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 12 500 подписчиков, занимая 10 141 место в категории Технологии и приложения и 52 962 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 500 подписчиков.

Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -78, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.92%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.62% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 865 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 328 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
  • 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 11 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.

12 500
Подписчики
-224 часа
-117 дней
-7830 день
Архив постов
Python RU
12 500
Вывод уникального идентификатора переменной Уникальный идентификатор переменной находится с помощью метода id(). Для этого ну
Вывод уникального идентификатора переменной Уникальный идентификатор переменной находится с помощью метода id(). Для этого нужно просто передать в метод имя переменной. Идентификатор объекта – это целое число, которое гарантированно будет уникальным и постоянным для этого объекта в течение его жизненного цикла.

Python RU
12 500
🐼 Pandas vs Polars: сравнение синтаксиса и скорости 🐻 Pandas - это незаменимая библиотека Python для Data Science. Её самым
🐼 Pandas vs Polars: сравнение синтаксиса и скорости 🐻 Pandas - это незаменимая библиотека Python для Data Science. Её самым большим недостатком является то, что она может быть медленной при операциях с большими наборами данных. Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных. Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных. Эта статья кратко познакомит вас с библиотекой Polars и сравнит её с Pandas в отношении синтаксиса и скорости. ▪ Читать дальшеЗеркалоКод @data_analysis_ml

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500
Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international В общем добро пожаловать!

Python RU
12 500

Python RU
12 500
Уже 18 января, стартует подготовительный курс по Python🐍 Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты вр
Уже 18 января, стартует подготовительный курс по Python🐍 Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты времени. Вас ждет 69 уроков теории и практики прямо в браузере, вебинары, лайвкодинг и первая собственная программа на Python, написанная под руководством опытного наставника. По окончании 14-дневного курса вы уже владеете базовым знанием языка! Запишитесь прямо сейчас!

Python RU
12 500

Python RU
12 500
Hackerforms — UI для Python Интересный модуль для питона для разработки интерактивных интерфейсов. Импортируем модуль, пишем код, на выходе получаем интерфейс с отличным дизайном. С вопросами можно обратиться в тред на реддите. И документация, куда же без неё. Есть бесплатный и платные тарифы. На сайте можете глянуть примеры проектов на этом модуле. #разработка

Python RU
12 500

Python RU
12 500
📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов Настоящий новогодний подарок всем Python ра
📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам. ✔️ Смотреть список @pro_python_code

Python RU
12 500
💫 Модули Python для ускоренной обработки JSON Разработка ПО неизбежно сопряжена с парсингом JSON. Если вы взаимодействуете с
💫 Модули Python для ускоренной обработки JSON Разработка ПО неизбежно сопряжена с парсингом JSON. Если вы взаимодействуете с API, передаете сообщения между хостами или собираете данные, то, вероятнее всего, используете JSON. Python поставляется со стандартной библиотекой json. Ее возможностей хватает для большинства случаев. Однако некоторые сценарии требуют более гибких и быстрых решений. При создании приложения или библиотеки, интенсивно работающей с JSON, следует обзавестись более функциональным модулем. В статье мы рассмотрим ряд отличных модулей, позволяющих парсить JSON с такой легкостью, о которой базовые аналоги могут только мечтать. Некоторые из них значительно превосходят библиотеку json в скорости выполнения задач. ✔️ Читать дальше @pro_python_code

Python RU
12 500
🐼 Pandas для анализа данных. 33 функции библиотеки Pandas полезные в работе. В этой статье я перечислю 33 лучших функций, вс
🐼 Pandas для анализа данных. 33 функции библиотеки Pandas полезные в работе. В этой статье я перечислю 33 лучших функций, встроенных в библиотеку Pandas, которые обычно используются для анализа данных, и, возможно, этих функций будет достаточно для выполнения какой-либо вашей задачи. ✔ Читать дальше @pro_python_code

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500

Python RU
12 500