Python Developer
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python Developer
کانال Python Developer (@python_tg) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 957 مشترک است و جایگاه 6 162 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 31 399 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 957 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 31 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -92 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -16 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.83% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.35% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 059 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 122 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 10 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند developer, собеседование, memes, архитектура, api تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 01 سپتامبر, 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.
20 957
مشترکین
-1624 ساعت
-507 روز
-9230 روز
آرشیو پست ها
20 957
Что общего у Netflix, Google и Spotify
Все эти компании используют Python для разработки своих продуктов. Python подходит для создания веб-приложений, анализа данных и даже машинного обучения.
Познакомиться с этим универсальным языком можно на бесплатном курсе Нетологии. За 5 занятий вы не просто изучите теорию, а создадите 2 рабочих проекта.
Сначала напишете планировщик задач. Начнёте с кода, который запрашивает дату и описание задачи, добавите условные операторы и циклы, встроите в программу уникальную функцию с помощью готовых библиотек. После создадите телеграм-бота и перенесёте в него функционал планировщика — на выходе у вас будет полноценное приложение.
Помощь в практике и ответы на вопросы сможете получить в чате с экспертами и однокурсниками. Записывайтесь
20 957
🐍 Как в Django после логина через Google заполнить профиль пользователя
В статье рассказывается, как после аутентификации через Google автоматически получить пол, дату рождения и описание из профиля и сохранить их в базу.
Автор показывает, как настроить кастомный pipeline, обратиться к People API и встроить это в свой Django-проект.
⛓ Читать статью
🔖 Предыдущая часть — КЛИКtags: #статья ➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Платформа для практики Python
Genepy — классная платформа с задачами по Python: от простых до нестандартных и реально интересных.
Работает прямо в браузере — запускаешь и сразу решаешь.
⛓ Ссылка на платформу
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Meta в Django и зачем он нужен?
Ответ: Meta — это вложенный класс, с помощью которого задаются дополнительные настройки модели или формы. Он не описывает поля напрямую, а управляет поведением объекта: имя таблицы (db_table), сортировка (ordering), ограничения (unique_together), человекочитаемые названия (verbose_name) и другие параметры.
Django использует метаклассы, чтобы считать информацию из Meta при создании модели и сконфигурировать её работу в ORM и админке. Переопределять механизм не требуется — достаточно определить class Meta внутри класса.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Учимся Flask: как написать своё веб-приложение?
В статье автор объясняет, как написать свое первое веб-приложение на Flask, начиная с установки и настройки окружения.
Разбираются основы маршрутизации, работа с HTML-шаблонами и обработка пользовательского ввода, сопровождаемые примерами кода.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо?
Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую.
Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться.
Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 957
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
20 957
🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ
На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram.
Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
🎯 Набор на бесплатное обучение в 2025 году продолжается!
Если вы хотите сменить профессию или получить новые навыки — сейчас самое время.
Участие в проекте бесплатное, но количество мест ограничено❗️
В проекте более 200 тыс. человек уже прошли обучение и улучшили свои компетенции 🔥
Обучение по востребованным направлениям, удобный формат и реальный шанс изменить карьеру — всё это ждёт вас в проекте.
Присоединяйтесь,
➡️ Подпишитесь на канал!
Реклама ООО АДИ Групп ИНН 7017283529
20 957
🐍 Как в 2025 году в Django реализовать аутентификацию через Google?
В статье показано, как добавить авторизацию через Google в Django-проект с помощью OAuth 2.0 и библиотеки social-auth-app-django.
Автор объясняет, как зарегистрировать приложение в консоли Google, настроить проект и обрабатывать вход пользователей через Google-аккаунт.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое ленивые вычисления?
Ответ: Ленивые вычисления — это техника, при которой значения вычисляются только по мере необходимости, а не сразу. В Python это реализовано с помощью генераторов, итераторов и таких функций, как range(). Они позволяют экономить память и ресурсы, особенно при работе с большими наборами данных, так как элементы вычисляются и обрабатываются по одному.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
