ar
Feedback
Python Learning

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 29 236 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 686 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 583 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 29 236 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -223، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.88‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.13‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 011 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 914 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 7.
  • 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 06 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

29 236
المشتركون
-824 ساعات
-577 أيام
-22330 أيام
أرشيف المشاركات
⚙️ sys.getswitchinterval() sys.getswitchinterval() возвращает или устанавливает интервал переключения потоков в Python. Это п
⚙️ sys.getswitchinterval() sys.getswitchinterval() возвращает или устанавливает интервал переключения потоков в Python. Это полезно для оптимизации работы многопоточных программ. Python Learning 👩‍💻

👀 Декоратор для автоматического ретрая функций Иногда функции могут временно завершаться с ошибкой (например, при сетевых за
👀 Декоратор для автоматического ретрая функций Иногда функции могут временно завершаться с ошибкой (например, при сетевых запросах). Вместо ручного повторного вызова можно использовать декоратор, который автоматически перезапустит функцию в случае сбоя. ✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически повторяет вызов функции при возникновении исключения. Python Learning 👩‍💻

👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улу
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных. ✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций. Python Learning 👩‍💻

Обучающий канал по Java @Java

⚙️ gc.get_stats() gc.get_stats() возвращает статистику работы сборщика мусора, включая количество собранных объектов на каждо
⚙️ gc.get_stats() gc.get_stats() возвращает статистику работы сборщика мусора, включая количество собранных объектов на каждом этапе. Это полезно для анализа и оптимизации работы памяти. Python Learning 👩‍💻

⚙️ array.tobytes() array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с би
⚙️ array.tobytes() array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с бинарными файлами, сокетами и сетевыми протоколами. Python Learning 👩‍💻

⚙️ array.tobytes() array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с би
⚙️ array.tobytes() array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с бинарными файлами, сокетами и сетевыми протоколами. Python Learning 👩‍💻

Зачем покупать курсы, книги и искать информацию на древних форумах когда есть Python Power❔ В канале от Senior-разработчика уже можно посмотреть совершенно бесплатно: - количество фишек и полезной инфы - 52 прохождения собеса - 117 рабочих скриптов - слив топ 20 курсов - 10 мастхев книг - 144 задачи которые будут на вашем собесе - гайд как получить первый оффер 🔒Открыли канал на 48 часов, успей залететь!

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Функция sorted() сортирует список по длине слов (key=len). "apple" (5
Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️
Функция sorted() сортирует список по длине слов (key=len). "apple" (5 букв), "cherry" (6 букв), "banana" (6 букв, но остаётся после "cherry" из-за лексикографического порядка). Код выполняется без ошибок.
Python Learning 👩‍💻

⚙️ polars.DataFrame polars.DataFrame — это высокопроизводительная альтернатива pandas, оптимизированная для работы с большими
⚙️ polars.DataFrame polars.DataFrame — это высокопроизводительная альтернатива pandas, оптимизированная для работы с большими данными. Библиотека polars использует многопоточность и ленивые вычисления, ускоряя обработку таблиц в десятки раз. 🔗 Документация Python Learning 👩‍💻

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 13 марта(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открыто
🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 13 марта(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик СберМаркете будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ: 1. Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке 2. Какие вопросы задают на интервью и зачем 3. Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер Это бесплатно? Бесплатно Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwzUj6w

⚙️ mmap.mmap() mmap.mmap() позволяет работать с файлами как с массивами в памяти, что ускоряет чтение и запись больших файлов
⚙️ mmap.mmap() mmap.mmap() позволяет работать с файлами как с массивами в памяти, что ускоряет чтение и запись больших файлов без их полного загрузки в ОЗУ. Python Learning 👩‍💻

🤖 ИИ и iGaming — в чем связь? AI трансформирует индустрию, и знание его возможностей — ключ к успеху. ➡️ Поэтому тебе нужно
🤖 ИИ и iGaming — в чем связь? AI трансформирует индустрию, и знание его возможностей — ключ к успеху. ➡️ Поэтому тебе нужно подписаться на Owner 1win! На канале ты найдешь: Анализ трендов — как AI меняет правила игры в индустрии азартных игр; ⏺Инсайты от экспертов — мнения лидеров рынка о будущем iGaming с использованием ИИ; ⏺Новые подходы к монетизации и привлечению игроков. 😍 Присоединяйся к Owner 1win и будь первым!

🚫 Антипаттерн недели: Изменение списка во время итерации В Python изменение списка во время его обхода может привести к непр
🚫 Антипаттерн недели: Изменение списка во время итерации В Python изменение списка во время его обхода может привести к непредсказуемому поведению, пропуску элементов или IndexError. ✔️ Используйте создание нового списка или итерацию через copy(). Python Learning 👩‍💻

⚙️ os.getrandom() os.getrandom() получает криптографически безопасные случайные байты прямо из генератора операционной систем
⚙️ os.getrandom() os.getrandom() получает криптографически безопасные случайные байты прямо из генератора операционной системы. Это полезно для генерации уникальных токенов и защиты данных. Python Learning 👩‍💻

🐼Обработка Excel-таблиц с Pandas: больше никакой рутины! Excel — отличный инструмент, пока вы не начинаете работать с огромн
🐼Обработка Excel-таблиц с Pandas: больше никакой рутины! Excel — отличный инструмент, пока вы не начинаете работать с огромными таблицами, сложными расчётами и бесконечными формулами. Сортировки, фильтры, ручная обработка — это боль. Как автоматизировать работу с таблицами и делать больше за меньшее время? На открытом вебинаре «Искусство обработки Excel-таблиц с Pandas» 11 марта в 20:00 (мск): - Узнаем, как загружать, фильтровать и группировать данные в Pandas - Освоим автоматизацию рутинных задач, чтобы не тратить часы на одно и то же - Разберём, как строить графики и визуализировать данные прямо из таблиц Всем участникам — скидка на большое обучение «Python Developer. Basic». ⚡️Регистрация открыта: https://otus.pw/n8Nt/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🐼Обработка Excel-таблиц с Pandas: больше никакой рутины! Excel — отличный инструмент, пока вы не начинаете работать с огромн
🐼Обработка Excel-таблиц с Pandas: больше никакой рутины! Excel — отличный инструмент, пока вы не начинаете работать с огромными таблицами, сложными расчётами и бесконечными формулами. Сортировки, фильтры, ручная обработка — это боль. Как автоматизировать работу с таблицами и делать больше за меньшее время? На открытом вебинаре «Искусство обработки Excel-таблиц с Pandas» 11 марта в 20:00 (мск): - Узнаем, как загружать, фильтровать и группировать данные в Pandas - Освоим автоматизацию рутинных задач, чтобы не тратить часы на одно и то же - Разберём, как строить графики и визуализировать данные прямо из таблиц Всем участникам — скидка на большое обучение «Python Developer. Basic». ⚡️Регистрация открыта: https://otus.pw/n8Nt/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ types.GenericAlias types.GenericAlias позволяет программно создавать типизированные аннотации, как если бы они были объявл
⚙️ types.GenericAlias types.GenericAlias позволяет программно создавать типизированные аннотации, как если бы они были объявлены с list[int], dict[str, float] и другими параметризованными типами. Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting