Channel
@yeahub_python_backend
On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
1,800subscribers
-29 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002437450595 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @yeahub_python_backend |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 30 August 2026 |
| Measurements held | 9 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 30 August 2026 |
| On Telegram | t.me/yeahub_python_backend |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 30 Aug 2026, 08:14 | 1,800 | -3 |
| 27 Aug 2026, 11:04 | 1,803 | -6 |
| 24 Aug 2026, 11:07 | 1,809 | -7 |
| 21 Aug 2026, 02:23 | 1,816 | -5 |
| 17 Aug 2026, 17:03 | 1,821 | -5 |
| 14 Aug 2026, 18:28 | 1,826 | -1 |
| 11 Aug 2026, 11:44 | 1,827 | -2 |
| 7 Aug 2026, 17:33 | 1,829 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:23 | 1,829 | first reading |
20 posts held, back to 9 July 2026 — 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (9 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 471 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 17:33 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
#trainer #игры 📚 CheckiO Интерактивный тренажер для изучения Python, который помогает быстро освоить основные концепции и навыки языка. Платформа предлагает задачи и проекты разного уровня сложности. Это помогает набраться опыта в кодировании, решении проблем и усвоении синтаксиса Python и подготовиться к реальным рабочим задачам. Перейти к материалу 📣 Все для прокачки навыков: ✅ Анонсы → канал ✅ Комьюнити → чат ✅…
#Собес #transaction_anomalies #dirty_read #non-repeatable_read 🤔 Какие аномалии транзакций существуют? 💬 Кратко: Аномалии транзакций — это проблемы, возникающие при параллельном выполнении нескольких транзакций без должной изоляции. Основные типы: "грязное чтение" (чтение незафиксированных данных), "неповторяющееся чтение" (изменение строки другой транзакцией между чтениями), "фантомное чтение" (появление новых стро…
#Собес #python #hash #event_loop 🤔 Middle Python Backend разработчик в Анлимитед Продакшн Техническое собеседование. Вилка: 200к+. Был акцент на глубокое понимание Python, асинхронности и работы с объектами. 💬 Вопросы: - Что такое метаклассы? - Какая сложность нахождения одинаковых ключей в двух множествах разной длины? - Как работают коллизии в словарях и хэш-таблицах? - Переменные, ссылки, объекты — как они …
#Собес #api #schema #openapi 🤔 Какие преимущества даёт явное описание схем и примеров полей в FastAPI? 💬 Кратко: Явное описание схем и примеров в FastAPI делает API самодокументируемым и понятным без чтения кода. Клиенты сразу видят формат запросов и ответов, допустимые поля и их типы. Это снижает количество ошибок при интеграции и ускоряет разработку. Кроме того, такие схемы используются для автоматической валидац…
#article #decorators 📚 Разбираемся с декораторами в Python Статья подробно объясняет, что такое декораторы в языке Python — специальная конструкция, позволяющая «оборачивать» функции или классы, изменяя или расширяя их поведение без изменения исходного кода. Автор начинает с базового определения декораторов, показывает, как они работают, и приводит практические примеры: от написания собственного декоратора retry, ко…
#Собес #balance #transaction 🤔 Как бы вы спроектировали хранение пользовательского баланса в базе данных? 💬 Кратко: Баланс нельзя хранить как обычное число без защиты от гонок. Необходимо обеспечить атомарность операций и защиту от конкурентных обновлений. Часто используется модель с журналом операций и вычисляемым или агрегированным балансом. Это снижает риск потери денег и упрощает аудит. 📌 Полный разбор + приме…
#Собес #scrape #metrics #prometheus 🤔 Middle Python Backend-разработчик в компанию ОКБ Техническое собеседование. Вилка 220к. Много тупых и ненужных вопросов на второстепенные технологии. 💬 Вопросы: - Что такое Redis и как он используется? - Какие инструменты используются для мониторинга? (Prometheus, Grafana, Sentry) - Как Redis может помочь в кэшировании данных? - Разница микросервисов и монолита - Каковы п…
#Собес #fast_api #database #orm 🤔 Поддерживает ли FastAPI интеграцию с базами данных? 💬 Кратко: FastAPI поддерживает интеграцию с базами данных через ORM-библиотеки, такие как SQLAlchemy и Tortoise-ORM, а также напрямую через драйверы. Для управления асинхронными запросами к базам данных можно использовать библиотеки, такие как Databases и Asyncpg. 📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе: 👉 Перейти …
#documentation #яндекс #алгоритмы 📚 Структурный подход к алгоритмам: от теории к практике. Освойте ключевые темы — сортировки, графы, динамическое программирование и жадные алгоритмы — через учебник с примерами, заданиями и квизами. Идеальный старт для погружения в мир алгоритмов. Перейти к материалу 📣 Все для прокачки навыков: ✅ Анонсы → канал ✅ Комьюнити → чат ✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #deadlock #postgresql #transaction 🤔 Как СУБД (например, PostgreSQL) обрабатывает взаимоблокировки? 💬 Кратко: PostgreSQL автоматически обнаруживает взаимоблокировки с помощью графа ожидания блокировок. Когда обнаруживается цикл в этом графе (что указывает на deadlock), СУБД выбирает одну транзакцию в качестве "жертвы" и откатывает ее, освобождая заблокированные ресурсы. Выбранная транзакция получает ошибку, …
#Собес #pydantic #fastapi #generators 🤔 Middle Python Backend-разработчик в ЭКОПСИ Техническое собеседование. 300к+. Опыт в резюме — 3+ года 💬 Вопросы: - Какие есть типы данных в Python? - Что такое контекстный менеджер? - В чем разница между итератором и генератором? - Расскажи о принципах ООП в контексте Python - Что такое итератор? 👉 Все вопросы из этого собеседования (50) 📣 Все для прокачки навыков: ✅ А…
#Собес #stub #file #pyi 🤔 Что такое stub-файлы и для чего они используются? 💬 Кратко: Stub-файлы — это файлы с аннотациями типов без реализации кода. Они используются для статического анализа и автодополнения. Обычно применяются, когда исходный код не содержит типов или написан на другом языке. Stub-файлы имеют расширение .pyi. Они помогают улучшить качество типизации без изменения рабочего кода. 📌 Полный разбор +…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @yeahub_python_backend. 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.
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 30 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Python Backend | YeaHub” (@yeahub_python_backend), 1,800 subscribers as measured 30 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/yeahub_python_backend.
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.