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 12 382 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 842-o'rinni va Rossiya mintaqasida 52 049-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 382 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -51 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.99% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.16% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 989 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 391 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 29 Avgust, 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.
pip install whylogs
whylogs позволяет эффективно собирать данные для:
— отслеживания любых изменений в наборе данных
— быстрой визуализации основных статистических параметров данных
— обнаружения дрейфа данных
— выявления проблем в процессе обучения, причин снижения производительности ML-модели
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pro_python_code$ git clone https://github.com/N0rz3/Phunter.git
$ cd ./Phunter
$ pip3 install -r requirements.txt
▪ Github
@pro_python_codepip install xxh-xxh
xxh — это инструмент для тех случаев, когда вы вынуждены использовать унылую оболочку bash вместо своей навороченной с удобными хоткеями и т.д., потому что не хотите заново всё это настраивать.
xxh позволяет перенести свою любимую оболочку всего в 2 шага:
— подключение по ssh
— команда вида xxh <ubuntu> +s <fish>
🖥 GitHub
@DevOPSitsecpip freeze > requirements.txt.
В итоге вы получите десятки зависимостей, которые вы не устанавливали, и не знаете, что они делают.
Вместо этого добавьте необходимые импорты вручную в requirements.txt.module_fixture (область="модуль") выполняется один раз для каждого модуля.
function_fixture (область="функция") выполняется для каждой тестовой функции.
@pro_python_code