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 12 497 подписчиков, занимая 10 164 место в категории Технологии и приложения и 52 920 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 497 подписчиков.

Согласно последним данным от 13 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 6.89%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.10% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 861 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 14 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.

12 497
Подписчики
-224 часа
-137 дней
-7830 день
Архив постов
Python RU
12 497
Новый модуль временных рядов PyCaret https://nuancesprog.ru/p/15161/ @pro_python_code
Новый модуль временных рядов PyCaret https://nuancesprog.ru/p/15161/ @pro_python_code

Python RU
12 497

Python RU
12 497

Python RU
12 497
4 бесплатные игры для изучения Python https://nuancesprog.ru/p/15136/ @pro_python_code
4 бесплатные игры для изучения Python https://nuancesprog.ru/p/15136/ @pro_python_code

Python RU
12 497

Python RU
12 497
Вычисляем среднее значение в Python https://uproger.com/vychislyaem-srednee-znachenie-v-python/ @pro_python_code
Вычисляем среднее значение в Python https://uproger.com/vychislyaem-srednee-znachenie-v-python/ @pro_python_code

Python RU
12 497
5 доказательств силы итерируемых объектов в Python https://nuancesprog.ru/p/10504/ @pro_python_code

Python RU
12 497
Как вернуть дизлайки на YouTube c Python https://pythonist.ru/kak-vernut-dizlajki-na-youtube/ @pro_python_code

Python RU
12 497
Python: сумма элементов в списке https://uproger.com/python-summa-elementov-v-spiske/ @pro_python_code

Python RU
12 497
🐍🧩 Словари в Python: 12 задач для начинающих с решениями https://proglib.io/p/slovari-v-python-12-zadach-dlya-nachinayushchih-s-resheniyami-2022-01-28 @pro_python_code

Python RU
12 497
Легкий способ парсинга новостных статей на Python https://pythonist.ru/legkij-sposob-parsinga-novostnyh-statej-na-python/ @pro_python_code

Python RU
12 497
Генераторы словарей в Python https://pythonist.ru/generatory-slovarej-v-python/ @pro_python_code

Python RU
12 497
Расширенный Python: абстрактный базовый класс и модуль abc https://dev-gang.ru/article/rasshirennyi-python-abstraktnyi-bazovyi-klass-i-modul-abc-f4ztjlg512/ @pro_python_code

Python RU
12 497
Обзор библиотеки Datatable в Python https://nuancesprog.ru/p/4409/ @pro_python_code

Python RU
12 497

Python RU
12 497
Как работать с большими наборами данных в Python: 3 способа https://nuancesprog.ru/p/15030/ @machinelearning_ru
Как работать с большими наборами данных в Python: 3 способа https://nuancesprog.ru/p/15030/ @machinelearning_ru

Python RU
12 497
Преобразуем список словарей в список значений, соответствующих указанному ключу Python. https://uproger.com/preobrazuem-spiso
Преобразуем список словарей в список значений, соответствующих указанному ключу Python. https://uproger.com/preobrazuem-spisok-slovarej-v-spisok-znachenij-sootvetstvuyushhih-ukazannomu-klyuchu-python/ @pro_python_code

Python RU
12 497
С помощью какого метода можно заменить все буквы a на b в строковой переменной ‘example’?
Anonymous voting

Python RU
12 497
Как определить содержимое ZIP-файла без скачивания https://nuancesprog.ru/p/15013/ @pro_python_code
Как определить содержимое ZIP-файла без скачивания https://nuancesprog.ru/p/15013/ @pro_python_code

Python RU
12 497
Управление памятью в Python: 3 частых вопроса на собеседовании https://nuancesprog.ru/p/15010/ @pro_python_code
Управление памятью в Python: 3 частых вопроса на собеседовании https://nuancesprog.ru/p/15010/ @pro_python_code