Channel
@Pythonscriptss
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,867subscribers
-2 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002199352669 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @Pythonscriptss |
| Created | Between 1 June 2024 and 30 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 10 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 10 August 2026 |
| On Telegram | t.me/Pythonscriptss |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 10:20 | 2,867 | -2 |
| 7 Aug 2026, 08:14 | 2,869 | no change |
| 6 Aug 2026, 22:02 | 2,869 | first reading |
20 posts held, back to 21 November 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 10 June 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 11 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
106 reactions across 19 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 49.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 52 | 49.1% | |
| 👍 | 29 | 27.4% | |
| 🔥 | 8 | 7.55% | |
| 👎 | 7 | 6.60% | |
| 🤡 | 4 | 3.77% | |
| 💊 | 1 | 0.943% | |
| 💘 | 1 | 0.943% | |
| 😭 | 1 | 0.943% | |
| 🤮 | 1 | 0.943% | |
| 🤯 | 1 | 0.943% | |
| 🥰 | 1 | 0.943% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 19 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 106reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 21 November 2025 to 10 June 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Python иногда может выглядеть как тёмная магия. Вот однострочный quicksort через lambda: q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]]) Что тут происходит: * берём первый элемент как pivot * всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева * сам pivot ставим в центр * всё, что больше, рекурсивно сортируем справа * если список пустой, возвращается пус…
👎2❤1🤯1
⚡️ Python в 2026 - это не теория, а навык, который можно сразу применять. Курс для тех, кто хочет не просто «посмотреть уроки», а реально научиться писать код, автоматизировать задачи, собирать проекты и пользоваться ИИ в разработке без слепого копирования. Что внутри: - Python с нуля - много практики - реальные задачи и проекты - автоматизация - работа с файлами, данными и API - вайбкодинг как современный навык -…
❤2🔥2👍1🥰1
🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - …
👍2🔥1
✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок про «выучить нейросети за месяц» Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps. И это не просто очередной список ссылок в стиле «посмотри 40 курсов и станешь ML engineer». Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт…
👍4❤2🔥2😭1
🚀 Browser Harness - это легкий инструмент, позволяющий LLM выполнять любые задачи в браузере с полной свободой действий. Он самозаживляющийся и работает напрямую с Chrome через WebSocket, позволяя агенту добавлять недостающие функции по мере выполнения задач. Основные моменты: - Полная свобода действий для LLM в браузере. - Самообучение: агент создает недостающие функции. - Поддержка бесплатных удаленных браузеров. …
❤1👍1
Создание новой переменной в Python фактически означает создание нового имени для уже существующего объекта. Именно поэтому этот процесс называется связыванием имени (name binding). Существует множество способов связать имя с объектом. Вот примеры того, как можно связать x: x = y # Присваивание import x # Импорт модуля class x: pass # Определение класса def x(): pass # Определение функции def y(x): pas…
👍2❤1
🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»? Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше. Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы: - принимают решения сами - ходят в API - работают с Postgres и Redis - управляют браузером через Playwright - доводят задачи до результата без человека И вот правда, о которой мало говорят: 90% таких систем у…
👍3❤2
🚀 Себастьян Рашка собрал в одном месте галерею архитектур современных языковых моделей. Внутри - 40+ моделей (2024–2026): от DeepSeek и Qwen до Nemotron и Grok. Для каждой модели есть: • наглядная схема архитектуры • размер и число параметров • тип декодера • ссылки на технические отчёты и конфиги • иногда даже реализации По сути это единая карта современных LLM, где можно быстро посмотреть, как устроены разные м…
❤5👍2🔥1
🐍 Python-библиотеки - сложность изучения 🔥 • 🌐 Requests - 🟢 Легко • 📊 Pandas - 🟢 Легко • 🔢 NumPy - 🟢 Легко • 📈 Matplotlib - 🟢 Легко • 🕸️ BeautifulSoup - 🟢 Легко • ⚡ FastAPI - 🟡 Легко–Средне • 🧩 Pydantic - 🟡 Легко–Средне • 📦 Pytest - 🟡 Легко–Средне • 🗄️ SQLAlchemy - 🟠 Средне • 🤖 Scikit-Learn - 🟠 Средне • 🔥 PyTorch - 🟠 Средне • 🧠 TensorFlow - 🟠 Средне • 📉 Statsmodels - 🟠 Средне • 🧬 Dask - 🔴 Сложно • ⚡ Ray - 🔴 Сложн…
👍4🤮1
Photo, posted without a caption
🤡4💘1
👇Python баг, который выглядит безобидно… но ломает логику #python fruits = ["apple", "lime", "orange", "pineapple", "orange"] for f in fruits: if f == "orange": fruits.remove(f) print(fruits) Ожидание: оба orange удалятся. Реальность: один orange остаётся. Почему так происходит? Ты изменяешь список во время итерации. После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент. …
❤3👍1💊1
⚡️ Python-код, который работает, но делает лишнее в 100 раз Этот Python-код выглядит нормально. Он работает. Он проходит тесты. Но делает лишнюю работу в десятки, а иногда и в сотни раз. Самая частая причина — ты случайно превращаешь линейный алгоритм в квадратичный. Типичный сценарий: - есть список - внутри цикла ты каждый раз делаешь in, count, index - на маленьких данных всё быстро - на реальных — приложение на…
👎4❤2👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @Pythonscriptss. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank — 885,106 of 1,151,006entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Python Скрипты” (@Pythonscriptss), 2,867 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Pythonscriptss.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.