Python Community
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
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Community
Канал Python Community (@python_community_ru) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 11 650 подписчиков, занимая 10 404 место в категории Технологии и приложения и 55 325 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 650 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -78, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.74% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 584 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 319 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- 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 03 сентября, 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.
pip3 install openpyxl
Этот модуль умеет всё то, что умеет Excel (форматирование, формулы, всё доступно), так ещё и нормально работает на Linux.
К тому же у него очень хорошая документация. Там же можно найти уроки, которые помогают начать работать с модулем.
#миниурок #excelpip install pretty_errors
А потом ещё пишем python -m pretty_errors, отвечаем на вопросы и пользуемся. Если не знаете, что отвечать, просто нажимайте Enter.
Теперь попробуйте поделить на ноль pip install beautifulsoup4
Модуль может парсить HTML и XML файлы и находить на них нужную информацию. Например, найти заголовок (тег h1) или все ссылки на сайте.
Функционал довольно большой и весь список можно найти в документации.
#миниурок #bs4python3 -m venv path/to/env.
Запуск — source path/to/env/bin/activate. После можете спокойно python, pip, easy_install. Все действия будут происходить внутри среды.
Преимущества: проекты легче переносятся, чище файл requirements.txt и нет проблем с другими проектами, а также легче полностью избавится от проекта.
#миниурок__name__ возвращает имя функции. __qualname__ — полный путь к функции (ClassC.ClassD.function). __module__ — модуль, в котором она находится.
__defaults__ — кортеж с значениями по умолчанию. __code__ — да-да, вы правильно поняли, код функции.
__globals__ — глобальные значения в модуле, где функция была определена.
И хочу напомнить про __dict__, переменную, которая позволяет добавлять свои атрибуты функции.
#теория