Python Developer
Відкрити в Telegram
Авторский канал действующего Python-разработчика Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media РКН: https://clck.ru/3GA6KW Реклама на бирже: https://telega.in/c/python_tg
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Developer
Канал Python Developer (@python_tg) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 953 підписників, посідаючи 6 200 місце в категорії Технології та додатки та 31 580 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 953 підписників.
За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -91, а за останні 24 години на 4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.83%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.35% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 061 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 122 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як developer, собеседование, memes, архитектура, api.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Авторский канал действующего Python-разработчика
Сотрудничество: @bape_ads
Прайс: @bape_media
РКН: https://clck.ru/3GA6KW
Реклама на бирже:
https://telega.in/c/python_tg”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 02 вересня, 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.
20 953
Підписники
+424 години
-407 днів
-9130 днів
Архів дописів
20 949
🐍 Как собрать исполняемый файл из Python-скрипта?
Если нужно передать Python-приложение без установки интерпретатора и зависимостей — выручит библиотека PyInstaller.
Сначала установим библиотеку:
pip install pyinstallerpyinstaller --onefile script.pyНа выходе получим исполняемый файл под текущую ОС — .exe для Windows, ELF для Linux, .app для macOS.Такой файл можно запускать на любом компьютере с той же операционной системой, даже без установленного Python. Дополнительно можно:
▶️ Включить в сборку изображения, базы данных и конфиги с помощью --add-data; ▶️ Задать иконку приложения через --icon; ▶️ Отключить консольное окно для GUI-приложений с флагом --noconsole.Важно: это не компиляция, а упаковка. То есть код остаётся доступным, но приложение работает как самостоятельный файл. ❤️ — если было полезно 😎 — если уже так делал tags: #обучение ➡ Python Developer | Чат
20 949
❔ Вопрос с собеседования
В чем преимущества и недостатки ООП по сравнению с процедурным/функциональным программированием?
Преимущества ООП:
▶ Модульность: легкость управления большими проектами
▶ Повторное использование: возможность использования одного и того же кода в разных частях программы
▶ Поддержка абстракции: обеспечение высокого уровня абстракции через классы и объекты
Недостатки ООП:
▶ Сложность: для новичков сложнее освоить концепции ООП по сравнению с процедурным подходом
▶ Производительность: может быть ниже по сравнению с другими способами
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Пишем свой блек-джек на Python
В статье рассказывается, как написать свою консольную версию блэкджека — с полной логикой игры и дилером, который не жульничает.
Автор показывает пошаговую реализацию и объясняет, как использовать списки, условия, модуль random и оформление ANSI-цветами.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
Блог владельца «Python Developer»
Жизнь в Telegram и за его пределами, бизнес на каналах и никакого программирования:
https://t.me/+erFDhr6H1bgxZGZi
20 949
💻 14 вопросов с собеседования в Google по SQL
Google часто задает вопросы по SQL на собеседованиях при приеме на работу в области аналитики данных, Data Science и Data Engineering.
Действующий инженер подготовил для вас 14 реальных вопросов и задач для собеседования в Google.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое S3-хранилище и зачем оно нужно?
Ответ: S3 (Simple Storage Service) — это облачное хранилище объектов, предназначенное для хранения любых файлов: от изображений и резервных копий до статических сайтов.
Оно масштабируемое, надёжное и предоставляет доступ к файлам через URL. В отличие от традиционных файловых систем, в S3 нет иерархии папок — всё хранится как объекты в “бакетах” (контейнерах), а доступ можно контролировать через политики и права.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Многопоточность в Python: разбор с примерами
В видео подробно объясняется, как работает многопоточность в Python с использованием модуля threading.
Автор разбирает, что такое потоки, зачем они нужны и как с их помощью ускорить выполнение задач на реальных примерах.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 949
💻 Открытый вебинар «Модели межсервисного взаимодействия».
Изучите различные модели взаимодействия между микросервисами и выберите оптимальный подход для вашего проекта
🗓 28 мая в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Software Architect».
На вебинаре вы узнаете:
✔️ Основные принципы и типы межсервисного взаимодействия.
✔️ Синхронные и асинхронные модели взаимодействия: плюсы и минусы.
✔️ Использование API Gateway и Service Mesh для управления трафиком.
✔️ Паттерны и лучшие практики для надежного и масштабируемого взаимодействия.
✔️ Примеры успешных реализаций межсервисного взаимодействия в реальных проектах.
Вебинар будет полезен:
- Разработчикам, работающим с микросервисной архитектурой.
- Архитекторам ПО, стремящимся оптимизировать межсервисное взаимодействие.
- Backend и Fullstack разработчикам, заинтересованным в улучшении взаимодействия между сервисами.
- DevOps-инженерам, отвечающим за развертывание и управление микросервисами.
🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - SoftwareArc_06
👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/dHAh/
#реклама
О рекламодателе
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Kafka и для чего она используется?
Ответ: Kafka — это распределённая платформа для потоковой передачи данных и обмена сообщениями между сервисами. Она используется для надёжной доставки, хранения и обработки больших объёмов данных в режиме реального времени. В микросервисной архитектуре Kafka позволяет разнести отправку и получение данных по времени, реализовать очереди, шины событий и масштабируемую коммуникацию между компонентами системы. Она устойчива к сбоям, поддерживает репликацию, и подходит как для логирования, так и для построения event-driven систем.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Matplotlib: полное руководство по визуализации данных
В статье представлено пошаговое руководство по работе с Matplotlib — одной из самых популярных библиотек для визуализации данных на Python.
Автор объясняет основы построения графиков, настройку внешнего вида и делится примерами кода, которые помогут быстро освоиться и применять визуализацию в своих проектах.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит?
ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники богатые, а другие бедные. Здесь тебя ждет море авторского контента:
— Обучение Linux, JS, Python, C/C++, Java, HTML/CSS, С#, SQL, GO, PHP
— Как превратить пет проект в стартап на 1 000 000$?
— Как новичку пройти на мидла и не вылететь после испыта?
Такому не учат на «курсах». Присоединяйся к сообществу истинных гуру: @itcamp_tg
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Prometheus и зачем он нужен в микросервисной архитектуре?
Ответ: Prometheus — это система мониторинга и сбора метрик, которая особенно хорошо подходит для распределённых систем. В микросервисной архитектуре она позволяет отслеживать состояние каждого сервиса, собирая числовые показатели (задержки, количество запросов, ошибки и т.п.) через HTTP endpoint’ы. Prometheus регулярно опрашивает сервисы (pull-модель), хранит метрики в своей базе и позволяет строить алерты и дашборды. Это помогает выявлять проблемы на ранней стадии и понимать, как ведёт себя система под нагрузкой.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Микросервис на Python + FastAPI
В статье рассказывается, как с нуля создать микросервис на Python с использованием FastAPI.
Автор показывает настройку окружения, реализацию асинхронных маршрутов и организацию проекта, а также делится нюансами архитектуры и встроенными возможностями FastAPI.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
