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

Сеть:Machinelearning Россия52 938 Технологии и приложения10 169...

📈 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.

12 496

Подписчики

-224 часа

-137 дней

-8130 день

850

Просмотры поста

~ 38724 часа

~ 48248 часов

6.80%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

12 496

Repost from Kali Linux

☠️ Security Scripts Набор скриптов для защиты и нападения для обучения изучающих информационную безопасность. ⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности. #python #hack #pentest #redteam #blueteam ⚙️ GitHub @linuxkalii

12 496

Python + Selenium: как получить координаты по адресам https://nuancesprog.ru/p/6794/ @pro_python_code

12 496

🐍С того самого момента как ты узнал, что питоны — не только шикарные рептилии, но и язык программирования, твоя жизнь больше никогда не станет прежней. И ты достиг крутых результатов! Настало время сделать следующий шаг… 🔍Surf ищет в команду Python разработчика на внутренние проекты компании: по автоматизации, аналитике и внедрению сервисов для отделов PM, бухгалтерии, back-офиса и т.д. Почему стоит работать в Surf: 🟢Гибкий график 🟢Лекции и мастер-классы 🟢ДМС со стоматологией 🟢Распределённая команда 🟢У нас понятные грейды 🟢Развиваем личный бренд 🟢Есть жизнь после сеньора 🟢Обучаем английскому Что нужно делать: 🔹Работать с DWH, проектировать схемы для хранения данных, подготавливать витрины данных; 🔹Загружать данные из различных источников (сторонние сервисы, собственные разработки) в DWH; 🔹Автоматизировать data-pipelines, ETL процессов; 🔹Разрабатывать REST API; 🔹Находить ошибки и аномалии в данных, автоматизировать проверки качества данных; Стэк: Python 3, Flask, Django, ETL: Apache Airflow, PostgreSQL/MySQL, будет плюсом опыт работы с - Pandas. Пиши нашему рекрутёру @alenka_ff . Ждём тебя в Surf🏄‍♂️

12 496

При работе в Kivy с потоками (threading) вы должны иметь в виду, что все изменения в графическом интерфейсе должны делаться из главного потока. Да, и это не смотря даже на GIL! Дело в том, что контекст OpenGL очень не любит, когда его трогают из чужого потока, что приводит к случайным и иногда сложно уловимым визуальным глюкам (см. прикрепленное фото). Как это сделать? Воспользоваться декоратором mainthread, который поставит при вызове оригинальной функции поставит ее выполнение в следующий тик главного цикла приложения в главном потоке. Пример использования из Durak GUI. Метод self.on_found_peer вызывается из другого вспомогательного потока, но он меняет интерфейс, поэтому должен быть снабжен декоратором mainthread:

from kivy.clock import mainthread

class DurakFloatApp(App):
 ...
   @mainthread
    def on_found_peer(self, addr, peer_id):
        print(f'Найден соперник {peer_id}@{addr}')
        # делать что-то с GUI!

    ...
    self.discovery = DiscoveryProtocol(self.my_pid, PORT_NO)
    # 
    self.discovery.run_in_background(self.on_found_peer)

12 496

🔎 Sherlock Алгоритм, написанный на Python проверяющий наличие учётной записи в социальных сетях по заданному никнейму пользователя Алгоритм быстро проверяет множество сайтов, что позволяет, не теряя много времени, найти аккаунты под одноимённой регистрацией Установка: git clone https://github.com/sherlock-project/sherlock.git Код Список соцсетей @pro_python_code

12 496

Сделайте шаг к профессии DevOps-специалиста! Изучите базовые инструменты на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox, который пройдёт 11–13 июля в 21:00 по московскому времени. Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/8Qti2g. Сразу отправим вам на почту чек-лист «Погружаемся в DevOps». Под руководством опытного Lead DevOps-специалиста Константина Брюханова вы: 💻 поймёте, что такое DevOps и почему эта специальность так востребована; 💻 узнаете подробнее о профессии специалиста DevOps; 💻 выясните основные задачи DevOps и инструменты их решения. К концу интенсива упакуете небольшое приложение в Docker и автоматизируете его сборку. Это высоко оценят будущие работодатели. 🎁 Всем дошедшим до конца интенсива подарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.

12 496

Repost from Анализ данных (Data analysis)

💡10 фич для ускорения анализа данных в Python Советы и рекомендации, особенно в программировании, могут быть очень полезны. Маленький шоткат, аддон или хак может сэкономить кучу времени и серьёзно увеличить производительность. Я собрала свои самые любимые и сделала из них эту статью. Какие-то из советов ниже уже известны многим, а какие-то появились совсем недавно. Так или иначе, я уверена, они точно не будут лишними, когда вы в очередной раз приступите к проекту по анализу данных. Читать дальше @data_analysis_ml

12 496

🐍🧩 Обработка вложенных списков и матриц в Python: 5 задач с решениями для совершенствования навыков https://proglib.io/p/obrabotka-vlozhennyh-spiskov-i-matric-v-python-5-zadach-s-resheniyami-dlya-sovershenstvovaniya-navykov-2022-07-04 @pro_python_code

