Python RU
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python RU analitikasi
Python RU (@pro_python_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 496 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 169-o'rinni va Rossiya mintaqasida 52 938-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 496 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -81 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.10% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 850 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 387 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 5 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent api, docker, github, sql, linux kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 13 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
d = {"a": 2, "b": 3, "c": 2}
f = lambda: zip(d.values(), d.keys())
max_ = max(f())
min_ = min(f())
print(max_, min_)>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.23387694358825684
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
0.20793890953063965
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.2012779712677002
Оказалось, что третий.
Если в тестируемом кусочке кода вам потребуется обратиться к переменным или модулям из глобальной зоны видимости, то удобно воспользоваться параметром globals и присвоить его результаты функции globals().
>>> import math
>>> my_const = 6.28
>>> timeit.timeit('math.cos(my_const)', globals=globals())
0.12635547306854278
Можно также передавать в timeit имя функции (без параметров):
>>> import timeit >>> def foo(): "-".join(map(str, range(1000))) ... >>> timeit.timeit(foo, number=1000)📎 timeit можно вызвать из терминала:
python -m timeit -s "from math import sqrt" -n 10000 "x = sqrt(25)"После ключа -s идет строка инициализации; она выполнится единожды. Ключ -n установит число итераций теста (рекомендуется не меньше 1000). ⚠️ Помните, что результаты тестов могут отличаться в зависимости от вашего компьютера, ОС, версии Python, фаз луны и много еще чего. Также советуем вам не увлекаться чрезмерной оптимизацией во вред читаемости кода. Желаем вам продуктивного программирования!
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
