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 21 195 підписників, посідаючи 6 259 місце в категорії Технології та додатки та 30 979 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 21 195 підписників.
За останніми даними від 29 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 266, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.70% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 021 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 208 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 30 жовтня, 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.
21 195
Підписники
-1524 години
+897 днів
+26630 днів
Архів дописів
21 198
❔ Вопрос с собеседования
Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо?
Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую.
Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться.
Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
21 198
🔍 System Design интервью с ТимЛидом из американского FinTech уже завтра
29 октября(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью по System Design.
Как это будет:
📂 Дмитрий Дорофеев, TeamLead в американском FitTech Truv Inc, ex-VK, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Дмитрий будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дмитрию
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
21 198
🔥Приглашаем на бесплатный вебинар курса “Software Architect”: «Способы разделения микросервисов»
Когда: 29 октября, 20:00 (мск)
О вебинаре
Узнайте, как проектировать масштабируемые микросервисные архитектуры. На открытом уроке курса Software Architect разберём, как разделять микросервисы, чтобы упростить разработку и повысить устойчивость систем.
Что узнаете:
- Применение DDD для декомпозиции микросервисов.
- Разделение сервисов по бизнес-функциям и данным.
- Практические кейсы для гибкости архитектуры.
Что освоите:
- Принципы эффективной декомпозиции.
- Методы для масштабируемых архитектур.
- Практические инструменты для проектов.
👉 Регистрируйтесь:https://otus.pw/K2io/?erid=2W5zFK2bPB6
Занятие приурочено к старту курса "Software Architect", обучение на котором позволит освоить компетенции архитектора по моделированию и построению отказоустойчивых, масштабируемых информационных систем.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
21 198
🐍 Как устроены переменные в Python
В статье разбирается, как в Python устроено создание и хранение переменных: ссылки, мутабельность, кеширование значений и интернирование строк.
Автор объясняет, почему при работе с одними переменными создаются новые объекты, а с другими — меняется уже существующий, и как это влияет на поведение кода.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
Зарплата 207.000р у Middle-разработчика в Яндекс
«В день уходит несколько часов на созвоны, в остальное время закрываю задачки из спринта, редко перерабатываю. У компании топовый офис, но с коллективом как-то не заладилось. Радуюсь классному ДМС и стабильной зарплате» - middle разработчик из Яндекса.
Бигтех по-русски - канал с реальными зарплатами и историями IT-специалистов российского БигТеха. Там уже опубликованы рассказы программистов Альфа-банка, Сбера и Тинькофф 🤯
Читайте: @bigtech_russia
21 198
🚀 Не стройте ракету, пока не собрали бумажный самолёт
Один из главных рисков в запуске IT-продукта — застрять в бесконечной доработке и не выйти на рынок.
В комьюнити Короче, Капитан делают по-другому.
Челлендж: 12 запусков за 12 месяцев.
✅ Разработка и запуск — за 1 месяц
✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150)
✅ Честный разбор: что получилось, а что — нет
Формула проста:
1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы
Три главных правила:
⚡️Проверенный спрос, а не догадки
⚡️ Быстрый запуск без перфекционизма
⚡️ Только США и ЕС — там платят за удобство
Канал Короче, Капитан показывает запуск, продвижение и доход по каждому продукту в реальном времени.
Без иллюзий, без теорий — только работающие подходы и реальные цифры.
👉 Подписаться: @its_capitan
Реклама. ИП Зуев, ИНН 360408359441, erid: 2VtzqwZN2xv
21 198
💻 5 видов баз данных, которые подходят для разных задач
В статье объясняются ключевые особенности пяти типов баз данных и задачи, для которых они лучше всего подходят.
Разбираются реляционные, документоориентированные, графовые, колоночные и key-value базы — с понятными примерами и практическими советами по выбору.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
❔ Вопрос с собеседования
Почему
frozenset может быть ключом в dict, а set — нет?
Ответ: Ключи в dict должны быть хешируемыми, то есть их значение не должно изменяться после создания.
frozenset неизменяем (immutable), поэтому его хеш можно вычислить один раз и использовать в качестве ключа.
set изменяем (mutable), его содержимое может меняться, а значит, его хеш-функция нестабильна, поэтому dict не позволяет использовать set в качестве ключа.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
21 198
🐍 Ускоряем стартап Python-приложения
В статье рассказывается, как ускорить запуск Python-приложения за счёт упрощения импортов, уменьшения размера образа и предварительной подготовки кода.
Автор делится приёмами, которые позволяют сократить время холодного старта без сложных изменений в проекте.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
🐍 Как сделать из Python-скрипта исполняемый файл?
В статье рассказывается, как упаковать Python-скрипт в один исполняемый файл с помощью PyInstaller, чтобы запускать его без установки Python.
Автор подробно показывает, как установить инструмент, собрать проект и учесть нюансы, чтобы всё работало на любой машине.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 198
🐍 Мониторинг и логи продакшен уровня с Grafana, Loki и Prometheus
В видео пошагово показывается, как настроить мониторинг и логирование сервиса с нуля — от сбора логов через Promtail до построения интерактивных дашбордов в Grafana.
Разбираются конфигурации Prometheus и Loki, работа с Docker Compose, тестирование нагрузки и настройка системы под реальный продакшен.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