12 496

📖 Книга Продвинутый Python для сетевых инженеров Книга @pro_python_code

12 496

Извращения с Apache Kafka: забавный кейс из жизни Открытый вебинар для тех, кто хочет узнать, как организовать Data Lake на 80 ТБ с помощью Apache Kafka. 7 июля в 19:00 (мск) Проведёт вебинар Михаил Кобик, руководитель инфраструктурных решений в SMART Technologies SOFT. Уже более 5 лет он занимается нагруженными проектами, а в числе его успешных проектов продукты из разных сфер: от инфраструктур для ГИС до интернет-магазинов кошачьего корма. Вот планы Михаила на предстоящий вебинар: «На вебинаре я расскажу о своём опыте создания Data Lake на ~80 ТБ с помощью Apache Kafka. Дополнительно разберу, какие подводные камни могут возникать, если Retention выкручен в 9999999, и как жить, если Apache Kafka — единственный источник данных в информационной системе». Приходите, будет полезно! Записаться на вебинар: https://slurm.club/3bRdywB

12 496

Как легко и надежно реализовать модульные тесты на Python Что такое тесты Тестирование кода — простой и интуитивно понятный процесс. Он заключается в создании и запуске тестов параллельно с разработкой основного кода. Это позволяет убедиться в том, что написанный код работает должным образом. Каждый так или иначе тестирует код. Одни это делают лучше, другие — хуже. Большинство разработчиков запускают быстрые тесты в терминале или используют в качестве тестировщика сочетание assert-операторов и print-инструкций. Однако есть более эффективные способы. Поговорим о них позже, а сначала обсудим, почему так важно делать тесты. Читать дальше @pro_python_code

12 496

Хотите начать свою карьеру в IT в качестве разработчика на Python? Школа программирования Хекслет приглашает на подготовительный онлайн-курс по Python! Всего за 2 недели вы изучите основы языка под руководством опытного наставника, пройдете 69 уроков с практикой в браузере и напишите свою первую программу. Не важно, сколько вам лет, какое у вас образование и кем вы работаете сейчас. Для начала обучения не нужен опыт в разработке! Торопитесь. Стартуем 6 июля!

12 496

📍 Полезные Python модули, которыми мало кто пользуется В данной статье мы будем работать с малоизвестными методами и модулями, которые могут улучшить эффективность и внешний вид кода. Читать дальше @pro_python_code

12 496

🗣️ Решаем задачу перевода русской речи в текст с помощью Python и библиотеки Vosk https://proglib.io/p/reshaem-zadachu-perevoda-russkoy-rechi-v-tekst-s-pomoshchyu-python-i-biblioteki-vosk-2022-06-30 @pro_python_code

12 496

✅ Список полезных ресурсов для Python разработчика @pythonl - продвинутый Python @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @data_analysis_ml - анализ данных на Python @python_testit - тесты задачи на Python @pythonlbooks - книги на Python @Django_pythonl - чат @Pythonl_django - django @python_djangojobs - python django вакансии @programming_books_it - книги программистов @Golang_google - Golang @itchannels_telegram - полный список ресурсов

12 496

Инструкция del (от англ. delete), как можно понять из названия, нужна чтобы что-то удалять, а именно имена переменных, атрибуты объектов, элементы списков и ключи словарей. 1. Удаление элемента из списка по индексу:

>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[2]
>>> x
[1, 2, 4, 5]

Также можно удалять по срезам. Пример: удаление первых двух элементов:

>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[:2]
>>> x
[3, 4, 5]

Удаление последних n элементов: del x[n:]. Удаление элементов с четными индексами: del x[::2], нечетными: del x[1::2]. Удаление произвольного среза: del x[i:j:k]. Не путайте del x[2] и x.remove(2). Первый удаляет по индексу (нумерация с 0), а второй по значению, то есть находит в списке первую двойку и удаляет ее. 2. Удаление ключа из словаря. Просто:

>>> d = {"foo": 5, "bar": 8}
>>> del d["foo"]
>>> d
{'bar': 8}

А вот строки, байты и сеты del не поддерживают. 3. Удаление атрибута объекта.

class Foo:
    def __init__(self):
        self.var = 10

f = Foo()
del f.var
print(f.var)  # ошибка!

Примечание: можно через del удалить метод у самого класса (del Foo.method), но нельзя удалить метод у экземпляра класса (del Foo().method - AttributeError). 4. Что значит удалить имя переменной? Это просто значит, что надо отвязать имя от объекта (при этом если на объект никто более не ссылается, то он будет освобожден сборщиком мусора), а само имя станет свободно. При попытке доступа к этому имени после удаления будет NameError, пока ему снова не будет что-то присвоено.

>>> a = 5
>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined

Здесь кроется один нюанс. Если переменная была внутри функции помечена, как global, то после ее удаления глобальная переменная никуда не денется, а имя освободится лишь в зоне видимости функции. Причем если мы снова присвоим ей значение, то она опять окажется глобальной, т.е. del не очищает информацию о global!

g = 100
def f():
    global g
    g = 200
    del g  # g останется вне фукции
    g = 300  # таже самая глобальная g

f()
print(g) # 300

Чтобы реально удалить глобальную переменную, можно сделать так: del globals()['g']. В пунктах 1, 2, 3 в качестве имен могут фигурировать выражения и ссылки, так как операции идут над содержимым объектов, а в пункте 4 должно быть строго формальное имя удаляемого объекта.

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = x
>>> del y  # удаляет именно y, но x остается

@pro_python_code

12 496

Что выведет этот скрипт?

Anonymous voting

12 496

Вы — новичок в программировании или начинающий разработчик? Познакомьтесь с одним из самых популярных и востребованных языков программирования — Python! Заполните форму, и мы отправим вам статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/igApjw. 💬 Спикер интенсива — специалист, который 17 лет разрабатывает высоконагруженные системы и обрабатывает большие данные, Михаил Овчинников. Он даст советы и рекомендации, ответит на вопросы. 🎁 Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox. Ждём вас в прямом эфире с 4 по 6 июля в 21:00 по московскому времени 😉