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 21 205 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 262-o'rinni va Rossiya mintaqasida 30 991-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 21 205 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 271 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 9.36% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.71% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 985 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 210 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 29 Oktabr, 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.
21 205
Obunachilar
+124 soatlar
+2957 kun
+27130 kun
Postlar arxiv
21 202
👩💻 Программирование — В С Ё
В 2025 году на кодинге уже не вывезешь, перспектива года - Информационная Безопасность.
Ловите полезные каналы, которые помогут ворваться в новое направление.
👍 ZeroDay — Уроки, эксплуатация уязвимостей с нуля
👍 Белый Хакер — Свежие новости из мира ИБ
😎 Бункер Хакера — Статьи, книги, шпаргалки и хакинг
👨💻 Серверная Админа — Настройка и уроки по компьютерным сетям
📂 Вступай и изучай новое направление!
21 202
🐍 Как сделать многопоточную программу?
В статье показано, как превратить простой таймер в многопоточную программу, способную выполнять несколько задач одновременно.
Автор объясняет, как использовать модуль threading, чтобы запускать напоминания параллельно и не блокировать выполнение остального кода.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 202
❔ Вопрос с собеседования
Как выполнить интерполяцию строк?
Ответ: Без импорта класса Template есть три способа интерполяции строк, которые представлены на фото.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
21 202
🌐 Задачи как на LeetCode, только для Linux и Kubernetes
Платформа с реальными DevOps-задачами — решаете кейсы по Linux, Docker и Kubernetes, получаете автоматическую проверку, подсказки и готовые разборы.
Можно практиковаться хоть каждый день — формат интерактивный и максимально приближен к рабочим ситуациям.
Забираем — тут.
tags: #полезное
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
❔ Вопрос с собеседования
Зачем нужны
break и continue?
Ответ: Они используются для управления последовательностью операций: break останавливает исполнение цикла и переводит исполнение на следующий блок кода, continue как бы перепрыгивает на следующую итерацию цикла и не прекращает его исполнение.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
Настроил чат-бота за пару часов → заработал 9 000₽.
Просто представь, кто-то стоит в очереди на маршрутку в 8 утра чтобы успеть на “любимую” работу.
А кто-то за 3-4 часа делает чат-бота со своего ноута без привязки ко времени.
Разница в зарплате: 200 тысяч.
И нет — не надо ничего программировать.
Зачем грузить мозги кодом, если можно собрать чат-бота для бизнеса на конструкторе.
Без опыта. За 3-4 часа.
💡 Суть проста:
Берёшь клиента → Собираешь бота по шаблону → Наставник всё проверяет → Сдаёшь работу и получаешь деньги.
В первый месяц обычно выходят на доход 50–80 тыс ₽/мес, а с опытом от 180 тыс ₽ и выше. Легко совмещается с работой, учёбой, рыбалкой, семейными хлопотами… график устанавливаешь самостоятельно.
Всё, что нужно для старта — запустить бота
👉 @other_digital_bot
Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам.
До 12 января вход бесплатный.
21 202
🐍 Что такое GIL в Python?
В статье объясняется, что такое GIL (Global Interpreter Lock) в Python и как он влияет на выполнение кода.
Автор рассказывает, почему из-за GIL многопоточность в Python работает не так, как ожидается, и какие есть обходные пути.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
21 202
❔ Вопрос с собеседования
Что такое генераторная функция?
Ответ: Генераторная функция — функция, в теле которой встречается ключевое слово yield. Будучи вызвана, такая функция возвращает объект-генератор (generator object) (итератор генератора (generator iterator)).
➡️ Python Developer
21 202
🐍 DDD на пальцах: как перестать проектировать таблицы и начать думать о бизнесе
В статье на практических примерах разбирается, как Domain-Driven Design помогает отделить бизнес-логику от базы данных и перестать проектировать систему вокруг таблиц.
Автор показывает, из каких базовых приёмов состоит DDD и как они позволяют менять бизнес-правила без переписывания половины приложения.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
❔ Вопрос с собеседования
Чем отличается логирование от трейсинга?
