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 12 325 подписчиков, занимая 10 166 место в категории Технологии и приложения и 52 245 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 325 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -20, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.98%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.09% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 983 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 381 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 03 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.
12 325
Подписчики
+124 часа
-37 дней
-2030 дней
Архив постов
12 324
OpenTelemetry на Python — Полное руководство 2023
OpenTelemetry (OTel) – это платформа наблюдения с открытым исходным кодом, которая позволяет собирать данные телеметрии из облачных приложений. Она предлагает инструменты, API и SDK для сбора и генерации метрик, журналов и трассировок. OTel поддерживает несколько языков, включая Java, Python, Go, Ruby, C++ и Javascript.
В этом руководстве будет рассказано, как настроить OTel в вашем сервисе Python с помощью Jaeger, инструмента с открытым исходным кодом, первоначально разработанного Uber.
Если вы ищете такие возможности, как автоматический сбор данных, возможность воспроизведения скриптов несколькими щелчками мыши и создание тестов на основе трассировки, я рекомендую вам изучить возможность использования Helios. Ниже я включил раздел о том, как установить OTel с помощью Helios.
📌 Читать
@pro_python_code
12 324
Автоматизация запуска скриптов с помощью Cronjobs и Python 2023
В этой статье мы обсудим, как запускать скрипт на Python в качестве задания cron. Вы узнаете, как создать задание cron, как запланировать его выполнение в определённое время и как убедиться, что оно выполняется правильно.
Мы также рассмотрим некоторые советы и рекомендации по устранению неполадок в вашей работе с Cron, чтобы вы могли поддерживать бесперебойную работу вашего скрипта.
▪Читать
@pro_python_code
12 324
ChatGpt - ChatGpt завел телеграм!
Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы.
Советуем посмотреть
12 324
Улучшите свои навыки работы на Python в 2023 году
В этой статье мы дадим вам семь советов о том, как улучшить свои навыки работы на Python. Часто именно мелочи имеют большое значение. Эти советы прокачают ваши навыки.
▪Читать
@pro_python_code
12 324
Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика.
Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания
Статья на habr про оконные функции простым языком
Советы на старте поиска работы за рубежом
Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника
Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook
Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике.
Подписаться 👨💻
12 324
🔥 7 расширенных операций со списками Python, которые могут эффективно оптимизировать ваш код
В этой статье мы покажем вам семь расширенных операций со списками, которые сделают ваш код аккуратнее, чище и качественнее.
▪Читать
▪Зеркало
@pro_python_code
12 324
Оптимизация запросов Django ORM
Django ORM (Object Relational Mapping) — одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы можем взаимодействовать с базой данных, используя код Python вместо SQL.
Использование ORM дает несколько преимуществ:
▪Благодаря ORM у нас есть миграция: мы можем легко изменять наши таблицы, обновлять наши модели, и Django автоматически сгенерирует сценарии миграции, необходимый для обновления таблиц базы данных.
▪Есть транзакции: мы можем делать несколько обновлений базы данных в рамках транзакции и, если что-то не получится, легко откатиться до того состояния, которое было при запуске.
Но также у ORM есть некоторые недостатки:
▪Поскольку это абстракция поверх SQL, то мы не всегда знаем точно, какие SQL-запросы будут генерироваться из нашего кода Python.
▪Django не может угадать, когда нам нужно использовать связанную таблицу, поэтому она не будет выполнять JOINs для нас, когда они нам нужны.
▪ORM дает нам неверное ощущение легкости, и мы не всегда понимаем то, что мы делаем, что может создавать большую нагрузку на сервер. У нас нет простого способа узнать, что доступ к атрибуту в объекте может вызвать дополнительный запрос к базе данных, который можно было бы предотвратить с помощью JOIN.
Чтобы преодолеть недостатки, нужно поближе познакомиться с ORM и понять как она работает под капотом.
▪Читать
@pro_python_code
12 324
С чего начать изучать Python?
Одна из важных тем в Python — декораторы.
Именно с ними по познакомимся на открытом уроке 25 января в 20:00 мск в рамках специализации «Python Developer».
Сурен Хоренян, опытный Python-разработчик из МТС, расскажет, что из себя представляют декораторы и как работают, а также мы научимся создавать их самостоятельно.
Программа предназначена для тех, кто хочет с нуля освоить востребованную профессию Python-разработчик до компетенций, соответствующих Middle-уровню.
Чтобы попасть на урок, нужна регистрация https://otus.pw/Z9xs/
12 324
Надоели скучные видео уроки, по которым невозможно учиться?
Команда Devman ломает классический порядок образования – никакой теории в отрыве от задач! Ребята разработали крутые методики обучения, протестировали их на учениках и запустили быстрый и эффективный курс-профессию до мидла.
Бесплатная пробная неделя стартует 23 января.
На первой неделе вы:
— Начнете писать код с первого занятия;
— Напишите до 2 собственных небольших проектов на Python;
— Получите фидбек от опытного программиста и узнаете, какие скиллы необходимо подтянуть.
Приходи на пробную неделю обучения и погрузись в рабочие будни python разработчика → bit.ly/3XzaFmu
Реклама. ООО Девман 2VtzqwXia4j
