Python RU
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 12 505 підписників, посідаючи 10 156 місце в категорії Технології та додатки та 53 049 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 505 підписників.
За останніми даними від 06 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -82, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.51%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.68% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 189 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 335 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як api, docker, github, sql, linux.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 08 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
pip freeze > requirements.txt.
В итоге вы получите десятки зависимостей, которые вы не устанавливали, и не знаете, что они делают.
Вместо этого добавьте необходимые импорты вручную в requirements.txt.module_fixture (область="модуль") выполняется один раз для каждого модуля.
function_fixture (область="функция") выполняется для каждой тестовой функции.
@pro_python_code“np.float32(3) + 3” теперь вернет значение типа float32, а не float64. В выражениях с несколькими типами для результата будет использоваться тип с наивысшей точностью, например, “np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)” вернет значение типа float64. Также изменены целочисленные типы по умолчанию на платформе Windows: на 64-разрядных системах теперь используется 64-разрядный целый тип, а на 32-разрядных – 32-разрядный (ранее использовался аналог типа long из C, теперь это эквивалент np.intp).
Некоторые определения в C-API были изменены или удалены, например, структура PyArray_Descr. Максимальное число измерений и аргументов, выставляемое через макросы NPY_MAXDIMS и NPY_MAXARGS, увеличено до 64.
Все комплексные типы переведены на использование стандартных типов из спецификации C99 (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t). Добавлен новый C API для создания собственных dtype. Также предложены новые упрощённые функции инициализации PyArray_ImportNumPyAPI и PyUFunc_ImportUFuncAPI.
В Python API обеспечено более четкое разделение между публичными и приватными API, представлена новая структура модулей. Около 100 функций, модулей и констант вынесены из основного пространства имен “np”, объявлены устаревшими или удалены. Пространство имен np.lib было очищено. Число объектов в основном пространстве имен сокращено на 10%, а в пространстве имен numpy.lib – на 80%. Пространство имен numpy.core переведено в разряд приватных. Удалены некоторые методы из классов np.ndarray и np.generic. Создано новое пространство имен numpy.stringsf со строковыми операциями.
https://uproger.com/vyshel-numpy-2-0-0-samye-znachitelnye-obnovleniya-s-2006-goda-dlya-python-razrabotchikov/
@machinelearning_rupip install scrapegraphai
Github
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
