Python Community
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Community
Канал Python Community (@python_community_ru) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 852 підписників, посідаючи 10 602 місце в категорії Технології та додатки та 55 569 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 852 підписників.
За останніми даними від 16 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -50, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.03%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.59% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 596 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 307 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як docker, git, github, контейнер, await.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 17 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 install aiohttp
Для более быстрой работы DNS запросов стоит установить aiodns: pip install aiodns.
Модуль позволяет создавать клиенты, HTTP-серверы и даже поддерживает серверные и клиентские веб-сокеты. Веб сервера имеют Middlewares, сигналы и подключаемую маршрутизацию.
Также на сайте есть небольшая информация для пользователей requests.
Пример на картинке выше взят с официального сайта, а больше информации можно найти тут.pip install scrapy
Первым делом необходимо создать наследника от scrapy.Spider. В нём вы задаёте ссылки и реализуете метод parse, который обрабатывает результаты запроса.
Запускать скрипт необходимо с помощью scrapy runspider srappy_file.py, в результате чего вы получите огромный вывод работы фреймворка.
Что бы избавится от логов, можете перенаправить их в файл --logfile=log_file_name.txt или --nolog для полного их отключения (не рекомендуется). А чтобы отделить логи от данных парсинга, добавьте в опции -o output_file.json.
#миниурок #scrapypython3 -m http.server.
Если таким способом загрузить файл с другого ПК не получается, проверьте, правильный вы ввели ip-адрес (вместо 0.0.0.0 должен быть ваш ip в сети) и порт.
Всё правильно? Тогда, возможно, ваш брандмауэр, блокирует запросы — исправить это совсем не трудно.
Этот модуль вы можете так же использовать и в скриптах. Подробнее — в документации.pip install theano
Его основные преимущества: интеграция с numpy, использование GPU, скорость выполнения, стабильность и даже динамическая генерация кода на C.
На примере выше я создал простую функцию сигмоиды. На вход она принимает матрицу, на выход — то же самое.
Если вам нужно, чтобы на вход была одна единственная переменная, тогда поменяйте dmatrix на dscalar.
#миниурок #theanopip install diagrams
Первым делом необходимо импортировать класс Diagram. Поскольку он работает с файлом (создаёт изображение с диаграммой), то необходимо закрывать класс после работы. Удобнее всего это делать с помощью with.
Потом мы импортируем типы из diagrams.aws (весь список можно посмотреть тут). После — создаём между ними связи с помощью побитового смещения (<<, >>) и символа "-". Подробнее в той же ссылке.
Если вам интересно, вот ещё парочка примеров с официального сайта.pip install pretty_errors
После установки необходимо написать python -m pretty_errors. Программа задаст парочку вопросов, необходимых для работы модуля. Если вы не знаете, что отвечать, просто нажимайте enter.
При запуске любого python файла и появлении ошибки запустится pretty_errors, и вы получите отредактированный вывод, как на примере выше.
#миниурок #pretty_errorspip install bokeh
Модуль позволяет составлять множество графиков и переводит всё это в html. После этого вы можете взаимодействовать с ними и, например, экспортировать изображение из браузера.
На примере выше мы берём информацию (она взята из SteamDB), создаём фигуру и заполняем её информацией, а с помощью show выводим данные в html и открываем в браузере.
Почитать ещё больше об этом можно на сайте документации.
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
