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 11 853 подписчиков, занимая 10 596 место в категории Технологии и приложения и 55 588 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 853 подписчиков.
Согласно последним данным от 14 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -48, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.85%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.87% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 575 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 340 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 15 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.
11 853
Подписчики
Нет данных24 часа
-107 дней
-4830 день
Архив постов
11 854
⚡️ Работаем с зависимостями
poetry — инструмент для упаковки и управления зависимостями. Он позволяет вам объявлять библиотеки, которые использует проект и управлять ими (установка, обновление).
Установка: есть много особенностей, поэтому об этом советую посмотреть тут.
После установки проверьте, всё ли работает хорошо:
poetry --version. У вас должно быть что-то такое: Poetry 0.12.0.
После этого — создаём проект poetry new poetry-demo или же, если вы не хотите переносить всё в новую папку, заходим в уже существующий проект и пишем poetry init.
Тема очень обширная, но если это то, что нужно вашему проекты, то советую начать отсюда.
#миниурок #poetry11 854
⚡️ Задачка с собеседования | #Medium
Условие:
Вам необходимо написать функцию, которая форматирует имена как 'Mike, Jane & Lisa'. Все имена отделяются запятой, кроме двух последних.
Примеры:
namelist(['Mike', 'Jane', 'Lisa']) -> 'Mike, Jane & Lisa'
namelist(['Jane', 'Lisa']) -> 'Jane & Lisa'
namelist(['Mike']) -> 'Mike'
namelist([]) -> ''
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 854
⚡️ Работаем с текстом
TextBlob — библиотека для Python для обработки естественного языка (ещё его называют NLP).
Установка:
pip install textblob
Начинается всё с класса TextBlob(text), который занимается обработкой текста. Далее пойдёт речь о его атрибутах:
tags — возвращает список из тегов части речи.
words — возвращает слова, из которых состоит текст. А sentences — предложения.
Это очень полезное API для обучения ИИ. Если вам стало интересно, то обязательно посетите документацию.
#миниурок #textblob11 854
⚡️ Документируем код
Это — строка под определением объекта. Удобнее всего писать многострочную документацию. Она начинается с трёх кавычек и записывает всё, до следующих трёх кавычек.
Но этого знать недостаточно, поскольку у Python есть соглашение:
• Первая строка всегда должна быть кратким кратким описанием назначения объекта. Начинается с заглавной буквы, заканчивается точкой.
• Если в документации больше одной строки, вторая должна обязательно быть пустой.
• Следующие строки должны быть одним или несколькими абзацами, описывающими всё самое важное об объекте.
Ну а если вы хотите получить документацию из приложения, то возьмите его из
__doc__.
#теория11 854
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Вам необходимо создать функцию, угадывающую случайное число, которое будет после вызова функции
random.randint(1, 6). Удачи ;)
Примеры:
print(get_future() == random.randint(1, 6)) -> True
print(get_future() == random.randint(1, 6)) -> True
print(get_future() == random.randint(1, 6)) -> True
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования11 854
⚡️ Генератор коротких ссылок
Если ваш проект загружает файлы в интернет, было бы классно ими поделиться. Длинные ссылки отправлять не совсем прилично, поэтому стоит воспользоваться pyshorteners.
Установка:
pip install pyshorteners
Shortener() — всё начинается с этого класса. Никаких аргументов он не принимает.
После — выбираете интересный вам сервис, который можете узнать из документации и передаём через short(link) ссылку.
Так скажем, добро пожаловать на https://clck.ru/Yfzua.
#миниурок #pyshorteners11 854
⚡️Переводим текст в речь
gTTS — модуль для взаимодействия с API преобразования текста в речь google translate.
Установка:
pip install gTTS
Вы можете попробовать этот модуль, введя gtts-cli 'hello' --output hello.mp3 в терминал.
Но, помимо cli, модуль доступен и в python. Просто создаёте gTTS(text), сохраняете с помощью save('filename.mp3') и получаете тот же самый результат.
#миниурок #gTTS11 854
⚡️ Задачка с собеседования | #Medium
Условие:
Вам надо написать функцию, которая принимает список из строк и число k. После она берёт k самых длинных строк и соединяет их последовательно.
Примеры:
longest_concate(['abc', 'a', 'bc'], 1) -> 'abc'
longest_concate(['abc', 'a', 'abc'], 4) -> 'abcabca'
longest_concate(['abc', 'a', 'def'], 2) -> 'abcdef'
longest_concate(['aa', 'bb', 'cc'], 2) -> 'aabb'
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 854
⚡️ Узнаём скорость интернета
speestest-cli — утилита, написанная на Python, которую можно использовать для измерения скорости интернета на основе сайта speedtest.net.
Установка:
pip install speedtest-cli
Предполагается, что программа будет запускаться из терминала, поэтому вводим speedtest-cli и наблюдаем за выводом.
Но программой можно управлять и из самого Python, как показано на примере выше. Подробнее вы можете почитать в документации.
#миниурок #speedtest11 854
⚡️ Массивы
Да, они тоже есть в Python, только хранятся в модуле array. Этот модуль предоставляет объект, который может компактно предоставляет массив значений: символы, целые числа, float.
В чём же их преимущество? Они хранят данные компактнее и, благодаря им, удобнее работать с числами.
Но, как и у всего, у них есть недостатки. Все объекты могут быть только одного типа, который задаётся при создании. Их вы можете посмотреть в документации.
#миниурок #array
