uk
Feedback
Python Hacks

Python Hacks

Відкрити в Telegram

Всё о языке Python простым языком. По всем вопросам: @max_excel РКН: vk.cc/cHhGJh

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Hacks

Канал Python Hacks (@python_secrets) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 41 220 підписників, посідаючи 3 294 місце в категорії Технології та додатки та 15 586 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 41 220 підписників.

За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -169, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.24%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.45% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 571 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 009 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як excel, программирование, keysoft, программист, строка.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Всё о языке Python простым языком. По всем вопросам: @max_excel РКН: vk.cc/cHhGJh

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 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.

41 220
Підписники
-924 години
-437 днів
-16930 день
Архів дописів
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+QPSH2IcGu4w5ODky Frontend и Web: https://t.me/+MiJVQSyUlDNjODky Программирование: https://t.me/+opj2LZT23ddiZDli Графика и дизайн: https://t.me/+vrZ8dhdUEXM3YmQy

Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широк
Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широкий набор алгоритмов и инструментов для построения и оценки рекомендательных систем. Эта библиотека основана на Python, является простой в использовании и гибкой в применении, что делает ее прекрасным выбором для как начинающих, так и опытных разработчиков. Python Hacks

🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸Python | Вопросы собесовPython | LeetCodePython | ТестыPython | Удалёнка Подпишись, чтобы не потерять ☝️

Использование Python для чтения, обработки, создания и форматирования файлов Excel В этом видео автор подробно разбирает как извлекать информацию из файлов Excel, работать с ними в любой ОС, создавать и форматировать Excel-файлы, используя исключительно базовый функционал библиотек Python, без привлечения программ MS Office. Вы узнаете библиотеки Python, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы, и научитесь работать с этими библиотеками. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/7Ykxv_agZYc

Лень разбираться в SQL? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и ла
Лень разбираться в SQL? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL и Big Data. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @databases_secrets

Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? К
Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? Какие особенности Flask можно использовать при разработке веб-приложений наиболее эффективно? Разбираемся в этой статье. Python Hacks

Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию: 1. Обучение Python с нуля 2. Обучение JavaScript с нуля 3. Об
Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию: 1. Обучение Python с нуля 2. Обучение JavaScript с нуля 3. Обучение С++ с нуля 4. Обучение С# с нуля 5. Обучение HTML/CSS с нуля 6. Обучение Java с нуля 7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥

10 хитростей Python Python славится простым, лаконичным и удобным синтаксисом. Но не многие знают, что в Python существует куча различных неочевидных фишек, которые могут сократить код, сделать его более простым и элегантным. И в этом ролике автор расскажет о 10 полезных фишках и хитростях языка Python, которые помогут сделать код ещё более крутым. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/K8mgXLycXIs

Обучишься Excel — станешь аналитиком 📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @
Обучишься Excel — станешь аналитиком 📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @ba_sa_analytics. Подписывайся и становись аналитиком: @ba_sa_analytics

Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты Функциональное программирование - это программирование через фун
Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты Функциональное программирование - это программирование через функции в их математическом понимании, то есть когда функция принимает что-то на вход и что-то возвращает на выходе, не меняя глобального состояния. В этой статье автор расскажет о том, какие функциональные приемы можно использовать в Python, сконцентрируясь на практике — на тех примерах, которые можно использовать уже буквально сейчас, не переписывая свой проект. Python Hacks

🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥 Выбери своё направление: 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Sci
🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥 Выбери своё направление: 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. C/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python В этой статье автор разберет нюансы разработки событийно-
Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python В этой статье автор разберет нюансы разработки событийно-ориентированных микросервисов на Python. Вы узнаете, почему Python подходит для разработки микросервисов и на что стоит обращать внимание при их разработке. Python Hacks

Проснулся. Зашёл в телеграм. Получил 28.000 руб. Пошёл отдыхать. Согласитесь, звучит как сказка. Но примерно так выглядят будни закупщика в телеграм. Работка непыльная: нужно анализировать телеграм-каналы и отделять хорошие паблики от плохих. На старте платят около 100к, а через месяц можно выйти на 200-250 тысяч чистыми. Опыт? Не нужен. Занятность? 2-3 часа в день. Риски? Нулевые, даже с работы уходить не надо. Все, что нужно для старта – запустить этот бот. Там узнаете, как с помощью телеграма накопить на машину или квартиру, выйдя на доход в 200-300 тысяч. Дерзайте, всё тут: https://t.me/bentsa_traffic_bot

Многопоточность в Python: очевидное и невероятное В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточ
Многопоточность в Python: очевидное и невероятное В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточность в Python, расскажет про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны. Python Hacks

Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Jav
Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Java 4. C# 5. Golang 6. C/C++ 7. PHP 8. Kotlin 9. Swift

Ruff в Python: этот инструмент изменит все Если вы использовали Flake8, Pylint и другие инструменты, то вы наверняка знаете о некоторых их недостатках. Инструмент из этого видео успешно решает все эти проблемы и приводит к ускорению примерно в 100 - 1000 раз. 0:00 Почему он заслуживает внимания? 0:33 Ускорение в 100 - 1000 раз? 2:14 Установка Ruff и ее особенности 2:32 Крупные фреймворки переходят на Ruff? 4:37 На что способен инструмент? 5:18 Как сделать конфиг для Ruff? 6:30 Правила в Ruff 8:14 Продвинутый игнор ошибок и их обработка 8:40 Можно ли установить в VsCode, Pycharm, Sublime и т.д? 9:08 Отличия Ruff от Flake8 9:38 Ruff это замена MyPy? Смотреть это видео на youtube: youtu.be/JVPAApLx9rg

💸 Вакансии для IT'шников Выбери своё направление ⤵ 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. С/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 3 В этой статье мы рассмотрим различные подходы к работе со вложенными струк
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 3 В этой статье мы рассмотрим различные подходы к работе со вложенными структурами данных в Pandas, а также обсудим процесс нормализации JSON- структур. На примерах автор продемонстрирует, как можно эффективно извлекать и обрабатывать вложенные данные, преобразовывая их в удобный для анализа формат. Python Hacks

Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии. В результате вы: — разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию. — научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL. — сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens. Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки. Присоединяйтесь бесплатно Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5xHd4W4

Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2 В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Скользящие окна позволяют проводить агрегированные вычисления на подмножествах данных, что может быть полезно для определения трендов, сезонности и аномалий во временных рядах. Python Hacks