Python RU
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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 499 подписчиков, занимая 10 161 место в категории Технологии и приложения и 52 957 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 499 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -80, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.72%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.12% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 840 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 390 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как api, docker, github, sql, linux.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
for, if, while, with не создают областей видимости (scope) для переменных, то есть переменная внутри и снаружи блока будет одна и та же:
x = 1
if True:
x = 2
print(x) # 2
Частая ошибка – затирание внешней переменной в цикле for:
i = 10
for i in range(5): # затирает i
...
print(i) # 4
Зоны видимости отделяются только функциями, классами и модулями. Здесь все переменные x – разные:
x = 1
class Foo:
x = 2
def method(self):
x = 3
return x
print(x, Foo.x, Foo().method()) # все 3 разные
Самая широкая зона видимости называется builtin. В нее попадают все имена, известные интерпретатору в данный момент, включая вещи импортированные из других модулей.
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
>>> pi = 3
>>> pi, id(pi)
(3, 4462262880)
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
Казалось бы мы затерли pi, но мы затерли его лишь в глобальной области видимости. Повторно импортируя pi, мы получаем старую переменную с тем же адресом, иными словами мы достаем ее из builtin области в global.
Вы знали о всех этих особенностях?
@pro_python_codecv2 командой pip install opencv-python
Затем при помощи этой крутой библиотеки, создайте HAAR Face Cascade.
При желании, можно также воспользоваться Eye & Mouth cascades для обнаружения глаз и рта, соответственно.
Дальше конвертируем исходное изображением в чёрно белое.
И скармливаем это всё в метод detectMultiScale.
Ну и как вы знаете, cv2 шикарно работает с видео потоком.
Так что можно создать, например, распознавание своего лица на видео потоке с камеры? :3
Вариантов много )))
Код со скрина здесь.
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
