Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 12 496 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
Архив постов
12 496
Pyxel - это игровой движок для Python в стиле ретро.
Благодаря своей простоте, вдохновленной старыми игровыми консолями (например, палитра состоит всего из 16 цветов, и только 4 звука могут быть проиграны одновременно), вы можете легко создавать игры в стиле пиксель-арт.
#GitHub | #Cpp #engine
👉 @Githublib
12 496
⚙️ Сравниваем целочисленное и линейное программирование в Python
Почему линейное программирование называется так? Оба слова могут вводить в заблуждение.
Линейное подразумевает существование нелинейного.
В данном контексте программирование фактически означает “планирование”.
Если говорить вкратце, линейность не имеет никакого отношения к работе с кодом. Все дело в оптимизации переменных с различными ограничениями.
В этой статье мы обсудим еще один тип оптимизации — целочисленное программирование. Разберемся, почему четкое понимание существующей задачи необходимо для выбора правильного решателя. В конце напишем модель, которая сможет решить целый класс задач по оптимизации.
Читать дальше
Код на Colab: https://colab.research.google.com/drive/1aIKnXPEiXFo1M3U0EM6arE2teD9KkJdF?usp=sharing
@pro_python_code
12 496
Python-разработчик, го на Go?
Самый быстрый способ начать работать с Go — стать участником интенсива от Слёрм «Чистая архитектура приложения на Go».
Вы лучше разберётесь в архитектуре Go и поймёте, как всё работает не в теории, а на практике.
Вступи в секретный чат и выиграй место на обучение по Чистой архитектуре приложения на Go бесплатно: https://t.me/golang_slurm
12 496
WebWordSearch – небольшой инструмент на Python для поиска слова или символа на сайтах указанных в текстовом файле
Выводит в консоль количество совпадений на каждой странице, в конце поиска выводит также общее количество совпадений.
GitHub | #Python #Interesting #Useful
12 496
Копируем голос за 5 секунд, для генерации речи в реальном времени
⚙️ GitHub/Инструкция
📹 Видео
@pro_python_code
12 496
Танчики на PyGame
Занятые вышли дни, поэтому не смог написать новых статей. Но, чтобы вы не скучали, вот вам один из моих проектов – Танчики на PyGame.
Игра хоть и не доделана полностью: в ней нет меню, звуков и редактора, но геймплей вполне работоспособный. Танчики спавнятся, атакуют, взрываются, стены разрушаются.
Управление – стрелки и пробел на выстрел.
main.py – точка входа. Инициализирует PyGame, создает класс Game, обрабатывает ввод с клавиатуры.
ai.py – интеллект врагов, включая алгоритм их появления.
bonus.py – игровой объект бонуса.
bonus_field_protect.py – алгоритм работы бонуса на защиту базы.
config.py – конфигурация и ключи запуска.
discrete_map.py – объект дискретной 2D карты (нужна для карты поля боя и карты для столкновений).
explosion.py – игровой объект взрыва.
field.py – игровой объект поля боя, обрабатывает столкновения и разрушение мира.
game.py – собирает все объекты вместе и связывает события.
my_base.py – игровой объект базы игрока (орел).
projectile.py – игровой объект снаряда.
score_node.py – игровой объект очков при уничтожении врага.
spritesheet.py – загрузчик спрайтов из одной сборной текстуры.
tank.py – игровой объект любого танка (своего или вражеского).
ui.py – элементы пользовательского интерфейса.
util.py – вспомогательные функции и классы, включая аниматор, таймер и базовый игровой объект.
Возможно, кому-то код пригодится, как учебное пособие, или вдруг найдутся добровольцы, которые внесут в него свой вклад. Ссылка на GitHub.
@pro_python_code12 496
SimSwap - фреймворк для смены лица на изображениях и видео с одной обученной моделью!
Github: https://github.com/neuralchen/SimSwap
Colab: https://colab.research.google.com/github/neuralchen/SimSwap/blob/main/train.ipynb
Демо: https://colab.research.google.com/github/neuralchen/SimSwap/blob/main/train.ipynb
@pro_python_code
12 496
🐍🥤 Flask за час. Часть 2: завершаем разработку и размещаем сайт на GitHub Pages
Создаем разделы «Резюме», «Портфолио», «Блог», «Контакты», экспортируем статические страницы и заливаем сайт на хостинг.
Статья
1 часть
@pro_python_code
12 496
Warp – Фреймворк Python для высокопроизводительного моделирования графического процессора и графики
Ядра определяются в синтаксисе Python, а JIT преобразуются в C++/CUDA и компилируются во время выполнения
Warp предназначен для того, чтобы упростить написание программ для физического моделирования, обработки геометрии и процедурной анимации
GitHub | #Python #Cuda #Cpp #Graphics #Interesting
12 496
Как не просто выучить Python, а разобраться в алгоритмах и структурах данных, автоматических тестах, освоить Django и всё необходимое для качественной разработки в команде?
Например, освоить профессию на Хекслете. Курс невозможно просто «отсидеть» или «прослушать», на нём дают только самое необходимое для условий реального продакшена — доступ к Open Source проектам, базе тестовых задач для подготовки к собеседованиям, кейсы для портфолио.
