Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python Hacks
Kanalga Telegram’da o‘tish
Всё о языке Python простым языком. По всем вопросам: @max_excel РКН: vk.cc/cHhGJh
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python Hacks analitikasi
Python Hacks (@python_secrets) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 41 220 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 294-o'rinni va Rossiya mintaqasida 15 586-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 41 220 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -169 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.24% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 571 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 009 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent excel, программирование, keysoft, программист, строка kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Всё о языке Python простым языком.
По всем вопросам: @max_excel
РКН: vk.cc/cHhGJh”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 07 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.
41 220
Obunachilar
-924 soatlar
-437 kunlar
-16930 kunlar
Postlar arxiv
41 218
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ:
Python:
https://t.me/+QPSH2IcGu4w5ODky
Frontend и Web:
https://t.me/+MiJVQSyUlDNjODky
Программирование:
https://t.me/+opj2LZT23ddiZDli
Графика и дизайн:
https://t.me/+vrZ8dhdUEXM3YmQy
41 218
Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise
Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широкий набор алгоритмов и инструментов для построения и оценки рекомендательных систем. Эта библиотека основана на Python, является простой в использовании и гибкой в применении, что делает ее прекрасным выбором для как начинающих, так и опытных разработчиков.
Python Hacks
41 218
🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸
• Python | Вопросы собесов
• Python | LeetCode
• Python | Тесты
• Python | Удалёнка
Подпишись, чтобы не потерять ☝️
41 218
Использование Python для чтения, обработки, создания и форматирования файлов Excel
В этом видео автор подробно разбирает как извлекать информацию из файлов Excel, работать с ними в любой ОС, создавать и форматировать Excel-файлы, используя исключительно базовый функционал библиотек Python, без привлечения программ MS Office.
Вы узнаете библиотеки Python, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы, и научитесь работать с этими библиотеками.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/7Ykxv_agZYc
41 218
Лень разбираться в SQL?
Для вас уже всё сделали.
📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL и Big Data.
Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @databases_secrets
41 218
Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask
Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? Какие особенности Flask можно использовать при разработке веб-приложений наиболее эффективно? Разбираемся в этой статье.
Python Hacks
41 218
Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию:
1. Обучение Python с нуля
2. Обучение JavaScript с нуля
3. Обучение С++ с нуля
4. Обучение С# с нуля
5. Обучение HTML/CSS с нуля
6. Обучение Java с нуля
7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля
Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥
41 218
10 хитростей Python
Python славится простым, лаконичным и удобным синтаксисом. Но не многие знают, что в Python существует куча различных неочевидных фишек, которые могут сократить код, сделать его более простым и элегантным. И в этом ролике автор расскажет о 10 полезных фишках и хитростях языка Python, которые помогут сделать код ещё более крутым.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/K8mgXLycXIs
41 218
Обучишься Excel — станешь аналитиком
📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @ba_sa_analytics.
Подписывайся и становись аналитиком: @ba_sa_analytics
41 218
Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты
Функциональное программирование - это программирование через функции в их математическом понимании, то есть когда функция принимает что-то на вход и что-то возвращает на выходе, не меняя глобального состояния.
В этой статье автор расскажет о том, какие функциональные приемы можно использовать в Python, сконцентрируясь на практике — на тех примерах, которые можно использовать уже буквально сейчас, не переписывая свой проект.
Python Hacks
41 218
41 218
Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python
В этой статье автор разберет нюансы разработки событийно-ориентированных микросервисов на Python. Вы узнаете, почему Python подходит для разработки микросервисов и на что стоит обращать внимание при их разработке.
Python Hacks
41 218
Проснулся. Зашёл в телеграм. Получил 28.000 руб. Пошёл отдыхать.
Согласитесь, звучит как сказка. Но примерно так выглядят будни закупщика в телеграм.
Работка непыльная: нужно анализировать телеграм-каналы и отделять хорошие паблики от плохих. На старте платят около 100к, а через месяц можно выйти на 200-250 тысяч чистыми.
Опыт? Не нужен. Занятность? 2-3 часа в день. Риски? Нулевые, даже с работы уходить не надо.
Все, что нужно для старта – запустить этот бот. Там узнаете, как с помощью телеграма накопить на машину или квартиру, выйдя на доход в 200-300 тысяч. Дерзайте, всё тут: https://t.me/bentsa_traffic_bot
41 218
Многопоточность в Python: очевидное и невероятное
В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточность в Python, расскажет про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.
Python Hacks
41 218
41 218
Ruff в Python: этот инструмент изменит все
Если вы использовали Flake8, Pylint и другие инструменты, то вы наверняка знаете о некоторых их недостатках. Инструмент из этого видео успешно решает все эти проблемы и приводит к ускорению примерно в 100 - 1000 раз.
0:00 Почему он заслуживает внимания?
0:33 Ускорение в 100 - 1000 раз?
2:14 Установка Ruff и ее особенности
2:32 Крупные фреймворки переходят на Ruff?
4:37 На что способен инструмент?
5:18 Как сделать конфиг для Ruff?
6:30 Правила в Ruff
8:14 Продвинутый игнор ошибок и их обработка
8:40 Можно ли установить в VsCode, Pycharm, Sublime и т.д?
9:08 Отличия Ruff от Flake8
9:38 Ruff это замена MyPy?
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/JVPAApLx9rg
41 218
41 218
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 3
В этой статье мы рассмотрим различные подходы к работе со вложенными структурами данных в Pandas, а также обсудим процесс нормализации JSON- структур. На примерах автор продемонстрирует, как можно эффективно извлекать и обрабатывать вложенные данные, преобразовывая их в удобный для анализа формат.
Python Hacks
41 218
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии. В результате вы:
— разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию.
— научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL.
— сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.
Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки.
Присоединяйтесь бесплатно
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5xHd4W4
41 218
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2
В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Скользящие окна позволяют проводить агрегированные вычисления на подмножествах данных, что может быть полезно для определения трендов, сезонности и аномалий во временных рядах.
Python Hacks
