Python RU
Відкрити в Telegram
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
Сітка:📈 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 12 376 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 12 376 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.
12 376
Підписники
-724 години
-217 днів
-4930 день
Архів дописів
12 376
12 376
+112 376
⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://t.me/machinelearning_interview
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
12 376
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю
Почитать:
— Django или Fast API: выбираем Python-фреймворк для веб-разработки
— Что нового в Pandas 2.1
— Готовые скрипты Python
— Интеграция Telegram ботов в Django приложениях
— 6 развлекательных проектов на Python: от шаверма-бота до игры в слова
— 9 лучших консольных файловых менеджеров Linux
— Управление сервоприводами, часть 2. Управляем сервоприводами с помощью серво-контроллера через USB любых компьютеров
— Клонирование голоса, замена лица по фото, удаления объектов в видео и все в одном open-source проекте Wunjo AI
— Эластичный DAG или «гнём, где не гнулось»
— Как понять, что клиента пора реактивировать?
— Анализ данных с использованием библиотеки Dask
— Взгляд на телеграм-ботов изнутри
— Учим ИИ чатбота слушать и говорить
— Создание интерактивных аналитических панелей с помощью Python Streamlit
— Deploying Apps on Render
— Mastering ZIP File Handling in Python: Reading and Creating Zip Archives
— The Minion Game - HackerRank Solution Python
— Iterables and Iterators - HackerRank Solution Python
— Regex Substitution - HackerRank Solution Python
— How to Solve the "No Idea!" Challenge in Python
— 🌐 UN Goals : Education & Gender Equity ⚖️
— Starting my Journey in Open Source
— Created a toggle_state_button with PyQt5
— Accelerating Releases with Pulumi: My Proxy Project Journey
Посмотреть:
🌐 HTMX заменит Frontend?! WTF? (⏱ 12:12)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы (⏱ 11:24)
🌐 Уроки Golang с нуля /#26 - Обработка ошибок (⏱ 08:14)
🌐 Python+SQL работа с базами данных. (⏱ 11:10)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Полезные функции (⏱ 11:05)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Применение Numpy (⏱ 11:52)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Создание матриц из файла (⏱ 15:55)
🌐 Python Атоматизация отправки email с selenium (⏱ 04:59)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Продвинутые методы работы с матрицами (⏱ 07:28)
🌐 Python анализ данных с Pandas. (⏱ 17:04)
🌐 【作業配信】ろっきーさんの新ビジュアル仕上げていくぅ～！龍角散と共に・・・！ (⏱ 01:34:00)
🌐 Задание 8 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 08:55)
🌐 Задание 9 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 09:11)
🌐 Задание 10 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 02:16)
🌐 Задание 11 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 04:18)
🌐 Задача с собеседования на Junior Python разработчика #shorts #python (⏱ 00:48)
🌐 Как узнать процент заряда батареи с помощью Python #shorts (⏱ 00:45)
Хорошего дня!
12 376
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 5: Продвинутые функции.
▪Видео
▪Код из видео
▪Часть 1
▪Часть 2
▪Часть 3
▪Часть4
@data_analysis_ml
12 376
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 4: Создание матриц из файла.
▪Видео
▪Код из видео
@machinelearning_ru
12 376
🐍 Как профессионально писать логи Python
В статье мы поговорим о библиотеке structlog и узнаем, как она помогает писать качественные логи. Такие логи содействуют ежедневной работе программиста и способствуют внедрению эффективных практик для обеспечения последовательного подхода к логированию во всем проекте.
Помимо этого, рассмотрим распространенные проблемы логирования и способы их решения посредством structlog. Материал будет интересен как для начинающих, так и для опытных разработчиков, поскольку данный инструмент способен кардинально изменить процесс написания логов!
Когда-то я часто пренебрегал логами и писал их только тогда, когда они помогали в среде разработки. Логи служили эффективным средством для обнаружения ошибок или проверки надлежащей работы кода, но их польза ограничивалась только локальной отладкой.
После освоения structlog я научился писать логи, которые не только помогают в повседневной работе, но и обязывают применять качественные практики для обеспечения согласованного подхода к логированию.
Как результат, упрощается парсинг логов для поставляемого приложения и улучшается мониторинг в таких инструментах, как Datadog и Grafana.
В статье я поделюсь опытом работы со structlog и продемонстрирую ее возможности на примерах. Допустим, пользователь намерен загрузить файлы, и мы уже создали конечную точку, принимающую эти запросы. В прошлом я бы написал логи таким образом:
import logging
...
logging.debug("Start uploading file with name %s. Number of retries: %s", file_name, 0)
...
logging.error("Failed uploading file with name %s. Current retry: %s.", file_name, retries)
...
С данным фрагментом кода все в порядке.
СТАТЬЯ12 376
Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев.
Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django.
Начнем писать код на первом уроке! Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub.
Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!
12 376
12 376
12 376
🔥 Дайджест полезных материалов из мира : Python за неделю
Почитать:
— Таблица-справочник – генератор DAG? А что так можно было?
— Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair
— Обнаружение meterpreter сессий в ОС Windows
— Генерация паспортных данных для обучения моделей
— Анализ музыкальных предпочтений с использованием аудиоаналитики на Python
— Классификация грибов методами ML
— Бесплатный курс VK Education: углублённый Python для студентов и недавних выпускников
— Книга «Python. Лучшие практики и инструменты. 4-е изд.»
— Нужна ли вам Kafka? Разбираемся в технологии и собираем простое приложение на базе managed-решения
— Первые шаги в ML на обучающем хакатоне: обнаружение птиц на фотографиях yolov8s + sahi
— Simple Weather notification project built with python in mobile.
— Why Java Is an Object-Oriented Programming Language?
— Elastic D&D - Week 2 - Streamlit & the Login Page
— Supervised Learning
— Understand the request - response cycle of Django.
— Guide to Data Cleaning and Preparation for Analysis using Pandas library in Python
— Unveiling the Power of the Proxy Design Pattern with a Remote API Example in Python
— "Which job sectors are witnessing a surge in demand for AI and Data Science professionals?"
— Data Science with Python and Java: A Dynamic Duo for Modern Analytics
— Comment ajouter des hyperliens à Excel avec Python
Посмотреть:
🌐 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси (⏱ 10:27)
🌐 Уроки Golang с нуля /#25 - Интерфейсы (⏱ 10:51)
🌐 Многопоточный парсер на Python. ООП подход (⏱ 08:24)
🌐 Задание 4 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 03:54)
🌐 Задание 5 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 07:10)
🌐 Задание 3 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 04:22)
🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике (⏱ 59:45)
🌐 Python для начинающих. Урок 10 | Работа со строками (⏱ 22:48)
🌐 Задание 6 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 15:06)
🌐 Анонимная, временная почта на Python для принятия кодов активации | Фриланс на Python (⏱ 13:32)
Хорошего дня!
12 376
У Яндекс Практикума есть бесплатный курс по основам анализа данных. В нём забавный интерактивный сюжет и много практики: четыре реальных кейса из разных областей. Вам предстоит:
— выяснить причину массовой поломки гаджетов,
— проверить окупаемость рекламы мобильного приложения,
— выбрать стратегию развития ИИ-стартапа,
— оценить эффективность роботов в службе поддержки.
На курсе вы напишете первый код на Python и поймёте, чем занимаются специалисты в сфере.
→ Приходите учиться бесплатно
