متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python Learning
الذهاب إلى القناة على Telegram
№ 4974297878 Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Learning
تُعد قناة Python Learning (@python_per_month) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 29 199 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 688 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 613 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 29 199 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -225، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.94%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 735 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 10.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“№ 4974297878
Обучающий канал по Python
Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy
По всем вопросам @mascarov_valentin
Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
29 199
المشتركون
-424 ساعات
-487 أيام
-22530 أيام
أرشيف المشاركات
29 199
💻 🐍 Профессия «Python-разработчик»
Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django.
Пройдите 5 бесплатных уроков и поймите, подходит ли вам профессия!
COSMO чёрная пятница: успейте получить скидку до 120 000р.
Расширяем горизонты Вселенной - добавим +6 месяцев сопровождения наставника и карьерного консультанта после завершения обучения.
Переходите по ссылке — https://ru.hexlet.io/link/zkqhlG, выбирайте скидку и забирайте подарки🎁🎁🎁
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KRt7U
29 199
Поверхностное копирование
Копирование объектов может быть выполнено как «поверхностное» (shallow) копирование или «глубокое» (deep) копирование. Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.
Глубокое копирование мы уже рассматривали в посте выше, поэтому этот пост мы посвятим Поверхностному копированию.
При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.
Заметьте, что изменения во вложенных объектах будут видны как в оригинале, так и в его поверхностной копии.
#для_начинающих
29 199
Метод str.replace()
Метод
str.replace() в Python используется для замены подстроки в строке новой подстрокой. Вот базовый синтаксис метода:
new_string = old_string.replace(old_substring, new_substring)где:
old_string — исходная строка, в которой вы хотите выполнить замену.
old_substring — подстрока, которую вы хотите заменить.
new_substring — новая подстрока, которой вы хотите заменить старую подстроку.
#для_начинающих29 199
PsychoPy
PsychoPy — это программное обеспечение для создания экспериментов в области психологии, нейронауки и экспериментальной психиатрии с использованием языка программирования Python. Он предоставляет инструменты для создания различных видов стимулов, управления временем, сбора данных и анализа результатов.
В примере на картинке мы создаем окно, текстовый стимул, отображаем его, ждем 2 секунды и затем закрываем окно. PsychoPy предоставляет богатый набор функций для создания более сложных экспериментов, таких как представление изображений, воспроизведение звуков, сбор данных о времени реакции и многое другое.
#для_продвинутых
29 199
В моей компании 3 из 4 сотрудников – AI агенты. И я планирую
уволить последних людей
до 2025 года.🤒 Илон Маск Эта цитата – фейк, в реальности Маск сказал, что AI - это самая разрушительная сила в истории, которая будет умнее самого умного человека и сможет выполнять всю работу за нас 😉 Многую работу AI-агенты уже выполняют, к 2025 они будут полностью заменять команды разработчиков, взаимодействуя по API со всеми сервисами от GitHub и Sentry до Figma. Почитайте этот обзор про автономных AI-агентов. Если вы только планируете включаться в тему - сейчас самое время. Нужны базовые навыки разработки на Python, хватит этого бесплатного курса.
29 199
⚡️ Как работать с фреймворком Spark еще эффективнее?
Расскажем на бесплатном открытом уроке «Оптимизация Spark» от OTUS, который проведет Вадим Заигрин, ведущий эксперт по Spark, Kafka и Data Engineering.
💻 На вебинаре:
— Рассмотрим типичные проблемы Spark-приложений
— Изучим способы оптимизации
— Познакомимся с Adaptive Query Execution
📢📢 Занятие пройдёт 14 ноября в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Spark Developer». Это отличная возможность совершенно бесплатно протестировать формат обучения и задать преподавателю любые вопросы в режиме реального времени. После урока вы сможете стать студентом курса на специальных условиях.
➡️ Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/36ZuKD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
29 199
pprint
pprint (pretty-print) предоставляет функционал для красивого вывода структур данных в удобочитаемой форме. Он используется для отображения сложных объектов, таких как словари и списки, с отступами и переносами строк для лучшей читаемости.