Ответ: Логирование — это запись отдельных событий, происходящих в приложении: ошибок, предупреждений, важных шагов выполнения. Логи представляют собой текстовые сообщения и используются для отладки, анализа проблем и понимания того, что происходило в системе в конкретный момент времени.
Трейсинг — это отслеживание полного пути запроса или операции через систему. Он показывает, как запрос проходит через разные компоненты и сервисы, сколько времени занимает каждый шаг и где возникают задержки. Трейсинг применяют для анализа производительности и поиска узких мест, особенно в распределённых системах.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
🐍 Топ-5 фишек Python, которые вы, скорее всего, упустили
В статье разобраны пять недооценённых приёмов Python: моржовый оператор в list comprehension, match/case с охранными условиями, конструкция for ... else, contextlib.suppress и itertools.batched.
Показано, как эти возможности позволяют писать короче, чище и избавляться от лишней служебной логики.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
❔ Вопрос с собеседования
Зачем нужны метрики и какие основные эндпоинты используются для их сбора?
Ответ: Метрики используются для мониторинга состояния и поведения системы в реальном времени. Они позволяют отслеживать производительность, нагрузку, количество ошибок, использование ресурсов и выявлять проблемы до того, как они повлияют на пользователей. На основе метрик настраивают алерты, анализируют деградации, оценивают влияние изменений и принимают обоснованные технические решения.
Для сбора метрик обычно используется отдельный HTTP-эндпоинт /metrics, который отдаёт показатели в формате, понятном системам мониторинга, например Prometheus. Помимо него часто применяются служебные эндпоинты /health или /healthz для проверки состояния сервиса и /ready или /readiness для определения готовности приложения принимать трафик. Эти эндпоинты дополняют метрики и используются в системах наблюдаемости и оркестрации.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
Фронтенд с нуля — бесплатное обучение.
📅 Через 7 дней у тебя будет готовый проект для портфолио.
Вот что ты сделаешь за время интенсива:
- сверстаешь полноценную страницу на HTML + CSS;
- добавишь интерактив и логику на JavaScript;
- посмотришь, как используется фронтенд-фреймворк Angular;
- подключишь backend и загрузишь проект на хостинг;
- получишь разбор и рекомендации по доработке;
- добавишь готовый проект в портфолио;
- заберешь чек-лист с местами, где можно найти хорошие заказы или постоянную работу.
Все это - с живой обратной связью и понятными правилами.
Нужно думать и делать, а не просто переписывать код за лектором.
Интенсив ведет Роман Чернов - практикующий fullstack-разработчик с 12-летним опытом.
Объясняет понятным языком и фокусируется на реальных навыках, а не теории.
👉 Ссылка на бесплатный интенсив здесь
21 202
🐍 JWT, JWKS, OAuth2 и OpenID Connect — разбираем на примерах. Часть 1
JWT и OAuth используются почти в каждом веб-проекте, но часто остаются «чёрным ящиком», собранным по туториалам без понимания внутренних механизмов.
В статье последовательно разбираются базовые концепции аутентификации и авторизации, на которых строятся современные системы доступа.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
❔ Вопрос с собеседования
В чем разница между
remove, del и pop?
Ответ: remove() удаляет первое совпадающее значение; del удаляет элемент по его индексу; pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | 📲 MAX
21 202
⚙️Лента шумит, туторы обещают «Python за вечер»,
а у нас — контент, который реально помогает.
Здесь ты найдешь:
— Интересные форматы: открыл → вчитался → стал умнее
— Практика, фейлы, находки и «почему так лучше»
— Никакой воды. Никаких «часть 1 из 27»
— Контент, который хочется переслать, а не забыть
🫵Подписывайся.
Здесь Python-контент, который интересно читать.
21 202
🐍 Классы в Python: от основ ООП до продвинутых концепций
В статье последовательно разбирается, как в Python работают классы и объекты, зачем нужны атрибуты, методы, наследование, инкапсуляция и полиморфизм.
Автор на практических примерах показывает, как специальные методы, абстрактные классы и dataclass помогают писать понятный, расширяемый и поддерживаемый код.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | 📲 MAX
