КаталогTelegramIT и технологииБиблиотека Python разработчика | Книги по питону
Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

@bookpython · Telegram
В каталоге с 19 сентября 2026 · показатели пересчитываются каждый час
Открыть канал
В архиве уже 22 сообщений.
подписчики
18 К
0 за сутки
за 7 дней
−3
за 30 дней
постов за 30 дней
17
0 рекламных
охват поста
891
медиана 866 · ERR 4,93 %
ER
0,38 %
реакции ÷ охват

ER = реакции ÷ охват, ERR = просмотры ÷ подписчики. Охват — средние просмотры поста за 30 дней; медиана рядом показывает типичный пост — она не поднимается от одной оплаченной публикации, в отличие от среднего. Последняя публикация: вчера. Число подписчиков снято 5 часов назад, остальные метрики пересчитаны 11 минут назад. Реакции Telegram замеряются с 12.09.2026, и ER считается по тем постам, где они уже замерены.

Подписчики за 30 дней

от 18 066 до 18 069 · за период −3
18 066 18 068 18 069 14.09 15.09 16.09 19.09 20.09 21.09 22.09 23.09
ДеньПодписчикиПрирост ПостыРеклама За сутки Всего Реакции
23.09.2026 18 066 0 0
22.09.2026 18 066 −1 0
21.09.2026 18 067 0 10 432 0
20.09.2026 18 067 −2 0
19.09.2026 18 069 0 0
16.09.2026 18 069 0 10≈ 528 621 2
15.09.2026 18 069 0 10≈ 526 619 5
14.09.2026 18 069 0 10≈ 536 630 3

Столбец «за сутки» показывает, сколько просмотров посты дня набрали за первые двадцать четыре часа: эту величину можно сравнивать между днями и каналами. Где замера ещё нет, стоит оценка со знаком «≈» — она считается по кривой набора охвата самого канала. «Всего» — накопленный счётчик тех же постов на сегодня, он продолжает расти. Реклама и реакции тоже относятся к постам этого дня, а не к каналу за сутки; в дни без публикаций там прочерк.

Когда читают

Средний охват поста по дню недели и часу публикации, 90 дней
0
3
6
9
12
15
18
21
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
меньше больше

Лучшее время — Вт, 7:00: средний охват 1 К при выборке 3 постов.

Что публикуют

Доля постов по типу, средний охват и вовлечённость каждого

Недостаточно данных.

Как набираются просмотры

Доля итогового охвата к моменту N часов после публикации

Кривая строится по замерам раз в час и появляется примерно через неделю после попадания канала в верхний уровень.

Качество канала

Здоровье канала: читают ли его, чем наполняют, как часто публикуют

Замечаний нет.

Достоверность охвата

Можно ли верить цифрам: полнота измерений, выбросы, скачки

Публикаций за 30 дней нет — проверять нечего.

Оценка о наших данных, а не о канале: она падает и там, где цифры просто неполные. Низкая достоверность при высоком качестве значит «канал живой, но охвату верить рано».

Последние публикации

Тексты постов
21.09.2026 06:49 535 просмотров Оригинал

10 полезных библиотек для Python-разработчика Сегодня я подготовил для вас подборку из 10 полезных библиотек, которые могут сделать вашу разработку проще и эффективнее. Поехали! 🚀 1️⃣ Rich – красивый вывод в консоль. Если хотите раскрасить логи, добавить таблицы или анимации – эта библиотека вам пригодится. 📌 pip install rich 2️⃣ Typer – современный способ писать CLI-приложения. Работает на о…

16.09.2026 19:46 621 просмотров 1 👍1 Оригинал

Если у вас есть ресурсоемкая задача для процессора и вы хотите использовать все доступные ядра, то multiprocessing.Pool - это то, что вам нужно. Он создает несколько процессов и автоматически распределяет между ними задачи. Просто создайте пул с Pool(number_of_processes) и выполните p.map с списком входных данных. import math from multiprocessing import Pool inputs = [i ** 2 for i in range(100,…

