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 12 379 підписників, посідаючи 9 841 місце в категорії Технології та додатки та 52 034 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 379 підписників.
За останніми даними від 30 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -49, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.16% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 933 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 391 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- 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 31 серпня, 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.
[tool.poetry]
name = "Sample Python Project"
version = "0.1.0"
description = "Sample Python repository"
authors = ["hermanmichaels <hrmnmichaels@gmail.com>"]
[tool.poetry.dependencies]
python = "3.10"
matplotlib = "3.5.1"
mypy = "0.910"
numpy = "1.22.3"
pytest = "7.1.2"
black = "22.3.0"
flake8 = "4.0.1"
isort = "^5.10.1"
Как видите, заголовок определяет и раскрывает основные свойства проекта. За ним следует абзац, определяющий необходимые зависимости.
Нужно просто выполнить poetry install в терминале, и poetry автоматически создаст среду Python со всеми установленными зависимостями. Затем можно войти в него через poetry shell.
После добавления новой зависимости нужно запустить poetry update. Это создаст или обновит файл poetry.lock, который можно представить как двоичное представление вышеуказанных зависимостей. Его также нужно будет добавить в репозиторий, и описанный выше процесс установки требований использует этот файл.
@pro_python_codegunicorn
Flask>=1.1
Flask-SQLAlchemy
psycopg2
Указание более подробных сведений о зависимостях с использованием файла requirements.in
При работе над любым проектом всегда полезно иметь возможность воспроизведения его окружения. В результате, даже если вышла новая версия какой-нибудь библиотеки, можно использовать старую, проверенную в деле версию, работая с ней до тех пор, пока не будет решено перейти на новую. Это называется «фиксацией зависимостей». Легче всего это можно сделать, прибегнув к pip-tools. При таком подходе в вашем распоряжении окажется два файла: requirements.in и requirements.txt. Второй из них при этом вручную не модифицируют, просто добавляя его в репозиторий вместе с requirements.in. Вот как выглядит файл requirements.in:
gunicorn
Flask>=1.1
Flask-SQLAlchemy
psycopg2
Для того чтобы на основе этого файла был бы автоматически создан requirements.txt, файл requirements.in компилируют, используя команду pip-compile. Вот как выглядит автоматически сгенерированный файл requirements.txt:
#
# This file is autogenerated by pip-compile
# To update, run:
#
# pip-compile
#
click==7.1.2 # via flask
flask-sqlalchemy==2.4.4 # via -r requirements.in
flask==1.1.2 # via -r requirements.in, flask-sqlalchemy
gunicorn==20.0.4 # via -r requirements.in
itsdangerous==1.1.0 # via flask
jinja2==2.11.2 # via flask
markupsafe==1.1.1 # via jinja2
psycopg2==2.8.6 # via -r requirements.in
sqlalchemy==1.3.19 # via flask-sqlalchemy
werkzeug==1.0.1 # via flask
# The following packages are considered to be unsafe in a requirements file:
# setuptools
Как видите, готовый файл содержит сведения о точных версиях всех зависимостей.
@pro_python_codeimport requests
import os
def PingExample():
result = requests.get("https://example.com/ping")
Давайте проанализируем его с помощью flake8 и pylint.
Результаты анализа кода с помощью flake8
flake8 ping.py
ping.py:2:1: F401 'os' imported but unused
ping.py:4:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
ping.py:5:5: F841 local variable 'result' is assigned to but never used
Результаты анализа кода с помощью pylint
pylint ping.py
************* Module ping
ping.py:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docstring)
ping.py:4:0: C0103: Function name "PingExample" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
ping.py:4:0: C0116: Missing function or method docstring (missing-function-docstring)
ping.py:5:4: W0612: Unused variable 'result' (unused-variable)
ping.py:2:0: W0611: Unused import os (unused-import)
ping.py:2:0: C0411: standard import "import os" should be placed before "import requests" (wrong-import-order)
--------------------------------------------------------------------
Your code has been rated at -5.00/10 (previous run: -5.00/10, +0.00)
@pro_python_code>>> from sh import ifconfig
>>> net_docker = ifconfig('docker0'))
или
>>> import sh
>>> net_docker = sh.ifconfig('docker0')
>>> net_docker
# docker0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST> mtu 1500
# inet 172.17.0.1 netmask 255.255.0.0 broadcast 172.17.255.255
# ether 02:42:be:1e:35:41 txqueuelen 0 (Ethernet)
# RX packets 0 bytes 0 (0.0 😎
# RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0
# TX packets 0 bytes 0 (0.0 😎
# TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0
Обратите внимание, что это не функции Python, это запуск бинарных команд терминала, установленных в системе путем динамического разрешения вашего $PATH, как это делает bash, а затем происходит обертывание бинарного файла в функцию. Таким образом, все установленные в систему Linux программы терминала легко доступны из кода Python.
Установка модуля sh в виртуальное окружение:
# создаем виртуальное окружение, если нет
$ python3 -m venv .venv --prompt VirtualEnv
# активируем виртуальное окружение
$ source .venv/bin/activate
# ставим модуль sh
(VirtualEnv):~$ python -m pip install -U sh
▪Github
@pro_python_code