утилиты для автоматизации
🔹полезные материалы и советы по информационной безопасности
⚠️ Подпишись, чтобы быть востребованным специалистом.
20 979
❔ Вопрос с собеседования
Чем аутентификация отличается от авторизации?
Ответ: Аутентификация отвечает на вопрос, кто именно обращается к системе. На этом этапе проверяются учётные данные пользователя, например логин и пароль, токен или сертификат.
Авторизация происходит уже после успешной аутентификации и определяет, какие действия разрешены этому пользователю: к каким ресурсам он имеет доступ и какие операции может выполнять.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 979
Какую часть работы доверить LLM? Как эффективно ротировать задачи в команде? Можно ли рассчитывать на R&D, если ты — часть корпорации?
Обсуждаем, дискутируем и ценим каждое мнение в Ozon Tech Community🖱
Присоединяйся!
Реклама. ООО "ЭДБИМ". ИНН 7734367679. erid: 2W5zFHj3cKK
20 979
🐍 Как создать и загрузить свою первую библиотеку?
А вы когда-нибудь задумывались, откуда берутся те самые библиотеки, которые все импортируют в Python?
В статье пошагово объясняется, как создать свою библиотеку и выложить её в PyPI, чтобы её можно было установить через pip.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 979
🎓 Onboarding в Veai - это Cursor для JetBrains IDE: как быстрее прокачаться с AI‑ассистентами и код‑агентами
Для быстрого погружения и возможности сразу начать работать запущен Onboarding — встроенная система коротких уроков, они помогают шаг за шагом освоить плагин прямо в вашей IDE.
☝️ Каждый урок — это небольшой сценарий по конкретной фиче Veai: вы учитесь прямо на реальных действиях, а не в абстрактных туториалах. ☝️ Список уроков будет регулярно пополняться — онбординг развивается вместе с продуктом и новыми возможностями Veai. ☝️ В настройках плагина можно управлять прогрессом: перепроходить отдельные уроки или сбрасывать все и начать заново.📚 Подробнее со всеми изменениями можно ознакомиться в релизной статье. Скачать новую версию | Все возможности Veai | Чат поддержки На наших каналах — разбор технических новинок и лайфхаков, не забывайте подписываться: ☝️RuTube 📱https://t.me/veai_devs #Veai #УправляемыйAI #AIразработка #SDLC #ИИкод #КачествоКода #AIгенерациякода #AIagents #ИИагент #LLM Реклама. О рекламодателе.
20 979
🐍 Скрипт для парсинга Telegram-каналов на Python
telegram-scraper — скрипт на базе Telethon для сбора сообщений и медиафайлов из Telegram-каналов.
Поддерживает как обычный парсинг истории, так и непрерывный сбор новых данных в реальном времени. Из полезного — умеет выгружать медиа и экспортировать собранную информацию для дальнейшей обработки.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное #telegram
➡ Python Developer | Чат
20 979
🐍 ExamPro — курсы и тренажёры по DevOps
На этом сайте собраны материалы по AWS, Kubernetes и Terraform, которые помогут прокачать практические навыки и глубже погрузиться в DevOps.
Авторские курсы дополняются заданиями и тестами, которые помогут закрепить теорию и проверить свой уровень на реальных примерах.
⛓ Ссылка на сайт
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
