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 20 957 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 162-o'rinni va Rossiya mintaqasida 31 399-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 957 obunachiga ega bo‘ldi.
31 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -92 ga, so‘nggi 24 soatda esa -16 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 2 059 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 01 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.
20 957
Obunachilar
-1624 soatlar
-507 kunlar
-9230 kunlar
Postlar arxiv
20 957
Что общего у Netflix, Google и Spotify
Все эти компании используют Python для разработки своих продуктов. Python подходит для создания веб-приложений, анализа данных и даже машинного обучения.
Познакомиться с этим универсальным языком можно на бесплатном курсе Нетологии. За 5 занятий вы не просто изучите теорию, а создадите 2 рабочих проекта.
Сначала напишете планировщик задач. Начнёте с кода, который запрашивает дату и описание задачи, добавите условные операторы и циклы, встроите в программу уникальную функцию с помощью готовых библиотек. После создадите телеграм-бота и перенесёте в него функционал планировщика — на выходе у вас будет полноценное приложение.
Помощь в практике и ответы на вопросы сможете получить в чате с экспертами и однокурсниками. Записывайтесь
20 957
🐍 Как в Django после логина через Google заполнить профиль пользователя
В статье рассказывается, как после аутентификации через Google автоматически получить пол, дату рождения и описание из профиля и сохранить их в базу.
Автор показывает, как настроить кастомный pipeline, обратиться к People API и встроить это в свой Django-проект.
⛓ Читать статью
🔖 Предыдущая часть — КЛИКtags: #статья ➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Платформа для практики Python
Genepy — классная платформа с задачами по Python: от простых до нестандартных и реально интересных.
Работает прямо в браузере — запускаешь и сразу решаешь.
⛓ Ссылка на платформу
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое Meta в Django и зачем он нужен?
Ответ: Meta — это вложенный класс, с помощью которого задаются дополнительные настройки модели или формы. Он не описывает поля напрямую, а управляет поведением объекта: имя таблицы (db_table), сортировка (ordering), ограничения (unique_together), человекочитаемые названия (verbose_name) и другие параметры.
Django использует метаклассы, чтобы считать информацию из Meta при создании модели и сконфигурировать её работу в ORM и админке. Переопределять механизм не требуется — достаточно определить class Meta внутри класса.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
20 957
🐍 Учимся Flask: как написать своё веб-приложение?
В статье автор объясняет, как написать свое первое веб-приложение на Flask, начиная с установки и настройки окружения.
Разбираются основы маршрутизации, работа с HTML-шаблонами и обработка пользовательского ввода, сопровождаемые примерами кода.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ 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
20 957
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
20 957
🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ
На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram.
Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами.
📱 Смотреть на YouTube
tags: #полезное
➡ Python Developer | Чат
20 957
🎯 Набор на бесплатное обучение в 2025 году продолжается!
Если вы хотите сменить профессию или получить новые навыки — сейчас самое время.
Участие в проекте бесплатное, но количество мест ограничено❗️
В проекте более 200 тыс. человек уже прошли обучение и улучшили свои компетенции 🔥
Обучение по востребованным направлениям, удобный формат и реальный шанс изменить карьеру — всё это ждёт вас в проекте.
Присоединяйтесь,
➡️ Подпишитесь на канал!
Реклама ООО АДИ Групп ИНН 7017283529
20 957
🐍 Как в 2025 году в Django реализовать аутентификацию через Google?
В статье показано, как добавить авторизацию через Google в Django-проект с помощью OAuth 2.0 и библиотеки social-auth-app-django.
Автор объясняет, как зарегистрировать приложение в консоли Google, настроить проект и обрабатывать вход пользователей через Google-аккаунт.
⛓ Читать статью
tags: #статья
➡ Python Developer | Чат
20 957
❔ Вопрос с собеседования
Что такое ленивые вычисления?
Ответ: Ленивые вычисления — это техника, при которой значения вычисляются только по мере необходимости, а не сразу. В Python это реализовано с помощью генераторов, итераторов и таких функций, как range(). Они позволяют экономить память и ресурсы, особенно при работе с большими наборами данных, так как элементы вычисляются и обрабатываются по одному.
tags: #собеседование
➡ Python Developer | Чат
