Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

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

Tarmoq: MachinelearningRossiya52 245Texnologiyalar & Aralashmalar10 166...

📈 Telegram kanali Python RU analitikasi

Python RU (@pro_python_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 325 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 166-o'rinni va Rossiya mintaqasida 52 245-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 325 obunachiga ega bo‘ldi.

02 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -20 ga, so‘nggi 24 soatda esa 1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.98% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.09% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 983 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 381 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 03 Noyabr, 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.

12 325

Obunachilar

+124 soatlar

-37 kun

-2030 kun

983

Post ko'rishlar

~ 38124 soatlar

~ 47848 soatlar

7.98%

Muloqot nisbati

Ma'lumot yo'q

Kuniga postlar

Ads index

Postlar arxiv

12 324

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

12 324

Repost from Python tests

Что начепятает такой скрипт?

Anonymous voting

12 324

Repost from Python tests

12 324

Вывод уникального идентификатора переменной Уникальный идентификатор переменной находится с помощью метода id(). Для этого нужно просто передать в метод имя переменной. Идентификатор объекта – это целое число, которое гарантированно будет уникальным и постоянным для этого объекта в течение его жизненного цикла.

12 324

🐼 Pandas vs Polars: сравнение синтаксиса и скорости 🐻 Pandas - это незаменимая библиотека Python для Data Science. Её самым большим недостатком является то, что она может быть медленной при операциях с большими наборами данных. Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных. Polars - это альтернатива Pandas, предназначенная для более быстрой обработки данных. Эта статья кратко познакомит вас с библиотекой Polars и сравнит её с Pandas в отношении синтаксиса и скорости. ▪ Читать дальше ▪ Зеркало ▪ Код @data_analysis_ml

12 324

Frontender's notes - самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel А так же небольшой канал с англоязычными статьями @frontend_international В общем добро пожаловать!

12 324

Уже 18 января, стартует подготовительный курс по Python🐍 Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты времени. Вас ждет 69 уроков теории и практики прямо в браузере, вебинары, лайвкодинг и первая собственная программа на Python, написанная под руководством опытного наставника. По окончании 14-дневного курса вы уже владеете базовым знанием языка! Запишитесь прямо сейчас!

12 324

Hackerforms — UI для Python Интересный модуль для питона для разработки интерактивных интерфейсов. Импортируем модуль, пишем код, на выходе получаем интерфейс с отличным дизайном. С вопросами можно обратиться в тред на реддите. И документация, куда же без неё. Есть бесплатный и платные тарифы. На сайте можете глянуть примеры проектов на этом модуле. #разработка

12 324

📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам. ✔️ Смотреть список @pro_python_code

12 324

💫 Модули Python для ускоренной обработки JSON Разработка ПО неизбежно сопряжена с парсингом JSON. Если вы взаимодействуете с API, передаете сообщения между хостами или собираете данные, то, вероятнее всего, используете JSON. Python поставляется со стандартной библиотекой json. Ее возможностей хватает для большинства случаев. Однако некоторые сценарии требуют более гибких и быстрых решений. При создании приложения или библиотеки, интенсивно работающей с JSON, следует обзавестись более функциональным модулем. В статье мы рассмотрим ряд отличных модулей, позволяющих парсить JSON с такой легкостью, о которой базовые аналоги могут только мечтать. Некоторые из них значительно превосходят библиотеку json в скорости выполнения задач. ✔️ Читать дальше @pro_python_code

12 324

🐼 Pandas для анализа данных. 33 функции библиотеки Pandas полезные в работе. В этой статье я перечислю 33 лучших функций, встроенных в библиотеку Pandas, которые обычно используются для анализа данных, и, возможно, этих функций будет достаточно для выполнения какой-либо вашей задачи. ✔️ Читать дальше @pro_python_code

12 324