Python Developer
Kanalga Telegram’da o‘tish
Авторский канал действующего Python-разработчика Сотрудничество: @bape_ads Прайс: @bape_media РКН: https://clck.ru/3GA6KW Реклама на бирже: https://telega.in/c/python_tg
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Developer analitikasi
Python Developer (@python_tg) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 978 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 176-o'rinni va Rossiya mintaqasida 31 411-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 978 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -85 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.95% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.28% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 087 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 108 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 10 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent developer, собеседование, memes, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Авторский канал действующего Python-разработчика
Сотрудничество: @bape_ads
Прайс: @bape_media
РКН: https://clck.ru/3GA6KW
Реклама на бирже:
https://telega.in/c/python_tg”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 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.
20 978
Obunachilar
-524 soatlar
-277 kunlar
-8530 kunlar
Postlar arxiv
20 977
+5🖥 Огромная шпаргалка по командам Linux
Собрал удобный конспект базовых команд Linux — чтобы всегда был под рукой. Подойдёт и новичкам, и тем, кто периодически забывает синтаксис.
Файлик в хорошем качестве оставил в комментариях.
tags: #полезное #linux
➡ Python Developer | 📲 MAX
20 977
❔ Вопрос с собеседования
Как устроена архитектура брокеров в Kafka?
Ответ: В Kafka каждая партиция топика имеет лидера — брокера, который обрабатывает все запросы на запись и (по умолчанию) чтение. Остальные брокеры, содержащие копии этой партиции, называются фолловерами. Все реплики партиции (включая лидера) формируют группу ISR (in-sync replicas).
Данные всегда пишутся в лидера, который затем асинхронно реплицирует их фолловерам. Если лидер выходит из строя, Kafka автоматически выбирает нового из числа ISR. Это обеспечивает отказоустойчивость, хотя при смене лидера возможна кратковременная задержка в обслуживании.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 977
👩💻 Удобная шпаргалка по Git для эффективной работы
Это структурированный справочник, в котором:
1. Настройка Git (конфигурация); 2. Создание новых проектов; 3. Изменение, добавление и удаление файлов в репозитории; 4. Слияние веток (merging); 5. Коммиты и множество других полезных команд под рукой.tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX
20 977
🐍 Пошаговый гайд по Seaborn для начинающих
В статье показано, как быстро строить понятные и аккуратные графики в Python с помощью Seaborn, не утопая в настройках Matplotlib.
Автор на простых примерах показывает основные типы графиков и приёмы, которых достаточно, чтобы визуализации выглядели нормально и были полезны для анализа.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
20 977
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ ИНТЕНСИВ по написанию 9 НЕЙРОСЕТЕЙ на Python за 1 вечер🔥
Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день!
Простое понимание основ, без сложного кода!
Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях.
📌 Темы решаемых задач:
1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса
2. Классификация отзывов на Tesla
3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины
4. Прогнозирование тренда цены золота
5. Сегментация изображения для робота доставщика
6. Обнаружение людей без касок на стройке
7. Трекинг людей на видео
8. Распознавание речи
9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion
Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования.
📚Чтобы занять место на интенсиве - регистрируйтесь в нашем телеграм-боте!
Для регистрации:
• Перейдите по ссылке ниже
• Нажмите кнопку Старт
• Ответьте на 6 вопросов бота
🤖 Ждём вас здесь!
20 977
❔ Вопрос с собеседования
Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо?
Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую.
Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться.
Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 977
🤖 Инструмент, позволяющий собирать ML-модели по текстовому описанию
Внутри целая агентская система, которая автоматизирует весь цикл создания ML — от идеи до готового решения, без ручной возни с архитектурой и пайплайнами.
Как он работает:
➖ Формулируете задачу обычным текстом и задаёте данные, при необходимости схему он извлекает сам ➖ Под капотом работает группа ИИ-агентов: один проектирует модель, второй пишет код, третий оценивает качество и правит ошибки ➖ При нехватке данных система может сгенерировать синтетический датасет для тестирования ➖ Есть поддержка Ray для параллельного перебора моделей и масштабирования на ядра или кластер ➖ Через LiteLLM подключается к любым облачным или локальным моделямИдеально подходит для быстрого прототипирования и экспериментов, когда важно быстро получить рабочий результат — забираем здесь. tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX
20 977
Сеньор за полгода? 📈
Эта девушка получила оффер в IT-компанию, хотя весь её опыт — пара курсов с ютуба 😱
Она воспользовалась ИИ-помощником и легко скрыла все свои пробелы в знаниях.
