Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python Community
Открыть в Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Community
Канал Python Community (@python_community_ru) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 11 844 подписчиков, занимая 10 598 место в категории Технологии и приложения и 55 575 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 844 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -56, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.19%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.62% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 615 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 310 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как docker, git, github, контейнер, await.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 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.
11 844
Подписчики
-124 часа
-117 дней
-5630 день
Архив постов
11 844
⚡️ Визуализируем инфорацию
В этот раз поговорим о библиотеке bokeh, которая помогает строить графики особых знаний.
Установка:
pip install bokeh
Модуль позволяет составлять множество графиков и переводит всё это в html. После этого вы можете взаимодействовать с ними и, например, экспортировать изображение из браузера.
На примере выше мы берём информацию (она взята из SteamDB), создаём фигуру и заполняем её информацией, а с помощью show выводим данные в html и открываем в браузере.
Почитать ещё больше об этом можно на сайте документации.11 844
⚡️ Что такое метаклассы?
Метакласс — это класс для создания типов. Помните, ранее мы писали про type? Так вот, вы можете создать свою реализацию этого объекта.
Метакласс задаётся при создании класса — для этого в скобочках необходимо написать
metaclass=MetaClassType.
На примере выше мы просто переводим все атрибуты в нижний регистр при создании класса.
Стоит добавить, что метаклассы — это вещь, которая не особо часто используется и необходима людям, которые действительно знают, что с этим делать.
Поэтому если вы новичок и ничего не поняли, то ничего страшного.
#миниурок #метаклассы11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая проверяет, является ли число простым.
Простые числа — числа, которые делятся нацело только на единицу и на само себя.
Пример:
is_prime_number(1) -> True
is_prime_number(2) -> True
is_prime_number(9) -> False
is_prime_number(117) -> False
is_prime_number(127) -> True
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Часто используемые методы в numpy
Numpy — это библиотека для выполнения математических операций. Она быстрее и имеет больше возможностей, чем Python по умолчанию.
• np.array — создаёт numpy массив из списка. np.zeros, np.ones, np.empty также создают массив, но заполняют его нулями, единицами, и случайными значениями.
• p.concatenate — соединяет несколько массивов в один. Принимает кортеж из массивов. Также можно передать axis, который будет считать, в каком направлении их нужно соединять.
• arr.reshape — преобразует форму arr в переданный аргумент. Какая форма установлена сейчас, можно посмотреть, написав arr.shape.
#миниурок #numpy
11 844
⚡️ Динамически создаём классы
Думаю многие знают про функцию type, она возвращает тип объекта. Но что если я скажу вам, что с помощью неё можно создавать классы?
Тут функция принимает другие данные, это: первое — строка с названием класса, кортеж из типов, которые будут родителями и словарь из атрибутов будущего класса.
Как результат работы, мы получаем новый тип, с которым после можем взаимодействовать, например, создавая экземпляры.
Примечательно, что если вы попробуете взять атрибут
__class__, то получите тип объекта.
#теория11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача на этот раз — просто написать функцию для просчёта факториала.
Пример:
factorial(10) -> 3628800
factorial(3) -> 6
factorial(1) -> 1
factorial(-1) -> 1
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Учимся работать с дебагером
Часто бывает тяжело находить ошибки с простым использованием print. Тогда можно пройтись по коду и разобраться, что конкретно не так.
В python есть встроенный дебагер — модуль pdb. Для начала работы с ним напишите
python3 -m pdb script_name.py в консоль.
Вот парочка команд этого обработчика:
w(here) — выводит строку, на которой сейчас находится дебагер.
s(tep) — выполняет линию кода и останавливается при первом вхождении.
n(next) выполняется до того, пока указатель не будет на следующей строке.
a(args) — выводит аргументы функции.
debug — позволяет выполнять код, взаимодействуя с объектами внутри.11 844
⚡️ Как не редактировать ссылочные типы?
Тут у нас есть два варианта:
Первый — преобразовать аргумент в ожидаемый тип, как на примере выше.
Таким образом вы получите копию объекта и будете уверены, что параметр имеет необходимый тип.
Но если у вас нет доступа к исходному коду функции, можно воспользоваться модулем copy. Одноимённый метод copy возвращает поверхностную копию объекта, а deepcopy — глубокую.
Разница между ними в том, что глубокое копирование также создаёт копию всех классов внутри.
#миниурок #copy
11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Вы — разработчик игры и у вас есть три уровня. За их прохождение даётся различное кол-во очков, оно указано в mult_round.
Вам необходимо написать функцию, которая будет считать трёх игроков с максимальным счётом.
На вход идёт словарь типа Имя игрока: результаты раунда (массив). Массив может быть разным из-за ошибки вычисления или если игрок вышел во время раунда (пустой массив или меньше трёх элементов).
Подсчёт идёт за счёт перемножения количества убитых врагов и количества очков за раунд.
Пример — на изображении выше.
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Что такое ссылочные типы?
Каждый раз, когда создаётся класс, данные записываются в память, а вы получаете ссылку на объект. Поскольку класс возвращает ссылку, он является ссылочным типом.
С помощью ссылок вы можете взаимодействовать с объектом. Например, считывать данные или редактировать их.
Также, ссылки передаются функциям, поэтому все изменения внутри функции повлияют на передаваемый класс, из-за чего часто появляются непредвиденные баги.
Кстати, dict, list, set это всё ссылочные типы. Будьте осторожны, если собираетесь создавать методы для работы с ними.
А вот если вам нужна посмотреть тот самый адрес объекта в памяти, вы можете воспользоваться id.
#теория
