اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python RU
رفتن به کانال در Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python RU
کانال Python RU (@pro_python_code) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 12 503 مشترک است و جایگاه 10 152 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 52 967 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 503 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 09 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -77 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.25% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.89% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 907 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 361 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند api, docker, github, sql, linux تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 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.
12 503
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-157 روز
-7730 روز
آرشیو پست ها
12 500
ChatGpt - ChatGpt завел телеграм!
Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы.
Советуем посмотреть
12 500
Улучшите свои навыки работы на Python в 2023 году
В этой статье мы дадим вам семь советов о том, как улучшить свои навыки работы на Python. Часто именно мелочи имеют большое значение. Эти советы прокачают ваши навыки.
▪Читать
@pro_python_code
12 500
Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика.
Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания
Статья на habr про оконные функции простым языком
Советы на старте поиска работы за рубежом
Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника
Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook
Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике.
Подписаться 👨💻
12 500
🔥 7 расширенных операций со списками Python, которые могут эффективно оптимизировать ваш код
В этой статье мы покажем вам семь расширенных операций со списками, которые сделают ваш код аккуратнее, чище и качественнее.
▪Читать
▪Зеркало
@pro_python_code
12 500
Оптимизация запросов Django ORM
Django ORM (Object Relational Mapping) — одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы можем взаимодействовать с базой данных, используя код Python вместо SQL.
Использование ORM дает несколько преимуществ:
▪Благодаря ORM у нас есть миграция: мы можем легко изменять наши таблицы, обновлять наши модели, и Django автоматически сгенерирует сценарии миграции, необходимый для обновления таблиц базы данных.
▪Есть транзакции: мы можем делать несколько обновлений базы данных в рамках транзакции и, если что-то не получится, легко откатиться до того состояния, которое было при запуске.
Но также у ORM есть некоторые недостатки:
▪Поскольку это абстракция поверх SQL, то мы не всегда знаем точно, какие SQL-запросы будут генерироваться из нашего кода Python.
▪Django не может угадать, когда нам нужно использовать связанную таблицу, поэтому она не будет выполнять JOINs для нас, когда они нам нужны.
▪ORM дает нам неверное ощущение легкости, и мы не всегда понимаем то, что мы делаем, что может создавать большую нагрузку на сервер. У нас нет простого способа узнать, что доступ к атрибуту в объекте может вызвать дополнительный запрос к базе данных, который можно было бы предотвратить с помощью JOIN.
Чтобы преодолеть недостатки, нужно поближе познакомиться с ORM и понять как она работает под капотом.
▪Читать
@pro_python_code
12 500
С чего начать изучать Python?
Одна из важных тем в Python — декораторы.
Именно с ними по познакомимся на открытом уроке 25 января в 20:00 мск в рамках специализации «Python Developer».
Сурен Хоренян, опытный Python-разработчик из МТС, расскажет, что из себя представляют декораторы и как работают, а также мы научимся создавать их самостоятельно.
Программа предназначена для тех, кто хочет с нуля освоить востребованную профессию Python-разработчик до компетенций, соответствующих Middle-уровню.
Чтобы попасть на урок, нужна регистрация https://otus.pw/Z9xs/
12 500
Надоели скучные видео уроки, по которым невозможно учиться?
Команда Devman ломает классический порядок образования – никакой теории в отрыве от задач! Ребята разработали крутые методики обучения, протестировали их на учениках и запустили быстрый и эффективный курс-профессию до мидла.
Бесплатная пробная неделя стартует 23 января.
На первой неделе вы:
— Начнете писать код с первого занятия;
— Напишите до 2 собственных небольших проектов на Python;
— Получите фидбек от опытного программиста и узнаете, какие скиллы необходимо подтянуть.
Приходи на пробную неделю обучения и погрузись в рабочие будни python разработчика → bit.ly/3XzaFmu
Реклама. ООО Девман 2VtzqwXia4j
12 500
Проверка данных при помощи декораторов
Еще один полезный метод, который может быть реализован с помощью декораторов, заключается в проверке данных до запуска декорированной функции. Очень распространенный этому пример в веб-приложении — это аутентификация пользователя. Если задача проверки/аутентификации завершается неудачно, то декорированная функция не вызывается, и вместо нее появляется ошибка.
В данном примере, декоратор only_admins ищет HTTP заголовок X-Auth-Token во входящем запросе и затем проверяет, если он совпадает с секретным токеном администратора, который для простоты мы сделали константой.
Если нет заголовка токена, или если он есть, но не совпадает, то функция abort() из Flask выполняется для генерации ответа 401 и остановки дальнейших запросов. В противном случае запрос может пройти, вызвав при этом декорированную функцию.
Обратите внимание, как в примере функции представления admin_route() используются декораторы app.route и only_admins. Это называется цепью декораторов.
@pro_python_code
