اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Сообщество Программистов
رفتن به کانال در Telegram
Здесь ты найдешь полезные материалы которые позволят тебе развиваться в IT. А именно статьи, книги и курсы на тему Python, других языков программирования и IT технологий. Youtube Канал: youtube.com/c/ZProgerIT Автор канала: @zproger8
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Сообщество Программистов
کانال Сообщество Программистов (@codeblog8) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 16 263 مشترک است و جایگاه 8 101 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 41 330 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 16 263 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 17 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 161 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 43.11% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 15.81% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 7 012 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 571 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 109 است.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Здесь ты найдешь полезные материалы которые позволят тебе развиваться в IT.
А именно статьи, книги и курсы на тему Python, других языков программирования и IT технологий.
Youtube Канал: youtube.com/c/ZProgerIT
Автор канала: @zproger8”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 18 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
16 263
مشترکین
+124 ساعت
+777 روز
+16130 روز
آرشیو پست ها
16 266
Представляю вашему вниманию самый странный код, который позволяет манипулировать стектрейсом.
Если кто не понял — объясняю, перехватывают исключения и поднимают raise, с той целью, чтобы это новое исключение, прилепить к старому в traceback. К какому исключению лепить новую ошибку, указываем в from:
raise RuntimeError() from err
если вызвать следующий код, то будет подниматься RuntimeError игнорируя исключение на уровень выше.
Вы что-то поняли?)
😁 - Нет
🔥 - Да
16 266
Если вдруг у вас появится желание потроллить других разработчиков, и заставить их часами искать ошибки, то этот код будет идеальным решением.
Мы перехватываем хук на исключения, и игнорируем любые действия, в итоге все ошибки в коде будут завершаться нормально, как будто ничего не произошло 😁
16 266
Прилетел issue по-поводу 7го примера с product
Стоит отметить, что после повторных тестов, product оказался медленней обычных циклов for, поэтому я продолжил тесты, и нашел другую реализацию, которая работает в 2-3 раза быстрее, чем обычные циклы.
Речь идет именно о переборе всех комбинаций, как это и делает product. Пример с кодом есть в issue.
Благодарю Devil666face за внесенные правки.
16 266
Возможно вы помните эти видео, где были некоторые советы для изучения программирования
1. Самый простой способ выучить Python
2. Как стать программистом с нуля за год
Совсем недавно нашел канал, в котором публикуются подобные схемы изучения, и где автор канала показывает свой путь в разработке, откуда вы также можете взять дополнительную пользу
t.me/goingtoit ⬅️
16 266
Изначально бот ответил, что для этого требуется версия ядра, архитектура и спецификация USB
Но если указать необходимые данные, он начинает писать драйвер. Хотя делает это не полностью, так как стоит учитывать, что драйвер нельзя написать на 10 строчек.
Если попросить его переписать ядро Linux на Rust, то он тоже это не сделает как минимум из-за того, что нужны слишком большие объемы вычислений.
16 266
Попросил написать историю о Python разработчиках, которые лишились работы, и все складывается очень правдоподобно.
В ближайшее время покажу некоторые возможности этого бота, о которых еще никто не говорил на YouTube. И также стоит напомнить, что программирование стоит учить дальше, как минимум по той причине, чтобы когда ИИ захватит вселенную, он нас пощадил 🙂
16 266
Как отправить Requests запросы быстрее?
1. Библиотека Asyncio для асинхронных запросов
2. Параллельные запросы: concurrent-requests или же grequests, чтобы отправлять несколько запросов одновременно
3. Multiprocessing: Для параллельной отправки запросов с использованием нескольких процессов
4. Gevent: Для параллельной отправки запросов с использованием greenlets, которые представляют собой облегченные совместные потоки. Это может быть полезно, если вы хотите сделать много блокирующих вызовов ввода/вывода одновременно
Также не забывайте о пулах соединений, которые поддерживают кэширование, что позволяет уменьшить накладные расходы
16 266
😁 Простите, не смог удержаться
Зато теперь вы знаете что делать на случай восстания машин. Я это монтировал больше часа, поэтому если смог поднять вам настроение — буду рад если поставите лайк 😁
16 266
Несколько принципов для защиты системы и приложений
1. Систему можно "защитить" до такой степени, что с ней будет невозможно работать. Необходимо найти баланс между защищённостью и удобством.
2. Существует множество атак и угроз, но следует понимать, что наибольшей уязвимостью всегда был — и будет — сам пользователь.
3. Каждый элемент системы должен иметь доступ только к тому, что необходимо ему для работы, и ни к чему более.
4. Безопасность должна быть организована в виде многослойной системы. Когда один из слоёв защиты прорван, следующий остановит атаку.
5. Будьте немного параноиком. Будьте подозрительны. Если что-то выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой, то скорее всего, так оно и есть.
📕 Но также учитывайте, что 100% защиты не существует, поэтому у вас должен быть план на тот случай, если эта защита будет разрушена.
16 266
А кто-то еще жалуется на ускорение циклов в 70 раз 😁😁
В то время как разработчики Python издеваются над людьми, и заставляют везде ставить эти ужасные пробелы.
А ведь скорость разработки от этого падает в целых 4 раза, как говорит автор доклада 😁. А если бы пробелов было 10, то в целых 10 раз!
16 266
1. pip install line_profiler
2. добавляем декоратор @profile
@profile
def summary():
res = sum(range(1_000_000))
print(res)
if __name__ == "__main__":
summary()
3. kernprof -l -v your_file.py
Также можно пробежаться через cProfile, чтобы получить затраченные ресурсы на каждую операцию, но об этом в отдельном видео 😉16 266
В комментариях подсказали еще 1 вариант для 1го примера из видео.
В итоге:
- cycle_example 0.76s
- sum_example 0.43s
- summary 0.01s
Ускорение вышло примерно x70.
Поэтому на этапе оптимизации кода, можно поиграться с подобными комбинациями, и получить максимальную производительность.
