Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python RU
Kanalga Telegram’da o‘tish
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 12 503 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 152-o'rinni va Rossiya mintaqasida 52 967-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 503 obunachiga ega bo‘ldi.
09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -77 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.25% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.89% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 907 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 361 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 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 10 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.
12 503
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-157 kunlar
-7730 kunlar
Postlar arxiv
12 500
ChatGpt - ChatGpt завел телеграм!
Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы.
Советуем посмотреть
12 500
Улучшите свои навыки работы на Python в 2023 году
В этой статье мы дадим вам семь советов о том, как улучшить свои навыки работы на Python. Часто именно мелочи имеют большое значение. Эти советы прокачают ваши навыки.
▪Читать
@pro_python_code
12 500
Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика.
Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания
Статья на habr про оконные функции простым языком
Советы на старте поиска работы за рубежом
Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника
Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook
Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике.
Подписаться 👨💻
12 500
🔥 7 расширенных операций со списками Python, которые могут эффективно оптимизировать ваш код
В этой статье мы покажем вам семь расширенных операций со списками, которые сделают ваш код аккуратнее, чище и качественнее.
▪Читать
▪Зеркало
@pro_python_code
12 500
Оптимизация запросов Django ORM
Django ORM (Object Relational Mapping) — одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы можем взаимодействовать с базой данных, используя код Python вместо SQL.
Использование ORM дает несколько преимуществ:
▪Благодаря ORM у нас есть миграция: мы можем легко изменять наши таблицы, обновлять наши модели, и Django автоматически сгенерирует сценарии миграции, необходимый для обновления таблиц базы данных.
▪Есть транзакции: мы можем делать несколько обновлений базы данных в рамках транзакции и, если что-то не получится, легко откатиться до того состояния, которое было при запуске.
Но также у ORM есть некоторые недостатки:
▪Поскольку это абстракция поверх SQL, то мы не всегда знаем точно, какие SQL-запросы будут генерироваться из нашего кода Python.
▪Django не может угадать, когда нам нужно использовать связанную таблицу, поэтому она не будет выполнять JOINs для нас, когда они нам нужны.
▪ORM дает нам неверное ощущение легкости, и мы не всегда понимаем то, что мы делаем, что может создавать большую нагрузку на сервер. У нас нет простого способа узнать, что доступ к атрибуту в объекте может вызвать дополнительный запрос к базе данных, который можно было бы предотвратить с помощью JOIN.
Чтобы преодолеть недостатки, нужно поближе познакомиться с ORM и понять как она работает под капотом.
▪Читать
@pro_python_code
12 500
С чего начать изучать Python?
Одна из важных тем в Python — декораторы.
Именно с ними по познакомимся на открытом уроке 25 января в 20:00 мск в рамках специализации «Python Developer».
Сурен Хоренян, опытный Python-разработчик из МТС, расскажет, что из себя представляют декораторы и как работают, а также мы научимся создавать их самостоятельно.
Программа предназначена для тех, кто хочет с нуля освоить востребованную профессию Python-разработчик до компетенций, соответствующих Middle-уровню.
Чтобы попасть на урок, нужна регистрация https://otus.pw/Z9xs/
12 500
Надоели скучные видео уроки, по которым невозможно учиться?
Команда Devman ломает классический порядок образования – никакой теории в отрыве от задач! Ребята разработали крутые методики обучения, протестировали их на учениках и запустили быстрый и эффективный курс-профессию до мидла.
Бесплатная пробная неделя стартует 23 января.
На первой неделе вы:
— Начнете писать код с первого занятия;
— Напишите до 2 собственных небольших проектов на Python;
— Получите фидбек от опытного программиста и узнаете, какие скиллы необходимо подтянуть.
Приходи на пробную неделю обучения и погрузись в рабочие будни python разработчика → bit.ly/3XzaFmu
Реклама. ООО Девман 2VtzqwXia4j
12 500
Проверка данных при помощи декораторов
Еще один полезный метод, который может быть реализован с помощью декораторов, заключается в проверке данных до запуска декорированной функции. Очень распространенный этому пример в веб-приложении — это аутентификация пользователя. Если задача проверки/аутентификации завершается неудачно, то декорированная функция не вызывается, и вместо нее появляется ошибка.
В данном примере, декоратор only_admins ищет HTTP заголовок X-Auth-Token во входящем запросе и затем проверяет, если он совпадает с секретным токеном администратора, который для простоты мы сделали константой.
Если нет заголовка токена, или если он есть, но не совпадает, то функция abort() из Flask выполняется для генерации ответа 401 и остановки дальнейших запросов. В противном случае запрос может пройти, вызвав при этом декорированную функцию.
Обратите внимание, как в примере функции представления admin_route() используются декораторы app.route и only_admins. Это называется цепью декораторов.
@pro_python_code
