Python Developer
Открыть в Telegram
Авторский канал действующего Python-разработчика Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media РКН: https://clck.ru/3GA6KW Реклама на бирже: https://telega.in/c/python_tg
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Developer
Канал Python Developer (@python_tg) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 978 подписчиков, занимая 6 176 место в категории Технологии и приложения и 31 411 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 978 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -85, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.95%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.28% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 087 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 108 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 10.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как developer, собеседование, memes, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Авторский канал действующего Python-разработчика
Сотрудничество: @bape_ads
Прайс: @bape_media
РКН: https://clck.ru/3GA6KW
Реклама на бирже:
https://telega.in/c/python_tg”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 августа, 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.
20 978
Подписчики
-524 часа
-277 дней
-8530 день
Архив постов
20 979
📱 chardet: определяем кодировку текста в Python
Если работаешь с файлами из разных источников, рано или поздно словишь UnicodeDecodeError. Библиотека chardet анализирует байты и определяет кодировку с уровнем уверенности от 0 до 1.
Установка:
pip install chardet20 979
Две проблемы, с которыми сталкивался каждый, кто работает с клиентами
Первая: заявок нет. Сидишь, ждешь, а люди молчат.
Вторая: заявок столько, что невозможно все обработать. Клиенты злятся, потому что приходится долго отвечать.
Я нашел способ решить обе.
Пользуюсь сервисом Selarti. Это ИИ-сотрудник, который берет на себя все переписки.
Как это работает
Если заявок мало - я загружаю базу контактов, и ИИ сам пишет потенциальным клиентам. Предлагает продукт, договаривается о встречах.
Если заявок много - ИИ обрабатывает входящий поток. Отвечает на вопросы, уточняет потребности, снимает возражения. А мне передает только тех, кто действительно готов купить.
В итоге я не трачу время на рутину, а клиенты получают быстрые ответы.
Что еще умеет Selarti:
- искать партнеров
- приглашать на мероприятия
- собирать обратную связь
- прогревать существующих клиентов
Просто подключаешь - и он работает
#МойИИСотрудник
20 979
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Dependency Injection и как его применяют в Python?
Ответ: Dependency Injection (внедрение зависимостей) — это приём, при котором объект получает внешние зависимости (например, классы, функции, настройки) через параметры, а не создаёт их внутри себя.
В Python DI чаще всего реализуется явно: зависимости передаются в конструктор, функцию или через аргументы, что повышает модульность кода и облегчает тестирование. Например, можно легко подменить сервис на мок при юнит-тестировании.
В отличие от Java, где распространены DI-контейнеры вроде Spring, в Python чаще используют явную передачу зависимостей, но при необходимости подключают библиотеки вроде dependency-injector для более сложной автоматизации.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 979
Делимся серией действительно полезного контента: собираем в одном месте адекватные разборы про AI в разработке
☝️Часть 1 «Обзор AI‑ассистентов для кодинга: от автодополнения к агентским системам»:
как устроены современные ассистенты, чем отличаются автокомплит, чат, агенты и агентские системы, где они реально ускоряют разработку, а где начинают плодить техдолг и риски безопасности кода.📹Смотреть на RUTUBE / 🤓читать ☝️Часть 2 «Как выбирать модели, если публичные бенчмарки превратились в маркетинг?»:
лаборатории доучивают модели прямо на тестах, цифры растут, а поведение на реальных задачах в продакшене — не очень. Рабочий путь для компании — свой закрытый бенчмарк на внутренних репозиториях с метриками вроде доли задач, доведённых до PR без вмешательства разработчика.📹Смотреть на RUTUBE / Читать в РБК ☝️Часть 3 Тяжело постоянно делать ревью сгенерированного кода?
Когда AI штампует React/Next.js/Vue‑компоненты и хелперы на TS, самое больное начинается потом: ловить баги, следить за перфом, стилем, безопасностью и не превращаться в живой линтер.📱 Телеграмм Выбирайте удобную площадку и подписывайтесь🤝
20 979
🤖 Гайд по Claude Code
Делимся полезным гайдом для тех, кто еще не освоил Claude Code. Ты узнаешь, как правильно работать с ним для написания кода, управлять контекстом и многое другое. В результате у тебя появится мощный помощник.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 979
🟢 VISION AI — это 50+ нейросетей в одном месте!
