Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python Community
Відкрити в Telegram
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 11 844 підписників, посідаючи 10 598 місце в категорії Технології та додатки та 55 575 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 844 підписників.
За останніми даними від 18 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -56, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.19%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.62% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 615 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 310 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 19 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.
11 844
Підписники
-124 години
-117 днів
-5630 день
Архів дописів
11 844
⚡️ Визуализируем инфорацию
В этот раз поговорим о библиотеке bokeh, которая помогает строить графики особых знаний.
Установка:
pip 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.11 844
⚡️ Что такое метаклассы?
Метакласс — это класс для создания типов. Помните, ранее мы писали про type? Так вот, вы можете создать свою реализацию этого объекта.
Метакласс задаётся при создании класса — для этого в скобочках необходимо написать
metaclass=MetaClassType.
На примере выше мы просто переводим все атрибуты в нижний регистр при создании класса.
Стоит добавить, что метаклассы — это вещь, которая не особо часто используется и необходима людям, которые действительно знают, что с этим делать.
Поэтому если вы новичок и ничего не поняли, то ничего страшного.
#миниурок #метаклассы11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая проверяет, является ли число простым.
Простые числа — числа, которые делятся нацело только на единицу и на само себя.
Пример:
is_prime_number(1) -> True
is_prime_number(2) -> True
is_prime_number(9) -> False
is_prime_number(117) -> False
is_prime_number(127) -> True
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Часто используемые методы в numpy
Numpy — это библиотека для выполнения математических операций. Она быстрее и имеет больше возможностей, чем Python по умолчанию.
• np.array — создаёт numpy массив из списка. np.zeros, np.ones, np.empty также создают массив, но заполняют его нулями, единицами, и случайными значениями.
• p.concatenate — соединяет несколько массивов в один. Принимает кортеж из массивов. Также можно передать axis, который будет считать, в каком направлении их нужно соединять.
• arr.reshape — преобразует форму arr в переданный аргумент. Какая форма установлена сейчас, можно посмотреть, написав arr.shape.
#миниурок #numpy
11 844
⚡️ Динамически создаём классы
Думаю многие знают про функцию type, она возвращает тип объекта. Но что если я скажу вам, что с помощью неё можно создавать классы?
Тут функция принимает другие данные, это: первое — строка с названием класса, кортеж из типов, которые будут родителями и словарь из атрибутов будущего класса.
Как результат работы, мы получаем новый тип, с которым после можем взаимодействовать, например, создавая экземпляры.
Примечательно, что если вы попробуете взять атрибут
__class__, то получите тип объекта.
#теория11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Ваша задача на этот раз — просто написать функцию для просчёта факториала.
Пример:
factorial(10) -> 3628800
factorial(3) -> 6
factorial(1) -> 1
factorial(-1) -> 1
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Учимся работать с дебагером
Часто бывает тяжело находить ошибки с простым использованием print. Тогда можно пройтись по коду и разобраться, что конкретно не так.
В python есть встроенный дебагер — модуль pdb. Для начала работы с ним напишите
python3 -m pdb script_name.py в консоль.
Вот парочка команд этого обработчика:
w(here) — выводит строку, на которой сейчас находится дебагер.
s(tep) — выполняет линию кода и останавливается при первом вхождении.
n(next) выполняется до того, пока указатель не будет на следующей строке.
a(args) — выводит аргументы функции.
debug — позволяет выполнять код, взаимодействуя с объектами внутри.11 844
⚡️ Как не редактировать ссылочные типы?
Тут у нас есть два варианта:
Первый — преобразовать аргумент в ожидаемый тип, как на примере выше.
Таким образом вы получите копию объекта и будете уверены, что параметр имеет необходимый тип.
Но если у вас нет доступа к исходному коду функции, можно воспользоваться модулем copy. Одноимённый метод copy возвращает поверхностную копию объекта, а deepcopy — глубокую.
Разница между ними в том, что глубокое копирование также создаёт копию всех классов внутри.
#миниурок #copy
11 844
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Вы — разработчик игры и у вас есть три уровня. За их прохождение даётся различное кол-во очков, оно указано в mult_round.
Вам необходимо написать функцию, которая будет считать трёх игроков с максимальным счётом.
На вход идёт словарь типа Имя игрока: результаты раунда (массив). Массив может быть разным из-за ошибки вычисления или если игрок вышел во время раунда (пустой массив или меньше трёх элементов).
Подсчёт идёт за счёт перемножения количества убитых врагов и количества очков за раунд.
Пример — на изображении выше.
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 844
⚡️ Что такое ссылочные типы?
Каждый раз, когда создаётся класс, данные записываются в память, а вы получаете ссылку на объект. Поскольку класс возвращает ссылку, он является ссылочным типом.
С помощью ссылок вы можете взаимодействовать с объектом. Например, считывать данные или редактировать их.
Также, ссылки передаются функциям, поэтому все изменения внутри функции повлияют на передаваемый класс, из-за чего часто появляются непредвиденные баги.
Кстати, dict, list, set это всё ссылочные типы. Будьте осторожны, если собираетесь создавать методы для работы с ними.
А вот если вам нужна посмотреть тот самый адрес объекта в памяти, вы можете воспользоваться id.
#теория
