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 29 192 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 690 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 604 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 29 192 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -225، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.07%. 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 1 773 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 12 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
29 192
المشتركون
-824 ساعات
-487 أيام
-22530 أيام
أرشيف المشاركات
29 192
pydoc
pydoc — это инструмент, предназначенный для генерации документации и предоставления информации о модулях, классах, функциях и методах. Этот инструмент позволяет вам получить доступ к документации и справочной информации о стандартных библиотеках и вашем собственном коде.
#для_начинающих
29 192
Декораторы для проверки сигнатуры метода
Декораторы для проверки сигнатуры метода (method signature checking decorators) могут быть полезными для улучшения контроля над аргументами и возвращаемыми значениями методов. Они позволяют вам проверить, что метод вызывается с правильными типами аргументов и возвращает ожидаемые значения. Для создания таких декораторов можно использовать библиотеку
functools и inspect.
#для_продвинутых29 192
Срезы
Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).
#для_начинающих
29 192
Обезьяний патч
Обезьяний патч (Monkey patch) в Python — это техника, которая позволяет изменять или расширять функциональность существующих классов, модулей или объектов во время выполнения программы. Этот термин образовался из-за аналогии с идеей того, что вы «насаживаете» (patch) код поверх существующего, подобно обучению обезьяны выполнять новые трюки.
#для_продвинутых
29 192
PYTHONOPTIMIZE
PYTHONOPTIMIZE — это переменная среды в Python, которая используется для оптимизации выполнения кода на языке Python. Эта переменная определяет уровень оптимизации, который применяется к коду при его выполнении.
Вы можете установить значение PYTHONOPTIMIZE в соответствующей переменной среды перед запуском интерпретатора Python, чтобы управлять уровнем оптимизации ваших программ. Это установит уровень оптимизации на 2 для выполнения my_script.py.
#для_продвинутых29 192
classmethod
classmethod — это декоратор в Python, который используется для определения методов класса, которые не принимают экземпляр класса (self) в качестве первого аргумента, а вместо этого принимают класс (cls) в качестве первого аргумента. Эти методы могут использоваться для операций, которые связаны с самим классом, а не с его экземплярами.
#для_начинающих
29 192
Функция id()
Функция
id() используется для получения уникального идентификатора объекта. Этот идентификатор является целым числом, которое уникально для каждого объекта в рамках выполнения программы. Функция id() принимает один аргумент, который представляет собой объект, и возвращает его идентификатор.
Обратите внимание, что идентификатор объекта может измениться во время выполнения программы, если объект перемещается в памяти. Поэтому id() полезно для определения, указывают ли две переменные на один и тот же объект, но не следует полагаться на него для других целей, таких как сравнение объектов на идентичность.
#для_продвинутых29 192
Ключевое слово self
Ключевое слово
self используется в методах классов для ссылки на текущий экземпляр (объект) класса. Оно является обязательным первым параметром в определении большинства методов классов. Когда вы вызываете метод объекта класса, Python автоматически передает этому методу ссылку на сам объект в виде аргумента self.
#для_начинающих29 192
Глубокое копирование (deep copy)
Глубокое копирование нужно для создания полной копии объекта, включая все вложенные объекты. Это важно для изменяемых объектов, таких как списки, чтобы изменения в копии не затрагивали оригинал.
Когда мы вызываем глубокое копирование, происходит следующее:
- Создается новый контейнерный объект (список, словарь и т. д.);
- Для каждого элемента исходного объекта рекурсивно вызывается глубокое копирование:
- Если элемент является изменяемым объектом (списком, словарем), то создается его копия с рекурсивным копированием вложенных элементов;
- Если элемент неизменяемый (число, строка) - он просто копируется как есть;
- Копии вложенных объектов вставляются в копию исходного объекта.
#это_база
29 192
Журнал XOR – мастхев для любого программиста. Новости, мемы и много кода.
Присоединяйся к самому большому сообществу айтишников: @xor_journal
29 192
Закон Амдала
Закон Амдала — это концептуальное правило, описывающее ограничения ускорения, которое можно достичь при оптимизации только части вычислений в программе. Он был предложен Генри Амдалом в 1967 году и является важным принципом в области параллельных вычислений.
Правило Амдала утверждает, что общий выигрыш в производительности от ускорения какой-либо части программы ограничен долей этой части, которая не может быть параллельно выполнена, плюс долей последовательных вычислений.
#для_продвинутых
29 192
Что такое линейная сложность сортировки?
Линейная сложность сортировки обозначает алгоритм сортировки, который имеет временную сложность, пропорциональную количеству элементов в сортируемом массиве (или коллекции). В математической нотации линейная сложность обозначается как O(n), где "n" - количество элементов.
Примером линейной сортировки может быть алгоритм «сортировка подсчётом» (counting sort). В этом алгоритме создается дополнительный массив для подсчета количества вхождений каждого элемента. Затем на основе этой информации о количестве вхождений каждого элемента строится отсортированный массив.
