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 12 385 подписчиков, занимая 9 837 место в категории Технологии и приложения и 52 002 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 385 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -60, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.60%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 065 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 416 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 27 августа, 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.
a = 256
b = 256
c = 257
d = 257
print(a is b) # #1
print(c is d) # #2
print(True + True + True == 3) # #3
print(True is 1) # #4
print(False == 0) # #5
print(False is 0) # #6
🔢 Варианты ответа:
A)
True
True
True
True
True
B)
False
True
False
True
False
C)
False
True
False
True
False
D)
True
False
False
False
False
✅ Правильный ответ: B
💡 Почему?
- a is b → True, потому что int от -5 до 256 кэшируются.
- c is d → False, число 257 не кэшируется.
- True + True + True == 3 → True, более того, True == 1.
- True is 1 → False — это разные типы (bool и int).
- False == 0 → True, False is 0 → False.
docker container prune
▪ Удалить неиспользуемые образы
docker image prune
docker image prune -a
▪ Удалить неиспользуемые сети
docker network prune
▪ Удалить неиспользуемые тома
docker volume prune
▪ Комплексная очистка всего окружения
docker system prune
docker system prune -a
⚙️ Автоматизация очистки (раз в неделю через cron)
0 * * 0 /usr/bin/docker system prune -f
📦 Для Docker Compose-проектов
docker-compose down --remove-orphans
✅ Регулярная очистка — залог стабильности и свободного пространства. Привычка, за которую ваша система скажет спасибо.
@DevopsDocker
def create_funcs():
funcs = []
for i in range(3):
def f():
return i
funcs.append(f)
return funcs
for func in create_funcs():
print(func())
Варианты ответа:
A)
1
2
B)
2
2
C)
0
0
D) Ошибка выполнения
---
✅ Правильный ответ: B
Почему:
Это классическая late binding: функция f() не сохраняет значение i на момент создания, а берёт его из текущей области видимости при вызове.
К моменту вызова i == 2 (последнее значение в range(3)), поэтому все три функции возвращают 2.
Чтобы избежать этого — можно использовать аргументы по умолчанию: def f(i=i): return i