ru
Feedback
Python RU

Python RU

Открыть в 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

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU

Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 505 подписчиков, занимая 10 156 место в категории Технологии и приложения и 53 049 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 505 подписчиков.

Согласно последним данным от 06 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -82, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.51%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.68% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 189 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 335 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
  • 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 08 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.

12 505
Подписчики
-424 часа
-247 дней
-8230 день
Архив постов
Python RU
12 505
Хотите прокачать свои скиллы в Python? Расширить навыки работы с FastAPI и научиться интегрировать серверную часть с веб-инте
Хотите прокачать свои скиллы в Python? Расширить навыки работы с FastAPI и научиться интегрировать серверную часть с веб-интерфейсом? Ждем вас на практическом открытом уроке от OTUS, где вы научитесь использовать Jinja-шаблоны для создания HTML-страниц в FastAPI-приложениях. На вебинаре разберём: — FastAPI и его возможности; — основы Jinja-шаблонов: синтаксис, переменные, условия и циклы; — создание простого веб-приложения; — интеграцию HTML-страницы в FastAPI-приложение.  Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer, руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI. Встречаемся 27 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Специализация Python Developer». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение. 🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/UA6e/?erid=LjN8KHZ3T

Python RU
12 505
🖥 Совет по Python: Не используйте pip freeze > requirements.txt. В итоге вы получите десятки зависимостей, которые вы не уст
🖥 Совет по Python: Не используйте pip freeze > requirements.txt. В итоге вы получите десятки зависимостей, которые вы не устанавливали, и не знаете, что они делают. Вместо этого добавьте необходимые импорты вручную в requirements.txt.

Python RU
12 505
🖥 Maestro — это инструмент искусственного интеллекта, который использует возможности передовых нейронных сетей для выполнения ваших задач. Этот Python-скрипт задействует до трех моделей искусственного интеллекта: GPT-4o, Claude-3.5 и LlaMa 3, работающих вместе для решения ваших задач. Роли моделей следующие: ▫️ ORCHESTRATOR MODEL — управляет всем процессом. Она принимает вашу краткую подсказку, разбивает её на более мелкие задачи и передает их следующей модели. ▫️ SUB AGENT MODEL — выполняет ключевые функции проекта, такие как написание кода, генерация текста и многое другое. ▫️ REFINER MODEL — оптимизирует и улучшает результаты, исправляет ошибки, делает текст более естественным и многое другое. https://github.com/Doriandarko/maestro @pro_python_code

Python RU
12 505
⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: C#: t.me/csharp_ci Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Хакинг: t.me/linuxkalii Linux: t.me/linuxacademiya Базы данных: t.me/sqlhub C++ t.me/cpluspluc Golang: t.me/Golang_google Java: t.me/javatg React: t.me/react_tg Javascript: t.me/javascriptv Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi Python: t.me/pythonl Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Big Data: t.me/bigdatai Devops: t.me/devOPSitsec Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6 C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6 FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Python RU
12 505
🖥 Пишем кликер на Python для Hamster Kombat ! Автоматизируем хайп-игру. ▪Видео ▪Код @pythonl
🖥 Пишем кликер на Python для Hamster Kombat ! Автоматизируем хайп-игру.ВидеоКод @pythonl

Python RU
12 505
🔍 🚀 Краткий совет по #pytest: вы можете использовать `--setup-show`, чтобы просмотреть области применения фикстур. module_f
🔍 🚀 Краткий совет по #pytest: вы можете использовать `--setup-show`, чтобы просмотреть области применения фикстур. module_fixture (область="модуль") выполняется один раз для каждого модуля. function_fixture (область="функция") выполняется для каждой тестовой функции. @pro_python_code

Python RU
12 505
Разработчики PYTHON, пожалуйста, Никогда Не Делайте ТАК! https://www.youtube.com/shorts/ELehjFSaZiU @pro_python_code

Python RU
12 505
Замена подстроки в строке Пакет flashtext позволяет легко заменить подстроку в строке. Достаточно лишь указать, что на что ну
Замена подстроки в строке Пакет flashtext позволяет легко заменить подстроку в строке. Достаточно лишь указать, что на что нужно заменить, в функции add_keyword(), а затем вызвать у объекта-процессора метод replace_keywords(). Если вы хотите быстро извлекать и заменять ключевые слова в тексте, используйте Flash Text.