Наша команда разработала бота, с которым у любого пользователя будет доступ ко всем современным моделям:
🔸Текст: GPT-5.2, Claude, DeepSeek, Grok; 🔸Фото: Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Flux. 🔸Видео: Veo 3.1, Sora 2, Kling 2.5.Запусти и убедись лично:
20 979
🐍 SOLID на котиках
В этой статье принципы SOLID объясняются через простые и наглядные примеры с котами.
Автор показывает, как каждый из них работает на практике и объясняет почему важно их соблюдать.
⛓ Читать статью
➡️ Python Developer | #статья
20 979
🐍 Диагностика производительности Python-приложений
PyInstrument — профилировщик, который помогает быстро находить узкие места в приложении. Он умеет запускаться прямо на скрипт через CLI, а ещё поддерживает декоратор и with-блок для точечного анализа кода.
Есть цветной вывод в консоль и интерактивный HTML-отчёт, если хочется разбирать профиль удобнее.
Установка:
pip install pyinstrument20 979
⚡️ RECURA — один из лучших каналов для разработчиков и программистов.
Канал ведёт практикующий DevOps-инженер, который ежедневно публикует:
🔹код на Python и Go, повышающий эффективность разработки
🔹лайфхаки и полезные трюки для Bash и Linux
🔹готовые решения для Docker и Kubernetes
🔹инструменты и утилиты для автоматизации
🔹полезные материалы и советы по информационной безопасности
⚠️ Подпишись, чтобы быть востребованным специалистом.
20 979
❔ Вопрос с собеседования
Чем аутентификация отличается от авторизации?
Ответ: Аутентификация отвечает на вопрос, кто именно обращается к системе. На этом этапе проверяются учётные данные пользователя, например логин и пароль, токен или сертификат.
Авторизация происходит уже после успешной аутентификации и определяет, какие действия разрешены этому пользователю: к каким ресурсам он имеет доступ и какие операции может выполнять.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 979
Какую часть работы доверить LLM? Как эффективно ротировать задачи в команде? Можно ли рассчитывать на R&D, если ты — часть корпорации?
Обсуждаем, дискутируем и ценим каждое мнение в Ozon Tech Community🖱
Присоединяйся!
Реклама. ООО "ЭДБИМ". ИНН 7734367679. erid: 2W5zFHj3cKK
20 979
🐍 Как создать и загрузить свою первую библиотеку?
А вы когда-нибудь задумывались, откуда берутся те самые библиотеки, которые все импортируют в Python?
В статье пошагово объясняется, как создать свою библиотеку и выложить её в PyPI, чтобы её можно было установить через pip.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 979
🎓 Onboarding в Veai - это Cursor для JetBrains IDE: как быстрее прокачаться с AI‑ассистентами и код‑агентами
Для быстрого погружения и возможности сразу начать работать запущен Onboarding — встроенная система коротких уроков, они помогают шаг за шагом освоить плагин прямо в вашей IDE.
☝️ Каждый урок — это небольшой сценарий по конкретной фиче Veai: вы учитесь прямо на реальных действиях, а не в абстрактных туториалах. ☝️ Список уроков будет регулярно пополняться — онбординг развивается вместе с продуктом и новыми возможностями Veai. ☝️ В настройках плагина можно управлять прогрессом: перепроходить отдельные уроки или сбрасывать все и начать заново.📚 Подробнее со всеми изменениями можно ознакомиться в релизной статье. Скачать новую версию | Все возможности Veai | Чат поддержки На наших каналах — разбор технических новинок и лайфхаков, не забывайте подписываться: ☝️RuTube 📱https://t.me/veai_devs #Veai #УправляемыйAI #AIразработка #SDLC #ИИкод #КачествоКода #AIгенерациякода #AIagents #ИИагент #LLM Реклама. О рекламодателе.
20 979
🐍 Скрипт для парсинга Telegram-каналов на Python
telegram-scraper — скрипт на базе Telethon для сбора сообщений и медиафайлов из Telegram-каналов.
Поддерживает как обычный парсинг истории, так и непрерывный сбор новых данных в реальном времени. Из полезного — умеет выгружать медиа и экспортировать собранную информацию для дальнейшей обработки.
⛓️ Ссылка на GitHub
tags: #полезное #telegram
➡ Python Developer | Чат
20 979
🐍 ExamPro — курсы и тренажёры по DevOps
На этом сайте собраны материалы по AWS, Kubernetes и Terraform, которые помогут прокачать практические навыки и глубже погрузиться в DevOps.
Авторские курсы дополняются заданиями и тестами, которые помогут закрепить теорию и проверить свой уровень на реальных примерах.
⛓ Ссылка на сайт
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
