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 11 503 подписчиков, занимая 10 756 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 11 503 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -76, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.41%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.23% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 507 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 257 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 05 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.
11 503
Подписчики
-124 часа
-137 дней
-7630 дней
Архив постов
11 503
⚡️ Работаем с временем
Ранее я рассказывал о модулях для взаимодействия с временем, но их необходимо устанавливать, а вот datetime — нет.
Хоть с ним и неудобно работать в отличие от его конкурентов, с ним у вас в проекте будет меньше зависимостей. Объектов много, поэтому тут будут самые используемые.
date, time, datetime — классы, предоставляющие доступ к дате, времени или к всему сразу.
Получить их можно с помощью date.today(), datetime.today(), datetime.now() или создав их самостоятельно, передав нужные значения, которые можно почитать в документации.
А также, используя timedelta, мы можем менять время: добавлять, забирать и многое другое.
#миниурок #datetime11 503
⚡️ Оператор with
Если вы работаете с файлами или соединениями, то их стоит закрывать после работы. Использовать try/except/finally — не красиво и занимает много места.
Поэтому, разработчики придумали оператор with, выполняющий обязательные функции по окончанию работы с классом. Можете почитать о нём в PEP 343.
Как и у любого оператора, у with есть свои методы.
__enter__ вызывается в переданном классе с самого начала, для инициализации. А после, по окончанию работы, вызывается __exit__.
#теория #with11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая находит особое число из списка. На вход идёт список из целочисленных значений, все они делятся или не делятся на 2, кроме одного. Вам необходимо найти это особое число. Длина такого списка всегда больше трёх.
Примеры:
find_outlier([2, 4, 0, 4, 11, 36]) -> 11
find_outlier([160, 3, 19, 11, -21]) -> 160
find_outlier([-1, 1, 3, 3, 2, -11, -21]) -> 2
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️ Продолжаем рассматривать модуль itertools
Думаю, стоит вам ещё рассказать про этот модуль и интересные функции. Начнём!
zip_longest(a, b, fill_value) — очень удобный итератор. Работает также как и zip, но если длина списков разная, заполняет их fill_value.
takewhile(func, seq) — возвращает значения из seq, пока func не вернёт False.
chain(a, b,...) — соединяет два и более итерируемых объектов в один.
product(a, b...) — декартово произведение итерируемых объектов.
#миниурок #itertools11 503
+83 причины подписаться на аккаунт @selectel 🔥
1. Основы программирования простым языком и без снобизма.
2. Полезные факты о железе, дата-центрах и хостингах.
3. Актуальные новости из IT.
Жми «Подписаться», чтобы получать больше IT-материалов и каждый день узнавать что-то новое!
11 503
⚡️ Замеряем время выполнения программы
Многие новички используют time или встроенные в ОС приложения, но это не верно. Лучше использовать timeit, поскольку он может более точно рассчитать, сколько занимает выполнение кода, независимо от ОС.
Он довольно прост в использовании. Всего пару строк, и вы можете доказать, что код админа медленнее вашего решения :)
timeit.timeit(code, setup='', timer, number=1_000_000) — запускает код number раз. Но перед этим выполняет строку setup, которая не входит в время, измеряемое таймером. Эта основная функция больше вам не понадобится.
Если вам лень запускать IDE, можете воспользоваться терминалом, вписав python3 -m timeit "print('Hello world')".
А если вам стало интересно, то можете посетить страницу документации.
#миниурок #timeit11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая превращает строку в hashtag. У них есть парочка правил: никаких символов из string.punctuation быть не должно, пробелы отсутствуют, а длина обязана быть не более 140 символов. Если последнее правило нарушено, выбрасываем ошибку.
Примеры:
gen_hashtag('Python Community') -> #PythonCommunity
gen_hashtag('i like python community!') -> #ILikePythonCommunity
gen_hashtag('Should, I. subscribe? Yes!') -> #ShouldISubscribeYes
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️ Бесконечные итераторы
Продолжаем рассказывать про итераторы, а если быть конкретнее, про модуль itertools. itertools — модуль, хранящий в себе множество готовых итераторов, как, например, groupby.
count(start, step=1) — итератор, считающий от start, добавляя step до бесконечности. Он чем-то напоминает range, но без ограничений.
cycle(elems) — бесконечное количество раз возвращает элементы внутри elems по порядку.
repeat(elem, n) — возвращает n раз или бесконечно значение elem.
#миниурок #itertools11 503
⚡️ Профилируем код
В этот раз мы рассмотрим профилировщик под именем py-spy, позволяющий отслеживать потребление ресурсов, не редактируя код.
Установка:
pip install py-spy
Давайте поговорим о командах, которые используются в скрипте: все они вызываются с параметром --pid.
py-spy top — отображает нагрузку на процессор. Очень похожа на команду top из Unix.
py-spy record — записывает использование ресурсов в svg файл.
py-spy dump — собирает стек вызовов и выводит на консоль.
На гиф — результат работы первой команды. Если вам стало интересно, то можете посетить github страницу проекта.
#миниурок #pyspy11 503
⚡️ Находим стилистические ошибки
Дабы избежать конфликтов между программистами, разработчики создали соглашение под названием "PEP 8", в котором описывались правила оформления кода.
Но хранить их все в голове довольно тяжело, поэтому придумали flake8 — скрипт, что позволяет проверить программу на стилистические ошибки.
Установка:
pip install flake8
Запускается скрипт довольно просто, достаточно вписать в терминал flake8 file1.py file2.py или flake8 folder_name.
Также вы можете задавать свои настройки — подробнее можно почитать на сайте документации.
#миниурок #flake8