15.09.2026 07:04 619 просмотров 👍4 🔥1 Оригинал

Protocol vs ABC: Утиная типизация на стероидах (Static Duck Typing) В классическом ООП (Java, C#) и при использовании abc.ABC в Python мы привыкли к Nominal Subtyping (Именная подтипизация). Чтобы объект считался Bird, он должен явно наследоваться от Bird. Это создает жесткую связность (coupling): ваша реализация должна знать об интерфейсе и импортировать его. С приходом typing.Protocol (Python …

14.09.2026 08:38 630 просмотров 👍1 👎1 🔥1 Оригинал

⚡ Как ускорить код на Python? Используем map, filter, reduce ⚡ Привет, друзья! Сегодня расскажу о том, как можно ускорить выполнение кода, заменяя обычные циклы на встроенные функции map(), filter() и reduce(). Эти инструменты позволяют писать более компактный, читаемый и быстрый код. ✅ map() Функция map() применяется к каждому элементу последовательности и возвращает новый итератор. ❌ Обычный …

10.09.2026 07:45 810 просмотров 3 2 2 Оригинал

Ловушка замыканий: Почему ваши лямбды в цикле сломаны (Late Binding) Вы пишете код, который генерирует список функций (например, колбэки для кнопок в UI или динамические фильтры). Кажется, что все логично, но на выходе получаете сюрприз. Проблемный код: # Хотим создать 3 функции, которые возвращают 0, 1 и 2 соответственно funcs = [] for i in range(3): funcs.append(lambda: i) # Проверяем r…

09.09.2026 04:47 790 просмотров 2 1 Оригинал

Профилируем Python в продакшене: почему cProfile не подходит, и чем хорош py-spy Когда на проде начинает течь память или скачет CPU, первая мысль, подключить профайлер. Стандартный cProfile, это детерминированный профайлер. Он хукает каждый вызов функции. 📉 Цена: Оверхед может замедлить приложение в 2-5 раз. На нагруженном проде это означает добить сервис окончательно. Для Live-систем нужен Sam…

08.09.2026 05:12 782 просмотров 3 1 Оригинал

📌 Декораторы в Python: как они работают и зачем нужны? Сегодня я покажу вам, как работают декораторы в Python и зачем они вообще нужны. Декораторы позволяют изменять поведение функций без изменения их кода. Они широко применяются в логировании, кешировании, управлении доступом и многом другом. Допустим, у нас есть функция, которая просто выводит «Hello, world!»: def greet(): print("Hello,…

07.09.2026 07:42 764 просмотров 3 1 Оригинал

🐍 Как улучшить читаемость кода в Python? Читаемый код - это не роскошь, а необходимость. Если ваш код трудно понять, даже если он работает, это плохой код. Сегодня разберем несколько простых, но мощных приемов, которые сделают ваш код более понятным. 1️⃣ Используйте говорящие имена переменных Плохой пример: a = 10 b = 20 c = a + b Хороший пример: price = 10 tax = 20 total_cost = price + tax …

03.09.2026 07:38 964 просмотров 2 1 Оригинал

Списковые включения (list comprehensions) могут содержать несколько операторов for и if: In : [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)] Out: [ (0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2) ] Можно также добавлять условия if для фильтрации значений: In : [ (x, y) for x in range(3) for y in range(3) if x != 0 if y != 0 ] Out: [(1, 1),…

02.09.2026 07:34 969 просмотров 2 2 Оригинал

Structured Concurrency в Python 3.11+ (TaskGroup vs Gather) Если вы до сих пор используете asyncio.gather() для запуска конкурентных задач, вы, вероятно, теряете контроль над ошибками. Главная проблема gather: если одна таска падает, остальные продолжают работать (если не стоит return_exceptions=False, который убивает всё сразу, но "грязно"). Плюс, отлавливать несколько ошибок одновременно через…

Похожие каналы

Данные собраны автоматически из открытых источников. Администрация не является автором материалов канала и не отвечает за их содержание. Правовая информация · сообщить о нарушении