Теперь впереди: ⤵️
удалёнка, стартовое обучение и ставка 55$ в час.
Проходи собеседования вместе с Interview Ninja 🥷
Проверь успех на себе — есть 100 бесплатных запросов на день.
👉 @interview_ninja
20 977
❔ Вопрос с собеседования
Где следует хранить бизнес-логику в приложении?
Ответ: Бизнес-логику следует размещать в отдельном слое приложения — в сервисах, доменных моделях или специализированных workflow. Это позволяет отделить правила и поведение системы от инфраструктуры и интерфейсов, упрощает тестирование и делает код масштабируемым.
В подходах вроде DDD бизнес-логика концентрируется внутри доменных сущностей и агрегатов, в более классических архитектурах — в сервисных классах. Ключевой принцип — не размещать бизнес-логику в контроллерах, обработчиках запросов или слоях доступа к данным.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 977
🔖 Наглядная шпаргалка по HTTP-запросам
Коротко и наглядно показывает, чем отличаются основные HTTP-методы, когда использовать GET, POST, PUT, PATCH и DELETE, и какие ответы от сервера при этом ожидать.
Сохраняйте, чтобы не потерять!
tags: #полезное
➡ Python Developer | 📲 MAX
20 977
🤖 Инструмент, позволяющий собирать ML-модели по текстовому описанию
Внутри целая агентская система, которая автоматизирует весь цикл создания ML — от идеи до готового решения, без ручной возни с архитектурой и пайплайнами.
Как это работает:
▶️ Формулируете задачу обычным текстом и задаёте данные, при необходимости схему он извлекает сам ▶️ Под капотом работает группа ИИ-агентов: один проектирует модель, второй пишет код, третий оценивает качество и правит ошибки ▶️ При нехватке данных система может сгенерировать синтетический датасет для тестирования ▶️ Есть поддержка Ray для параллельного перебора моделей и масштабирования на ядра или кластер ▶️ Через LiteLLM подключается к любым облачным или локальным моделямИдеально подходит для быстрого прототипирования и экспериментов, когда важно быстро получить рабочий результат — забираем здесь. tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX
20 977
❔ Вопрос с собеседования
Что такое фабрика декораторов в Python?
Ответ: Фабрика декораторов — это функция, которая возвращает декоратор с параметрами. Она позволяет обобщить поведение и избежать дублирования кода, когда нужно применять одни и те же проверки с разными условиями.
В примере функция require_role("editor") создаёт декоратор, который разрешает выполнение только тем пользователям, у кого есть нужная роль. Это удобно, когда нужно ограничить доступ к разным функциям на основе прав пользователя.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 977
🐍 Наш архитектурный подход к Python приложениям
В статье команда Райффайзенбанка делится архитектурным подходом к разработке Python-приложений, включая код-стайл, API, работу с базами данных и тестирование.
Автор объясняет ключевые принципы, которые помогают стандартизировать разработку и улучшить качество кода, а также делится своим справочником с лучшими практиками.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 977
🐍 Типизация и аннотации типов данных в Python
Типизация в Python необязательна, но если ею пользоваться, код становится понятнее, стабильнее и проще в поддержке — особенно в командах и на масштабных проектах.
Аннотации позволяют явно описывать, что функция принимает и возвращает, а инструменты вроде mypy ловят ошибки ещё до запуска.
Как всё это работает и зачем действительно стоит этим пользоваться — разобрано в статье.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 977
Ноябрь: +293.000 рублей
Декабрь: +344.000 рублей
Январь: +317.000 рублей за 25 дней работы
Или обычный месячный доход закупщика рекламы в Телеграм.
Суть работы: подбираете каналы для размещения рекламы бизнеса через специальный сервис аналитики. На старте новички зарабатывают от 50.000 рублей, а опытные ребята делают от 260.000 рублей в месяц.
Легко совмещается с работой, учебой или декретом, ведь делов на 3-4ч в день. Вложения и опыт не нужны, вся подробная инструкция в этом боте.
Всё, что нужно для старта — запустить бот. Там уже рассказали, как с помощью Телеграма накопить на квартиру, машину и все свои хотелки.
20 977
❔ Вопрос с собеседования
Почему не стоит сравнивать два
float через «==»?
Ответ: Сравнение через == может вернуть False, даже если числа выглядят равными. Вместо этого лучше использовать math.isclose(a, b), которая сравнивает два числа с учётом допустимого отклонения (rel_tol и abs_tol) и гарантирует корректное сравнение.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX