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 12 496 подписчиков, занимая 10 169 место в категории Технологии и приложения и 52 938 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 496 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -81, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.10% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 850 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 387 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 13 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.
d = {"a": 2, "b": 3, "c": 2}
f = lambda: zip(d.values(), d.keys())
max_ = max(f())
min_ = min(f())
print(max_, min_)>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.23387694358825684
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
0.20793890953063965
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.2012779712677002
Оказалось, что третий.
Если в тестируемом кусочке кода вам потребуется обратиться к переменным или модулям из глобальной зоны видимости, то удобно воспользоваться параметром globals и присвоить его результаты функции globals().
>>> import math
>>> my_const = 6.28
>>> timeit.timeit('math.cos(my_const)', globals=globals())
0.12635547306854278
Можно также передавать в timeit имя функции (без параметров):
>>> import timeit >>> def foo(): "-".join(map(str, range(1000))) ... >>> timeit.timeit(foo, number=1000)📎 timeit можно вызвать из терминала:
python -m timeit -s "from math import sqrt" -n 10000 "x = sqrt(25)"После ключа -s идет строка инициализации; она выполнится единожды. Ключ -n установит число итераций теста (рекомендуется не меньше 1000). ⚠️ Помните, что результаты тестов могут отличаться в зависимости от вашего компьютера, ОС, версии Python, фаз луны и много еще чего. Также советуем вам не увлекаться чрезмерной оптимизацией во вред читаемости кода. Желаем вам продуктивного программирования!
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
