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.
0 * * * * my_script
Что если бы мы хотели иметь свой CRON внутри программы Python, чтобы в нужные моменты времени вызывать функции? Да еще, чтобы у него был человеческий синтаксис? Такая библиотека есть и называется schedule.
pip install schedule
Рассмотрим пример:
import schedule
import time
def job():
print("Работаю")
schedule.every(10).minutes.do(job)
schedule.every().hour.do(job)
schedule.every().day.at("10:30").do(job)
schedule.every(5).to(10).minutes.do(job)
schedule.every().monday.do(job)
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(job)
schedule.every().minute.at(":17").do(job)
# нужно иметь свой цикл для запуска планировщика с периодом в 1 секунду:
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
Как видите, правила для задания временных интервалов прекрасно читаются, словно они предложения на английском языке. Перевод пары примеров:
# спланируй.каждые(10).минут.сделать(работу)
schedule.every(10).minutes.do(job)
# спланируй.каждый().день.в(10:30).сделать(работу)
schedule.every().day.at("10:30").do(job)
В задания можно передавать параметры вот так:
def greet(name):
print('Hello', name)
schedule.every(2).seconds.do(greet, name='Alice')
Если по какой-то причине нужно отменить задание, это делается так:
def job1():
# возвращаем такой токен, и это задание снимается с выполниния в будущем
return schedule.CancelJob
schedule.every().day.at('22:30').do(job1)
Если нужно отменить группу заданий, то к ним добавляют тэги:
schedule.every().day.do(greet, 'Monica').tag('daily-tasks')
schedule.every().day.do(greet, 'Derek').tag('daily-tasks')
schedule.clear('daily-tasks') # массовая отмена по тэгу
Метод to позволяет задать случайный интервал для выполнения задания, например от 5 до 10 секунд:
schedule.every(5).to(10).seconds.do(my_job)
Библиотека сама не обрабатывает сама исключения в ваших задачах, поэтому, возможно, понадобится создать подкласс планировщика, как в этом примере.
Если задания занимают продолжительное время или должны выполняться параллельно, то вам самостоятельно придется организовать их выполнение в отдельных потоках. Примеры есть в официальном FAQ.__eq__, __hash__, __init__, в Python называют магическими методами. Их назвали так, потому что они добавляют магию✨ в поведение класса.
Например, метод __init__ неявно вызывается при инициализации объекта:
Foo:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
foo = Foo(7, 9) # вызывается __init__
print(foo.a, foo.b) # 7, 9
Но сегодня я хочу поговорить о магичесом методе __bool__. В тех классах, где этот метод определен, он сообщает интерпретатору, как оценить булево значение произвольного объекта.
Зачем нам это? Это нестареющая классика: чтобы проверить, словарь или список на непустоту, начинающие часто используют стиль как в C++:
if len(a) != 0:
pass
В то время как PEP8 рекомендует делать просто:
if not a:
pass
И это работает ровно потому, что в момент if a: вызывается метод __bool__ класса список.
Для пользовательских объектов, где __bool__ не перегружен, по умолчанию возвращается True.
if foo:
print(True)
else:
print(False)
# True
Но если добавить
Foo:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __bool__(self):
return False
То поведение изменится:
if foo:
print(True)
else:
print(False)
# False
Кстати, в случае, если метода __bool__ в классе нет, то интерпретатор будет искать метод __len__ (длина). Поведение такое же: если __len__ возвращает 0, то логическое значение оценивается как False.
Что с этим делать? Помнить, что falsy (значения, которые оцениваются как False) в Python это:
🐙 пустые словари {},
🐙 списки [],
🐙 кортежи (),
🐙 множества set(),
🐙 строки "",
🐙 пустые range(0),
🐙 нули любого численного типа: 0, 0.0, 0j
🐙 константы None и собственно False
А truthy значения это:
🐙 любые пользовательские объекты по умолчанию
🐙 непустые словари, множества, строки, списки, ...
🐙 константа True
И писать проверку на непустоту красиво:
not a:
pass
#magic #dunder #bool
@pro_python_code>>> sum(x * x for x in range(5))
30
Тоже самое, что и:
>>> sum((x * x for x in range(5)))
30
Но вне вызова функции генератор недопустимо использовать без скобок – это синтаксическая ошибка:
>>> g = x * x for x in range(5)
File "<stdin>", line 1
g = x * x for x in range(5)
^
SyntaxError: invalid syntax