Так что многие студенты получают оффер ещё во время обучения. Работодатели указывают курсы Хекслета как преимущество при найме.
Узнайте подробнее о профессии «Python-разработчик» и оцените формат школы.
12 496
Weekend Offer для ML- и RecSys-разработчиков в команды:
✔️VK Клипы и VK Видео. Вместе с командой вы будете разрабатывать рекомендательные системы для двух крупнейших российских видеосервисов.
✔️Команда рекомендаций и развития сервисов не просто помогает пользователям найти релевантный контент, но исследует новые предпочтения людей и помогает авторам контента найти свою аудиторию.
✔️Команда Сообществ занимается разными задачами, начиная от хайлоадного бэкенда с продуманными ML-алгоритмами и заканчивая креативными продуктовыми экспериментами.
✔️Core ML занимается умным ранжированием ленты и подбором интересных публикаций для пользователей, анализом контента с помощью DL, ранжированием комментариев, анализом A/B-экспериментов.
Вы можете пообщаться с понравившимися командами 2–3 июля онлайн. Подавайте заявку https://vk.cc/ceq94C, после чего с вами свяжутся и назначат слот на выходные.
12 496
🌉 Паттерн проектирования Мост на Python.
Паттерн Мост (Bridge) — это структурный паттерн проектирования, который позволяет нам отделить абстракции от реализаций и сделать их независимыми друг от друга. В результате абстракции и реализации могут разрабатываться как отдельные сущности. Паттерн Мост считается одним из лучших методов организации иерархии классов. Но давайте поподробнее разберем, что всё это значит.
Элементы паттерна Мост
Abstraction (абстракция). Это ядро паттерна Мост. Она предоставляет ссылку на Implementer.
Refined Abstraction (расширенная абстракция) содержит различные вариации управляющей логики, наследуется от Abstraction и расширяет унаследованный интерфейс.
Implementer (реализатор). Определяет базовый интерфейс для конкретных реализаций. Этот интерфейс не обязательно должен напрямую соответствовать интерфейсу абстракции. Более того, он может сильно отличаться от него.
Concrete Implementation (конкретная реализация) наследуется от Implementer.
Читать дальше
@pro_python_code
12 496
Как насчет продуктивных выходных с любимым Python? 3 дня, 8 часов теории, 16 часов практики = FastAPI, тестирование, Ansible
Все это на онлайн-интенсиве от Слёрм Python: Работа с API и фреймворками с 24 по 26 июня
Ты освоишь разные продвинутые фичи, например, создание скелета веб-сервиса с фреймворком FastAPI, который (кстати) уделывает Django по производительности. А еще обучишься:
- интегрировать приложение с СУБД;
- тестировать на API при помощи FastHTTP + pytest + pyhamcrest;
- писать под Ansible создание + тестирование модуля и плагина.
Разбираясь в работе стандартного фреймворка на хорошем уровне, ты легко модифицируешь и адаптируешь его под свой проект так, чтобы тратить меньше сил на разработку и быть уверенным в результате кода.
Спикеры:
▪️Денис Наумов, Techlead, Data Engineer в Skyeng
▪️Павел Ляшков, Senior Software Engineer ex Exness
Занять место: https://slurm.club/3zMHgwz
12 496
🐍🥤 Flask за час. Часть 1: создаем адаптивный сайт для GitHub Pages
Изучаем основные принципы работы фреймворка, разрабатывая личный сайт с резюме, портфолио, блогом и контактной формой.
@pro_python_code
12 496
Как использовать postgresql в приложении django
Django — это гибкий фреймворк для быстрого создания приложений Python. По умолчанию приложения Django хранят данные в легкой базе данных SQLite. Это неплохой вариант при небольших нагрузках или тестировании, однако в среде производства лучше использовать более сложную систему управления базами данных, поскольку она может повысить производительность.
В этом руководстве вы научитесь устанавливать и настраивать СУБД PostgreSQL (Postgres) для хранения данных приложения Django. Мы установим необходимое программное обеспечение, создадим учетные данные БД для нашего приложения, а затем запустим и настроим новый проект Django, который будет использовать этот бэкенд.
#django #postgresql
@pro_python_code
12 496
🎆 Глубокое понимание аннотаций типов в Python
С помощью подсказок типов можно аннотировать переменные и функции типами. Python не проверяет типы во время выполнения; вместо этого инструменты статической проверки типов, такие как mypy, pyright или IDE, проверяют на соответствие типы и выдают предупреждения, когда типы используются несогласованно.
Использование статических средств проверки типов имеет множество преимуществ:
- Обнаружение ошибок типов.
- Предотвращение ошибок.
- Документирование кода — любой, кто захочет использовать аннотированную функцию, будет знать тип принимаемых ею параметров и тип возвращаемого значения с первого взгляда.
- Кроме того, IDE лучше понимают ваш код и предлагают хорошие предложения по автозавершению.
Статическая типизация в Python необязательна и может вводиться постепенно (это известно как постепенная типизация). При постепенной типизации статические средства проверки типов не выдают предупреждений на код без подсказок типов, также не предотвращают компиляцию несогласованных типов во время выполнения.
Читать дальше
@pro_python_code
