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 20 957 подписчиков, занимая 6 162 место в категории Технологии и приложения и 31 399 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 957 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -92, а за последние 24 часа — -16, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.83%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.35% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 059 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 122 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 01 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.
20 957
Подписчики
-1624 часа
-507 дней
-9230 день
Архив постов
20 957
Что общего у Netflix, Google и Spotify
Все эти компании используют Python для разработки своих продуктов. Python подходит для создания веб-приложений, анализа данных и даже машинного обучения.
Познакомиться с этим универсальным языком можно на бесплатном курсе Нетологии. За 5 занятий вы не просто изучите теорию, а создадите 2 рабочих проекта.
Сначала напишете планировщик задач. Начнёте с кода, который запрашивает дату и описание задачи, добавите условные операторы и циклы, встроите в программу уникальную функцию с помощью готовых библиотек. После создадите телеграм-бота и перенесёте в него функционал планировщика — на выходе у вас будет полноценное приложение.
Помощь в практике и ответы на вопросы сможете получить в чате с экспертами и однокурсниками. Записывайтесь
20 957
🐍 Как в Django после логина через Google заполнить профиль пользователя
В статье рассказывается, как после аутентификации через Google автоматически получить пол, дату рождения и описание из профиля и сохранить их в базу.
Автор показывает, как настроить кастомный pipeline, обратиться к People API и встроить это в свой Django-проект.
⛓ Читать статью
🔖 Предыдущая часть — КЛИКtags: #статья ➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Платформа для практики Python
Genepy — классная платформа с задачами по Python: от простых до нестандартных и реально интересных.
Работает прямо в браузере — запускаешь и сразу решаешь.
⛓ Ссылка на платформу
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Meta в Django и зачем он нужен?
Ответ: Meta — это вложенный класс, с помощью которого задаются дополнительные настройки модели или формы. Он не описывает поля напрямую, а управляет поведением объекта: имя таблицы (db_table), сортировка (ordering), ограничения (unique_together), человекочитаемые названия (verbose_name) и другие параметры.
Django использует метаклассы, чтобы считать информацию из Meta при создании модели и сконфигурировать её работу в ORM и админке. Переопределять механизм не требуется — достаточно определить class Meta внутри класса.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Учимся Flask: как написать своё веб-приложение?
В статье автор объясняет, как написать свое первое веб-приложение на Flask, начиная с установки и настройки окружения.
Разбираются основы маршрутизации, работа с HTML-шаблонами и обработка пользовательского ввода, сопровождаемые примерами кода.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо?
Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую.
Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться.
Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 957
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
20 957
🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ
На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram.
Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
🎯 Набор на бесплатное обучение в 2025 году продолжается!
Если вы хотите сменить профессию или получить новые навыки — сейчас самое время.
Участие в проекте бесплатное, но количество мест ограничено❗️
В проекте более 200 тыс. человек уже прошли обучение и улучшили свои компетенции 🔥
Обучение по востребованным направлениям, удобный формат и реальный шанс изменить карьеру — всё это ждёт вас в проекте.
Присоединяйтесь,
➡️ Подпишитесь на канал!
Реклама ООО АДИ Групп ИНН 7017283529
20 957
🐍 Как в 2025 году в Django реализовать аутентификацию через Google?
В статье показано, как добавить авторизацию через Google в Django-проект с помощью OAuth 2.0 и библиотеки social-auth-app-django.
Автор объясняет, как зарегистрировать приложение в консоли Google, настроить проект и обрабатывать вход пользователей через Google-аккаунт.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое ленивые вычисления?
Ответ: Ленивые вычисления — это техника, при которой значения вычисляются только по мере необходимости, а не сразу. В Python это реализовано с помощью генераторов, итераторов и таких функций, как range(). Они позволяют экономить память и ресурсы, особенно при работе с большими наборами данных, так как элементы вычисляются и обрабатываются по одному.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
