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 12 326 подписчиков, занимая 10 166 место в категории Технологии и приложения и 52 207 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 326 подписчиков.
Согласно последним данным от 03 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -16, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.59%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.08% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 935 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 379 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 04 ноября, 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.
filter такой:
filter(function, iterable).
Эта функция фильтрует значения переданной последовательности с помощью функции function. Если function получает очередной элемент последовательности и возвращает True, то элемент попадает в результат работы filter, иначе нет.
Например, таким способом можно отфильтровать только строки, состоящие из чисел:
>>> strings = ['two', 'list', '', 'dict', '100', '1', '50']
>>> list(filter(str.isdigit, strings))
['100', '1', '50']
Или только четные значения:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
Часто в качестве фильтров используют лямбда-функции или член-функции классов.
А еще (внезапно) вместо функции можно использовать None:
>>> random = [1, 'a', 0, False, True, '0', '']
>>> list(filter(None, random))
[1, 'a', True, '0']
И тогда filter вернет только truthy значения. 🐍