Python RU
12 505
1 мощный Совет Python как сделать КОД ЛУЧШЕ 💪 https://youtube.com/shorts/OLG-bXzYk0U?feature=share

Python RU
12 505
Нейросеть от Mozilla СОЗДАТ вам Любой сайт за минуту. https://youtube.com/shorts/UK6PofMD7ic?si=LHc0YUO_9diiZnTW @pro_python_code

Python RU
12 505
🖥 Вышел NumPy 2.0.0. Самые значительные обновления с 2006 года для Python разработчиков Вышла новая версия Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 2.0.0, предназначенная для работы с многомерными массивами и матрицами. Она включает обширную коллекцию функций, реализующих различные алгоритмы, связанные с использованием матриц. NumPy считается одной из самых популярных библиотек для научных расчетов. Код библиотеки написан на Python с применением оптимизаций на языке C и распространяется под лицензией BSD. NumPy 2.0.0 является первым значительным обновлением с 2006 года. В новой версии добавлены новые функции и улучшена производительность, а также внесены изменения в ABI, Python API и C-API, нарушающие обратную совместимость. Например, библиотека SciPy, собранная с NumPy 1.x, потребует перекомпиляции для работы с NumPy 2.0. В некоторых случаях для использования NumPy 2.0 в приложениях потребуется внести изменения в код. Одно из наиболее значимых изменений связано с сохранением точности скалярных выражений. Например, выражение “np.float32(3) + 3” теперь вернет значение типа float32, а не float64. В выражениях с несколькими типами для результата будет использоваться тип с наивысшей точностью, например, “np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)” вернет значение типа float64. Также изменены целочисленные типы по умолчанию на платформе Windows: на 64-разрядных системах теперь используется 64-разрядный целый тип, а на 32-разрядных – 32-разрядный (ранее использовался аналог типа long из C, теперь это эквивалент np.intp). Некоторые определения в C-API были изменены или удалены, например, структура PyArray_Descr. Максимальное число измерений и аргументов, выставляемое через макросы NPY_MAXDIMS и NPY_MAXARGS, увеличено до 64. Все комплексные типы переведены на использование стандартных типов из спецификации C99 (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t). Добавлен новый C API для создания собственных dtype. Также предложены новые упрощённые функции инициализации PyArray_ImportNumPyAPI и PyUFunc_ImportUFuncAPI. В Python API обеспечено более четкое разделение между публичными и приватными API, представлена новая структура модулей. Около 100 функций, модулей и констант вынесены из основного пространства имен “np”, объявлены устаревшими или удалены. Пространство имен np.lib было очищено. Число объектов в основном пространстве имен сокращено на 10%, а в пространстве имен numpy.lib – на 80%. Пространство имен numpy.core переведено в разряд приватных. Удалены некоторые методы из классов np.ndarray и np.generic. Создано новое пространство имен numpy.stringsf со строковыми операциями. https://uproger.com/vyshel-numpy-2-0-0-samye-znachitelnye-obnovleniya-s-2006-goda-dlya-python-razrabotchikov/ @machinelearning_ru

Python RU
12 505
🖥🖥 Дроиды и питоны: как работать с ADB быстрее и проще У нас вышла новая статья, в которой рассматривается как работать с ADB через python. Если вы — разработчик или тестировщик приложений для Android, просто обычный программист или юзер — то вы попали по адресу. Перед тем как начать, стоит понять, почему именно Python. Python — один из моих любимых языков программирования. Простой и читаемый синтаксис, в последних версиях наблюдается увеличение оптимизации и производительности, а также добавления разных фич — например в Python 3.10 была добавления конструкция match-case. https://habr.com/ru/articles/821781/ @pro_python_code

