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 12 499 подписчиков, занимая 10 161 место в категории Технологии и приложения и 52 957 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 499 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -80, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.72%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.12% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 840 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 390 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 12 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.
12 499
Подписчики
-224 часа
-127 дней
-8030 день
Архив постов
12 499
👁 Почему ваша функция не работает? Область видимости переменных в Python
Представим ситуацию. Вы написали функцию, инициализировали переменные где-то и собираетесь сделать тест вашего кода.
У вас все получилось, код запускается без ошибок, хотя, вот незадача, функция делает не то, что надо, а точнее — возвращает не желаемое вами значение. Ко всему этому, вы еще и не знаете, как это происходит. Переменные на месте, структура функции в порядке, в чем причина?
Возможно, вы неграмотно воспользовались областью видимости.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
🐍⛩️🥤 Руководство для начинающих по шаблонам Jinja в Flask
В этом уроке вы узнаете, как:
- Установить обработчик шаблонов Jinja.
- Создать свой первый шаблон Jinja.
- Провести рендеринг шаблона Jinja в Flask.
- Использовать for-циклы и условные операторы с Jinja.
- Создать вложенную структуру шаблонов Jinja.
- Модифицировать переменные в Jinja с помощью фильтров.
- Использовать макросы для добавления функциональных возможностей интерфейсу.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
💽 Поврежден жесткий диск? Python спешит на помощь!
В современном мире, где активно используются облачные сервисы и бесконечно совершенствуются решения для резервного копирования, хранить дорогие сердцу проекты на простом внешнем жестком диске становится уже неактуально. Но недавно я узнала, правда, не по своей воле, что музыканты все еще предпочитают именно такой способ.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с реальных Python собеседований.
@golang_interview - пройти Golang собеседование.
@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению и алгоритмам .
@data_analysis_ml - самая востребованная Python профессия.
12 499
⏱ Advanced Python Scheduler
APScheduler это библиотека Python, которая позволяет планировать выполнение кода позже, единожды или периодически.
Вы можете добавлять новые «вакансии» или удалять старые на лету по своему усмотрению.
Если вы сохраните свои задания в базе данных, они также переживут перезапуск программы и сохранят свое состояние.
⚙️ GitHub
📖 Документация
👉 @Githublib
12 499
📈 Различные варианты визуализации данных с примерами кода.
Визуализация данных — это большая часть работы специалистов в области data science. На ранних стадиях развития проекта часто необходимо выполнять разведочный анализ данных (РАД, Exploratory data analysis (EDA)), чтобы выявить закономерности, которые обнаруживают данные. Визуализация данных помогает представить большие и сложные наборы данных в простом и наглядном виде. На этапе окончания проекта важно суметь отчитаться о его результатах так, чтобы даже непрофессионалам, не обладающим техническими знаниями, всё стало ясно и понятно.
Matplotlib — это популярная библиотека для визуализации данных, написанная на языке Python. Хоть пользоваться ей очень просто, настройка данных, параметров, графиков и отрисовки для каждого нового проекта — занятие нудное и утомительное. В этом посте мы разберем 6 способов визуализации данных и напишем быстрые и простые функции для их реализации с помощью питоновской библиотеки Matplotlib. А пока взгляните на прекрасный график, который поможет вам выбрать правильный тип визуализации данных!
Алгоритм выбора техники визуализации в зависимости от задачи
➡️ Читать дальше
@data_analysis_ml
12 499
👨💻 Просто Python - первый канал, в котором действительно просто говорят о Python.
Проводи время с пользой даже в телеграм -> @prosto_python
P.S В закрепе висят ссылки на бесплатные курсы по Python
12 499
💻 Как быстро и легко создавать прототипы датасайенс-проектов
Проект в области науки о данных можно успешно реализовать при наличии минимального стека технологий. Более того, чем меньше стек, тем лучше проект!
Jupyter Notebook — неотъемлемая часть повседневной работы специалистов по данным. Большинство проектов в этой области также нуждаются в интерактивном дашборде.
А что если превратить ноутбуки в многофункциональные дашборды? Это возможно!
Как правило, для разработки дашборда требуются знания HTML, JavaScript и CSS. Такие инструменты, как Streamlit и Dash, позволяют обойтись без этих знаний.
Тем не менее преобразовывать ноутбуки в функциональные приложения все равно нужно вручную, для чего потребуется копировать множество фрагментов.
Однако с помощью Mercury можно мгновенно превратить Jupyter Notebook в интерактивный дашборд, онлайн-слайд-шоу или веб-сервис.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
Станьте Python-разработчиком на Хекслете
✔ Пройдите бесплатные вводные курсы, чтобы познакомиться с профессией.
✔ Если понравится — присоединяйтесь к обучению в группе с наставником
✔ Развивайте нетворкинг в 26-тысячном сообществе айтишников
✔ Выполняйте проекты, участвуйте в Open Source, готовьтесь к трудоустройству
P.S. Вводные курсы профессии доступны бесплатно сразу после регистрации. Оцените формат и решите, стоит ли продолжать!
Начните прямо сейчас!
12 499
💡 Оценка сложности алгоритмов на Python.
Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции? Попробуем ответить на этот вопрос в небольшой статье.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров
Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
🧙♂️ Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python.
Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.
Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
🌠🌌 Создание собственной симуляции активной материи на Python
Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.
➡️ Читать дальше
⚙️ Код
@pro_python_code
12 499
class Python - первый интерактивный канал по Python
[уроки кодинга, дайджесты, алгоритмические задачи с решениями]
⚙️ Возможность запускать код с любого устройства прямо в Telegram
🤖 Автоматическая проверка решений задач
Подписывайся: @class_python12 499
⚡️ 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
🦾 Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
💫 4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические.
Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных.
Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
12 499
🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций на Python
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
@pro_python_code
12 499
🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
➡️ Читать дальше
@pro_python_code