#для_начинающих29 199
Green threads
Зелёные потоки (green threads) — это потоки выполнения, управление которыми вместо операционной системы производит виртуальная машина (ВМ). Green threads эмулируют многопоточную среду, не полагаясь на возможности ОС по реализации легковесных потоков. Управление ими происходит в пользовательском пространстве, а не пространстве ядра, что позволяет им работать в условиях отсутствия поддержки встроенных потоков.
#для_продвинутых
29 199
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/c/Python_per_month
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
29 199
PySimpleGUI
PySimpleGUI — это простая и легкая в использовании библиотека для создания графического интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простые инструменты для создания оконных приложений с использованием графических элементов, таких как кнопки, текстовые поля, чекбоксы и др. PySimpleGUI предоставляет удобный интерфейс для создания GUI, особенно для начинающих разработчиков.
PySimpleGUI поддерживает различные стили и темы, и вы можете легко настраивать внешний вид вашего приложения. Вы можете найти дополнительные примеры использования PySimpleGUI на официальном сайте проекта.
#для_продвинутых
29 199
Класс Process
Класс
Process предоставляется модулем multiprocessing и используется для создания и управления процессами. Процессы являются отдельными экземплярами выполнения программы, каждый со своим собственным пространством памяти, ресурсами и потоками выполнения. Использование процессов вместо потоков может быть полезным в ситуациях, когда требуется более высокая изоляция данных, или когда нужно использовать несколько ядер процессора для параллельной обработки.
Класс Process предоставляет простой способ создания процесса в Python. Он принимает функцию, которую нужно выполнить в новом процессе, и может быть использован для передачи данных между родительским и дочерним процессами.
#для_начинающих29 199
Метод issuperset()
Метод
issuperset() возвращает True, если все элементы указанного набора существуют в исходном наборе, в противном случае он возвращает False.
#для_начинающих29 199
Библиотека setuptools
Библиотека
setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.
setuptools предоставляет функциональность для создания файлов setup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.
#для_начинающих29 199
Генераторы коллекций
В Python генераторы коллекций (или генераторы) представляют собой удобный способ создания итерируемых последовательностей данных без необходимости сохранять все элементы в памяти. Они могут использоваться для генерации значений на лету, что делает их полезными для работы с большими или бесконечными последовательностями данных.
Генераторы коллекций можно создать с использованием специального синтаксиса, который похож на генераторы списков, но вместо создания списка они создают генераторный объект. В примере на картинке мы создали генератор выражений. Генераторы выражений особенно полезны, когда вы работаете с большими объемами данных, так как они не сохраняют все элементы в памяти, а генерируют их по мере необходимости.
#для_начинающих
29 199
Бэкендеры, приходите послушать, как устроена работа в командах Яндекса. Компания организует Yandex Backend Tour по 5-ти городам России (Москва, Екатеринбург, Нижний Новгород, Новосибирск и Санкт-Петербург), где разработчики Cloud, Еды, Лавки Рекламы, Маркета и других популярных сервисов расскажут о продуктах и технологиях.
Коммерческие разработчики с опытом смогут попасть в понравившуюся команду всего за неделю, с 20 по 26 ноября. Для этого нужно будет пройти предварительный контест до 19 ноября и 2 тех. собеса с кодингом в онлайн-редакторе.
Для подготовки самыми полезными, по словам успешных кандидатов, оказываются задачки из Яндекс Контеста и LeetCode (тут берите уровень medium).
29 199
Библиотека CVXPY
Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Python. Она позволяет решать широкий спектр задач оптимизации, таких как линейное программирование, квадратичное программирование, полуопределенное программирование и другие, с использованием декларативного синтаксиса.
Чтобы начать использовать библиотеку CVXPY, вам потребуется установить её и импортировать в свой Python-скрипт или среду.
В примере на картинке мы создали две переменные
x и y, определили целевую функцию и ограничения, создали задачу оптимизации, и затем решили её с использованием метода solve(). Результаты оптимизации доступны через атрибуты value переменных.
#для_начинающих