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
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Learning
تُعد قناة Python Learning (@python_per_month) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 28 467 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 593 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 671 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 28 467 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -258، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.41% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 997 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 971 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 27 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
28 467
المشتركون
-624 ساعات
-717 أيام
-25830 أيام
أرشيف المشاركات
28 467
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!
28 467
⌛ 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 👩💻
28 467
⚙️ 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 👩💻28 467
🔍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
28 467
⚙️ 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 👩💻28 467
🤖 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!
28 467
🚫 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 👩💻28 467
⚙️ 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 👩💻28 467
🐼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
28 467
🐼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
28 467
⚙️ 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 👩💻28 467
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция map() применяет лямбда-функцию lambda x: x ** 2 ко всем элементам списка numbers. list(squared) превращает объект map в список [1, 4, 9, 16]. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ sys.getallocatedblocks()
sys.getallocatedblocks() возвращает количество блоков памяти, выделенных интерпретатором Python. Это полезно для отладки утечек памяти и анализа работы сборщика мусора.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ faulthandler.dump_traceback()
faulthandler.dump_traceback() позволяет принудительно вывести текущий стек вызовов без аварийного завершения программы. Это полезно для отладки зависших процессов или анализа выполнения кода.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ sys.unraisablehook
sys.unraisablehook позволяет перехватывать исключения, которые не могут быть обработаны обычным try-except, например, ошибки в деструкторах (__del__). Это полезно для отладки и логирования неожиданных ошибок.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
🚫 Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов как ключей в словаре
В Python ключи в
dict должны быть неизменяемыми (immutable). Если использовать изменяемые объекты (списки, множества), это приведёт к TypeError, так как такие объекты нехешируемы.
✔️ Используйте кортежи или строки в качестве ключей.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ threading.excepthook()
threading.excepthook() позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для логирования и предотвращения неожиданного завершения программы.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ gc.freeze()
gc.freeze() фиксирует все уже существующие объекты в памяти, исключая их из будущих сборок мусора. Это полезно для оптимизации долгоживущих процессов, например, серверов или CLI-приложений, снижая нагрузку на сборщик мусора.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