Python RU
12 505
Трафик в Telegram выходит на новый уровень! Фаудеры крупной игры Fanton запустили рекламную платформу @Adsgram_ai, которая позволяет монетизировать Telegram Mini Apps, а также получать качественный трафик для проектов в Телеграм. Всем владельцев Mini Apps теперь можно подключить свое приложение к рекламной площадке, тем самым получать высокие выплаты за открут рекламы в своем приложении. Например, арбузный кликер заработал 1000 TON за 10 дней рекламы в Adsgram Для рекламодателей — это прекрасная возможность получать качественный таргетированный трафик с учетом интересов пользователей. 📊Также доступна прозрачная аналитика и отслеживание эффективности рекламных кампаний. Для подключения своего приложения к рекламной площадке @Adsgram_ai, или для запроса на трафик с Telegram Mini Apps — пишите напрямую на акк поддержки: @adsgramsupport

Python RU
12 505
⚡️ Taipy | Веб-приложения для ML Отличная альтернатива Streamlit, если вам нужно эффектно визуализировать результаты работы модеелй машинного обучения. В этом руководстве подробно рассматривается, как визуализировать результаты моделей scikit-learn и как связать визуализацию с выбранной моделью. https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy @pro_python_code

Python RU
12 505
⚡️ Топовые курсы теперь можно смотреть бесплатно! 😎 IT Syndicate — собрали весь свежак от популярных онлайн школ и выложили
⚡️ Топовые курсы теперь можно смотреть бесплатно! 😎 IT Syndicate — собрали весь свежак от популярных онлайн школ и выложили у себя на канале. 📁 Полный курс разработки игр на Python [1.03 Гб] 📁 Fullstack-программист за 2 месяца [7.99 Гб] 📁 OSINT и профессиональное использование поисковых систем [2.92 Гб] 📁 И многое другое! 🔥 Заходи прямо сейчас, чтобы не потерять — IT Syndicate!

Python RU
12 505
🔥 ПЕРВАЯ ОТКРЫТАЯ НЕЙРОСЕТЬ Для Генерации Видео. https://www.youtube.com/shorts/AEtu_rJ1WrU Попробовать можно здесь. @pro_python_code

Python RU
12 505
🖥 👣 Вызов функций Go из Python с помощью ctypes У нас вышла новая статья на хабре, в которой поговорим о том, как можно зап
🖥 👣 Вызов функций Go из Python с помощью ctypes У нас вышла новая статья на хабре, в которой поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python. Зачем? При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный. Поехали! https://habr.com/ru/articles/821007/ @pro_python_code

Python RU
12 505
🌀 Tornado: веб-фреймворк для асинхронных сетевых операций Tornado — это веб-фреймворк и библиотека Python, предназначенные д
🌀 Tornado: веб-фреймворк для асинхронных сетевых операций Tornado — это веб-фреймворк и библиотека Python, предназначенные для обработки сетевых операций в асинхронном режиме. Особенности Tornado: * Неблокирующая обработка ввода/вывода, позволяющая масштабироваться до десятков тысяч активных подключений. * Независимость от стандарта WSGI, что отличает его от большинства веб-фреймворков Python. * Интеграция с модулем asyncio из стандартной библиотеки Python, обеспечивая тот же цикл событий. * Поддержка long polling и веб-сокетов. Ссылка: https://www.tornadoweb.org/en/stable/ @pro_python_code

Python RU
12 505
⚡️ DEVOPS ЛУЧШИЕ Бесплатные КУРСЫ Ресурсы, Книги для обучения 2024! https://www.youtube.com/watch?v=IVk6WYgWwMs @DevOPSitsec
⚡️ DEVOPS ЛУЧШИЕ Бесплатные КУРСЫ Ресурсы, Книги для обучения 2024! https://www.youtube.com/watch?v=IVk6WYgWwMs @DevOPSitsec

Python RU
12 505
🕷️ scrapegraphai — эта библиотека Python предназначена для парсинга. Она использует языковые модели и логику графов для прое
🕷️ scrapegraphai — эта библиотека Python предназначена для парсинга. Она использует языковые модели и логику графов для проектирования конвейеров парсинга веб-страниц и локальных документов (XML, HTML, JSON и т. д.). Просто укажите данные, которые вы хотите извлечь, а библиотека сделает это за вас. pip install scrapegraphai Github