23 Jun 2025, 23:04 UTC27 viewsread 12 August 2026
Photo
Было, и не раз
Channel
PyTips | Code Life
@python_everyday
On this record: Topic · Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
2subscribers
-4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1002433081848 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @python_everyday |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 12 August 2026 |
| Last confirmed live | 11 October 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 11 October 2026 |
| On Telegram | t.me/python_everyday |
Topic
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 3 October 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 93% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 11 Oct 2026, 11:38 | 2 | -2 |
| 1 Oct 2026, 09:56 | 4 | -2 |
| 12 Aug 2026, 21:02 | 6 | no change |
| 7 Aug 2026, 14:35 | 6 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 20 June 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 1 page of 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 23 June 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Recent posts
23 Jun 2025, 19:50 UTC26 viewsread 12 August 2026
Photo
Работа с транзакциями в SQLAlchemy позволяет контролировать выполнение операций с базой данных. Чтобы создать транзакцию, используем контекстный менеджер Session. from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_engine('sqlite:///example.db') Session = sessionmaker(bind=engine) with Session() as session: try: # Добавляем новый объект session.add(new_o…
23 Jun 2025, 13:53 UTC16 viewsread 12 August 2026
Photo
Создаем виртуальное окружение с помощью venv. Для этого в терминале переходим в нужную папку и выполняем команду: python -m venv myenv Это создаст каталог myenv, где будут храниться зависимости. Чтобы активировать окружение, используем: - Для Windows: myenv\Scripts\activate - Для Mac/Linux: source myenv/bin/activate Знак активации окружения добавляет префикс к командной строке. Устанавливаем пакеты с …
23 Jun 2025, 11:04 UTC11 viewsread 12 August 2026
Photo
Эмм, ну допустим...
23 Jun 2025, 07:56 UTC12 viewsread 12 August 2026
Photo
Чтобы опубликовать пакет на PyPI, используем setuptools. Создаем файл setup.py: from setuptools import setup, find_packages setup( name='название_пакета', version='0.1', packages=find_packages(), install_requires=[ 'Библиотека1', 'Библиотека2', ], author='Имя Автора', description='Описание пакета', url='https://github.com/ваш_проект', ) Убедимся, что пакет собран. З…
22 Jun 2025, 15:04 UTCviews —
PyTips | Code Life pinned a photo
22 Jun 2025, 15:04 UTC11 viewsread 12 August 2026
Photo
💻 Мы сделали ChatGPT прямо в Telegram! Теперь не нужно искать сторонние сайты — просто откройте нашего бота: @ChatGPT. 🤖 Что умеет бот? Отвечает на вопросы и не только Помогает с кодом и решениями задач Пишет тексты, объясняет сложное простыми словами Бесплатно. Без СМС и регистрации. Просто пользуйтесь.
22 Jun 2025, 14:04 UTC8 viewsread 12 August 2026
Photo
Работа со словарями в Python позволяет удобно хранить пары "ключ-значение". Словари изменяемы, что даёт возможность добавлять и удалять элементы. Пример создания словаря: contacts = { "Alice": "[email protected]", "Bob": "[email protected]" } Добавим нового пользователя: contacts["Charlie"] = "[email protected]" Удалим Боба: del contacts["Bob"] Чтобы получить все ключи и значения: print(contacts.ke…
22 Jun 2025, 08:06 UTC4 viewsread 12 August 2026
Photo
Работа с графами в Python часто требует использования библиотек. Рассмотрим networkx. Эта библиотека позволяет легко создавать, манипулировать и изучать структуры графов. Пример создания простого графа: import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (1, 3)]) Чтобы вывести количество узлов и рёбер: print("Узлы:", G.number_of_nodes()) print("Рёбра:", G.number_of_edges()) Для визуализации…
22 Jun 2025, 02:09 UTC5 viewsread 12 August 2026
Photo
Для тестирования в Python активно используем библиотеку unittest. Она позволяет организовать тесты в классы и настраивать тестовые случаи. Пример теста с unittest: import unittest def add(a, b): return a + b class TestMathOperations(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(add(1, 2), 3) self.assertEqual(add(-1, 1), 0) if __name__ == '__main__': unittest.main() Запуск…
21 Jun 2025, 20:12 UTC3 viewsread 12 August 2026
Photo
Для работы с Excel файлами часто используем библиотеку openpyxl. Она позволяет читать и записывать данные в формате .xlsx. Вот пример, как создать новый файл и записать в него данные: from openpyxl import Workbook # Создаём новый workbook и выбираем активный лист wb = Workbook() ws = wb.active # Записываем данные ws['A1'] = "Имя" ws['B1'] = "Возраст" ws.append(["Иван", 25]) ws.append(["Мария", 30]) # Сохраняем фа…
21 Jun 2025, 14:15 UTC2 viewsread 12 August 2026
Photo
Python поддерживает множество библиотек для анализа данных. Например, Pandas позволяет эффективно обрабатывать и анализировать данные. Мы можем читать данные из различных форматов, включая CSV и Excel. Пример чтения CSV файла: import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') print(data.head()) Здесь pd.read_csv загружает данные, а data.head() показывает первые 5 строк. Для визуализации данных используем Matpl…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @python_everyday. 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.
Mentions
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.
Cite this entry
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 11 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“PyTips | Code Life” (@python_everyday), 2 subscribers as measured 11 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/python_everyday.
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.