Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python Hacks
Открыть в Telegram
Всё о языке Python простым языком. По всем вопросам: @max_excel РКН: vk.cc/cHhGJh
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Hacks
Канал Python Hacks (@python_secrets) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 41 220 подписчиков, занимая 3 294 место в категории Технологии и приложения и 15 586 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 41 220 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -169, а за последние 24 часа — -9, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.24%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 571 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 009 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как excel, программирование, keysoft, программист, строка.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Всё о языке Python простым языком.
По всем вопросам: @max_excel
РКН: vk.cc/cHhGJh”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 07 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.
41 220
Подписчики
-924 часа
-437 дней
-16930 день
Архив постов
41 218
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ:
Python:
https://t.me/+QPSH2IcGu4w5ODky
Frontend и Web:
https://t.me/+MiJVQSyUlDNjODky
Программирование:
https://t.me/+opj2LZT23ddiZDli
Графика и дизайн:
https://t.me/+vrZ8dhdUEXM3YmQy
41 218
Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise
Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широкий набор алгоритмов и инструментов для построения и оценки рекомендательных систем. Эта библиотека основана на Python, является простой в использовании и гибкой в применении, что делает ее прекрасным выбором для как начинающих, так и опытных разработчиков.
Python Hacks
41 218
🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸
• Python | Вопросы собесов
• Python | LeetCode
• Python | Тесты
• Python | Удалёнка
Подпишись, чтобы не потерять ☝️
41 218
Использование Python для чтения, обработки, создания и форматирования файлов Excel
В этом видео автор подробно разбирает как извлекать информацию из файлов Excel, работать с ними в любой ОС, создавать и форматировать Excel-файлы, используя исключительно базовый функционал библиотек Python, без привлечения программ MS Office.
Вы узнаете библиотеки Python, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы, и научитесь работать с этими библиотеками.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/7Ykxv_agZYc
41 218
Лень разбираться в SQL?
Для вас уже всё сделали.
📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL и Big Data.
Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @databases_secrets
41 218
Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask
Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? Какие особенности Flask можно использовать при разработке веб-приложений наиболее эффективно? Разбираемся в этой статье.
Python Hacks
41 218
Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию:
1. Обучение Python с нуля
2. Обучение JavaScript с нуля
3. Обучение С++ с нуля
4. Обучение С# с нуля
5. Обучение HTML/CSS с нуля
6. Обучение Java с нуля
7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля
Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥
41 218
10 хитростей Python
Python славится простым, лаконичным и удобным синтаксисом. Но не многие знают, что в Python существует куча различных неочевидных фишек, которые могут сократить код, сделать его более простым и элегантным. И в этом ролике автор расскажет о 10 полезных фишках и хитростях языка Python, которые помогут сделать код ещё более крутым.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/K8mgXLycXIs
41 218
Обучишься Excel — станешь аналитиком
📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @ba_sa_analytics.
Подписывайся и становись аналитиком: @ba_sa_analytics
41 218
Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты
Функциональное программирование - это программирование через функции в их математическом понимании, то есть когда функция принимает что-то на вход и что-то возвращает на выходе, не меняя глобального состояния.
В этой статье автор расскажет о том, какие функциональные приемы можно использовать в Python, сконцентрируясь на практике — на тех примерах, которые можно использовать уже буквально сейчас, не переписывая свой проект.
Python Hacks
41 218
41 218
Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python
В этой статье автор разберет нюансы разработки событийно-ориентированных микросервисов на Python. Вы узнаете, почему Python подходит для разработки микросервисов и на что стоит обращать внимание при их разработке.
Python Hacks
41 218
Проснулся. Зашёл в телеграм. Получил 28.000 руб. Пошёл отдыхать.
Согласитесь, звучит как сказка. Но примерно так выглядят будни закупщика в телеграм.
Работка непыльная: нужно анализировать телеграм-каналы и отделять хорошие паблики от плохих. На старте платят около 100к, а через месяц можно выйти на 200-250 тысяч чистыми.
Опыт? Не нужен. Занятность? 2-3 часа в день. Риски? Нулевые, даже с работы уходить не надо.
Все, что нужно для старта – запустить этот бот. Там узнаете, как с помощью телеграма накопить на машину или квартиру, выйдя на доход в 200-300 тысяч. Дерзайте, всё тут: https://t.me/bentsa_traffic_bot
41 218
Многопоточность в Python: очевидное и невероятное
В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточность в Python, расскажет про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.
Python Hacks
41 218
41 218
Ruff в Python: этот инструмент изменит все
Если вы использовали Flake8, Pylint и другие инструменты, то вы наверняка знаете о некоторых их недостатках. Инструмент из этого видео успешно решает все эти проблемы и приводит к ускорению примерно в 100 - 1000 раз.
0:00 Почему он заслуживает внимания?
0:33 Ускорение в 100 - 1000 раз?
2:14 Установка Ruff и ее особенности
2:32 Крупные фреймворки переходят на Ruff?
4:37 На что способен инструмент?
5:18 Как сделать конфиг для Ruff?
6:30 Правила в Ruff
8:14 Продвинутый игнор ошибок и их обработка
8:40 Можно ли установить в VsCode, Pycharm, Sublime и т.д?
9:08 Отличия Ruff от Flake8
9:38 Ruff это замена MyPy?
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/JVPAApLx9rg
41 218
41 218
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 3
В этой статье мы рассмотрим различные подходы к работе со вложенными структурами данных в Pandas, а также обсудим процесс нормализации JSON- структур. На примерах автор продемонстрирует, как можно эффективно извлекать и обрабатывать вложенные данные, преобразовывая их в удобный для анализа формат.
Python Hacks
41 218
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии. В результате вы:
— разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию.
— научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL.
— сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.
Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки.
Присоединяйтесь бесплатно
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5xHd4W4
41 218
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2
В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Скользящие окна позволяют проводить агрегированные вычисления на подмножествах данных, что может быть полезно для определения трендов, сезонности и аномалий во временных рядах.
Python Hacks
