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 20 953 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 200-o'rinni va Rossiya mintaqasida 31 580-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 953 obunachiga ega bo‘ldi.
01 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -91 ga, so‘nggi 24 soatda esa 4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.83% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.35% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 061 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 122 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 02 Sentabr, 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.
20 953
Obunachilar
+424 soatlar
-407 kun
-9130 kun
Postlar arxiv
20 949
🐍 Как собрать исполняемый файл из Python-скрипта?
Если нужно передать Python-приложение без установки интерпретатора и зависимостей — выручит библиотека PyInstaller.
Сначала установим библиотеку:
pip install pyinstallerpyinstaller --onefile script.pyНа выходе получим исполняемый файл под текущую ОС — .exe для Windows, ELF для Linux, .app для macOS.Такой файл можно запускать на любом компьютере с той же операционной системой, даже без установленного Python. Дополнительно можно:
▶️ Включить в сборку изображения, базы данных и конфиги с помощью --add-data; ▶️ Задать иконку приложения через --icon; ▶️ Отключить консольное окно для GUI-приложений с флагом --noconsole.Важно: это не компиляция, а упаковка. То есть код остаётся доступным, но приложение работает как самостоятельный файл. ❤️ — если было полезно 😎 — если уже так делал tags: #обучение ➡ Python Developer | Чат
20 949
❔ Вопрос с собеседования
В чем преимущества и недостатки ООП по сравнению с процедурным/функциональным программированием?
Преимущества ООП:
▶ Модульность: легкость управления большими проектами
▶ Повторное использование: возможность использования одного и того же кода в разных частях программы
▶ Поддержка абстракции: обеспечение высокого уровня абстракции через классы и объекты
Недостатки ООП:
▶ Сложность: для новичков сложнее освоить концепции ООП по сравнению с процедурным подходом
▶ Производительность: может быть ниже по сравнению с другими способами
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Пишем свой блек-джек на Python
В статье рассказывается, как написать свою консольную версию блэкджека — с полной логикой игры и дилером, который не жульничает.
Автор показывает пошаговую реализацию и объясняет, как использовать списки, условия, модуль random и оформление ANSI-цветами.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
Блог владельца «Python Developer»
Жизнь в Telegram и за его пределами, бизнес на каналах и никакого программирования:
https://t.me/+erFDhr6H1bgxZGZi
20 949
💻 14 вопросов с собеседования в Google по SQL
Google часто задает вопросы по SQL на собеседованиях при приеме на работу в области аналитики данных, Data Science и Data Engineering.
Действующий инженер подготовил для вас 14 реальных вопросов и задач для собеседования в Google.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое S3-хранилище и зачем оно нужно?
Ответ: S3 (Simple Storage Service) — это облачное хранилище объектов, предназначенное для хранения любых файлов: от изображений и резервных копий до статических сайтов.
Оно масштабируемое, надёжное и предоставляет доступ к файлам через URL. В отличие от традиционных файловых систем, в S3 нет иерархии папок — всё хранится как объекты в “бакетах” (контейнерах), а доступ можно контролировать через политики и права.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Многопоточность в Python: разбор с примерами
В видео подробно объясняется, как работает многопоточность в Python с использованием модуля threading.
Автор разбирает, что такое потоки, зачем они нужны и как с их помощью ускорить выполнение задач на реальных примерах.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 949
💻 Открытый вебинар «Модели межсервисного взаимодействия».
Изучите различные модели взаимодействия между микросервисами и выберите оптимальный подход для вашего проекта
🗓 28 мая в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Software Architect».
На вебинаре вы узнаете:
✔️ Основные принципы и типы межсервисного взаимодействия.
✔️ Синхронные и асинхронные модели взаимодействия: плюсы и минусы.
✔️ Использование API Gateway и Service Mesh для управления трафиком.
✔️ Паттерны и лучшие практики для надежного и масштабируемого взаимодействия.
✔️ Примеры успешных реализаций межсервисного взаимодействия в реальных проектах.
Вебинар будет полезен:
- Разработчикам, работающим с микросервисной архитектурой.
- Архитекторам ПО, стремящимся оптимизировать межсервисное взаимодействие.
- Backend и Fullstack разработчикам, заинтересованным в улучшении взаимодействия между сервисами.
- DevOps-инженерам, отвечающим за развертывание и управление микросервисами.
🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - SoftwareArc_06
👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/dHAh/
#реклама
О рекламодателе
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Kafka и для чего она используется?
Ответ: Kafka — это распределённая платформа для потоковой передачи данных и обмена сообщениями между сервисами. Она используется для надёжной доставки, хранения и обработки больших объёмов данных в режиме реального времени. В микросервисной архитектуре Kafka позволяет разнести отправку и получение данных по времени, реализовать очереди, шины событий и масштабируемую коммуникацию между компонентами системы. Она устойчива к сбоям, поддерживает репликацию, и подходит как для логирования, так и для построения event-driven систем.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Matplotlib: полное руководство по визуализации данных
В статье представлено пошаговое руководство по работе с Matplotlib — одной из самых популярных библиотек для визуализации данных на Python.
Автор объясняет основы построения графиков, настройку внешнего вида и делится примерами кода, которые помогут быстро освоиться и применять визуализацию в своих проектах.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 949
💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит?
ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники богатые, а другие бедные. Здесь тебя ждет море авторского контента:
— Обучение Linux, JS, Python, C/C++, Java, HTML/CSS, С#, SQL, GO, PHP
— Как превратить пет проект в стартап на 1 000 000$?
— Как новичку пройти на мидла и не вылететь после испыта?
Такому не учат на «курсах». Присоединяйся к сообществу истинных гуру: @itcamp_tg
20 949
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Prometheus и зачем он нужен в микросервисной архитектуре?
Ответ: Prometheus — это система мониторинга и сбора метрик, которая особенно хорошо подходит для распределённых систем. В микросервисной архитектуре она позволяет отслеживать состояние каждого сервиса, собирая числовые показатели (задержки, количество запросов, ошибки и т.п.) через HTTP endpoint’ы. Prometheus регулярно опрашивает сервисы (pull-модель), хранит метрики в своей базе и позволяет строить алерты и дашборды. Это помогает выявлять проблемы на ранней стадии и понимать, как ведёт себя система под нагрузкой.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 949
🐍 Микросервис на Python + FastAPI
В статье рассказывается, как с нуля создать микросервис на Python с использованием FastAPI.
Автор показывает настройку окружения, реализацию асинхронных маршрутов и организацию проекта, а также делится нюансами архитектуры и встроенными возможностями FastAPI.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