#для_начинающих
29 192
Что такое MRO?
MRO (Method Resolution Order) — это механизм, используемый для определения порядка разрешения методов при наследовании классов и множественном наследовании. MRO определяет, какие методы будут вызываться в случае, когда у наследующего класса есть методы с одинаковыми именами, унаследованными от разных базовых классов.
MRO в Python определяется с помощью алгоритма C3 Linearization (C3 линеаризации). Этот алгоритм гарантирует, что порядок разрешения методов будет согласован и предсказуем вне зависимости от порядка наследования. Он предотвращает проблемы, связанные с амбигуитетами и неоднозначностями в множественном наследовании.
#для_продвинутых
29 192
Сигналы
Сигналы представляют собой асинхронные уведомления, отправляемые операционной системой процессу или программе в ответ на определенное событие, такое как прерывание, ошибка, запрос завершения и т. д. Сигналы позволяют программам реагировать на различные ситуации, возникающие во время выполнения.
В Python существует модуль
signal, который предоставляет функциональность для работы с сигналами. Он позволяет программистам создавать обработчики сигналов, которые могут быть вызваны при получении определенных сигналов операционной системы.
#для_начинающих29 192
Middleware (Django)
Middleware (промежуточное программное обеспечение) — это слой программного кода, который работает между различными компонентами приложения для обработки и управления запросами, ответами и другими аспектами обработки данных. Middleware обычно используется в веб-фреймворках и приложениях для обработки HTTP-запросов, но концепция middleware может применяться и в других контекстах.
Основная идея middleware заключается в том, чтобы добавить дополнительную логику или функциональность к обработке запросов и ответов без необходимости изменения основного кода приложения.
#для_начинающих
29 192
Гринлеты
Гринлеты обычно связан с библиотекой Gevent, которая предоставляет механизм асинхронного программирования, используя зеленые потоки (greenlets). Зеленые потоки (greenlets) являются легковесными «корутинами», то есть функциями, которые можно приостанавливать и возобновлять выполнение, а также передавать им управление без необходимости полного переключения контекста, как это происходит с потоками операционной системы.
Gevent предоставляет высокоуровневый интерфейс для работы с гринлетами, позволяя программистам писать асинхронный код, который выглядит подобно синхронному. Это может упростить написание кода, который обрабатывает множество одновременных задач без явного использования многопоточности или многозадачности на уровне операционной системы.
#для_продвинутых
29 192
Фабрика декораторов
Фабрика декораторов — это структура или функция, которая генерирует и возвращает другие декораторы. Декораторы — это функции, которые используются для изменения поведения других функций или методов, путем обертывания (декорирования) их вокруг определенной логики.
Использование фабрики декораторов позволяет создавать более гибкие и параметризованные декораторы. Это может быть полезно, когда вам нужно применить различное поведение декоратора к разным функциям или когда вам необходимо настроить декоратор с определенными параметрами.
#для_начинающих
29 192
Фабрика декораторов
Фабрика декораторов — это структура или функция, которая генерирует и возвращает другие декораторы. Декораторы — это функции, которые используются для изменения поведения других функций или методов, путем обертывания (декорирования) их вокруг определенной логики.
Использование фабрики декораторов позволяет создавать более гибкие и параметризованные декораторы. Это может быть полезно, когда вам нужно применить различное поведение декоратора к разным функциям или когда вам необходимо настроить декоратор с определенными параметрами.
#для_начинающих
29 192
🐍 Курс «Python для Пентестера»
Старт: 4 сентября
Длительность: 3 месяца
ℹ️ На курсе будем изучать продвинутые техники использования Python, научимся писать прикладной софт, который используется пентестерами в их профессиональной деятельности. Максимум практики, чат с живым общением и поддержка преподавателей!
🎓 После 3-месячного онлайн-курса «Python для пентестера» вы сможете:
✔️ Эффективно использовать базы данных и сеть Интернет;
✔️ Получать данные от сайтов в автоматическом режиме;
✔️ Писать прикладные программы на Python.
❗️После прохождения курса у вас остается доступ к материалам в течение года
🏆 Выдаём УПК/сертификат при успешной сдаче экзамена
В честь начала учебного года команда Академии дарит скидку 10% на оплату курса до 10 сентября. Промокод: ОСЕНЬ2023. Возможна оплата в рассрочку.
📌 Узнать подробнее о курсе
29 192
Pickling
Pickling — это процесс сериализации объектов Python в байтовую последовательность и их обратное восстановление из этой последовательности. Pickling позволяет сохранять сложные объекты, такие как списки, словари, классы и пользовательские объекты, в байтовом формате, который затем можно сохранить в файле или передать по сети, а затем восстановить обратно в исходное состояние.
#для_начинающих