Python Learning
前往频道在 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
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Python Learning 的分析概览
频道 Python Learning (@python_per_month) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 28 873 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 4 657，并在 俄罗斯 地区排名第 22 569 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 28 873 名订阅者。
根据 13 七月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -284，过去 24 小时变化为 -10，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 9.08%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.94% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 622 次浏览，首日通常累积 850 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 3。
- 主题关注点： 内容集中在 learning, строка, модуль, собеседование, zip 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“№ 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”
凭借高频更新（最新数据采集于 14 七月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
28 873
订阅者
-1024 小时
-727 天
-28430 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+8
在0个频道中
六月 '26
+15
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+56
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+30
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+18
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+31
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+13
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+36
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+19
在1个频道中
Get PRO
十月 '25
+41
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+18
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+26
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+6
在1个频道中
Get PRO
六月 '25
+11
在3个频道中
Get PRO
五月 '25
+212
在3个频道中
Get PRO
四月 '25
+63
在10个频道中
Get PRO
三月 '25
+11 895
在15个频道中
Get PRO
二月 '25
+242
在9个频道中
Get PRO
一月 '25
+47
在3个频道中
Get PRO
十二月 '24
+200
在2个频道中
Get PRO
十一月 '24
+651
在5个频道中
Get PRO
十月 '24
+1 955
在13个频道中
Get PRO
九月 '24
+1 435
在33个频道中
Get PRO
八月 '24
+185
在4个频道中
Get PRO
七月 '24
+451
在3个频道中
Get PRO
六月 '24
+494
在3个频道中
Get PRO
五月 '24
+545
在4个频道中
Get PRO
四月 '24
+174
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+236
在2个频道中
Get PRO
二月 '24
+171
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+914
在3个频道中
Get PRO
十二月 '23
+452
在19个频道中
Get PRO
十一月 '23
+672
在2个频道中
Get PRO
十月 '23
+629
在3个频道中
Get PRO
九月 '23
+465
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+521
在2个频道中
Get PRO
七月 '23
+59
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+67
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+602
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+319
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+2 793
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+984
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+509
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+1 685
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+3 168
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+1 822
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+3 426
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+2 460
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+340
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+1 301
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+1 781
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+3 584
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+6 239
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+2 949
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+2 695
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+1 236
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+1 392
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+700
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+889
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 14 七月 | 0 | |||
| 13 七月 | +1 | |||
| 12 七月 | 0 | |||
| 11 七月 | 0 | |||
| 10 七月 | +1 | |||
| 09 七月 | 0 | |||
| 08 七月 | +3 | |||
| 07 七月 | 0 | |||
| 06 七月 | 0 | |||
| 05 七月 | 0 | |||
| 04 七月 | 0 | |||
| 03 七月 | +2 | |||
| 02 七月 | +1 | |||
| 01 七月 | 0 |
频道帖子
🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqwWTgtz
| 2 |  ⚙️ enumerate()
Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.
Python Learning 👩💻 | 1 301 |
| 3 |  Почему Python — основной язык в offensive security?
Большинство задач в ИБ так или иначе упирается в скрипты: автоматизация, работа с сетью, парсинг, фаззинг, свои утилиты под конкретную инфраструктуру. Готовых инструментов часто недостаточно — нужен код, который можно написать и доработать под себя.
Python для Пентестера от Codeby — курс для тех, кто уже знает Python на базовом уровне и хочет применять его в информационной безопасности.
Что будет на курсе:
⏺️ООП и модули для работы с аргументами командной строки
⏺️работа с БД и файловой системой
⏺️многопоточность
⏺️сетевая работа на Python
⏺️фаззер, сканер портов, брутфорсер, парсер
⏺️криптография и работа с метаданными
⏺️разработка прикладного фреймворка
Формат обучения:
• 3,5 месяца / 112 ак. ч. (14 недель + 1 неделя на экзамен)
• ДЗ с ручной проверкой куратором
• итоговый дипломный проект на выбор
Запись на ближайший поток открыта до 16 июля. При оплате курса сразу — скидка 30%
➡️Успейте записаться
🪧Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot | 1 694 |
| 4 | ❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?
Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.
Пример использования ⚙️
def demo_func(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)
demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}
Python Learning 👩💻 | 1 517 |
| 5 |  ➡️ Использование модуля contextvars для управления состоянием в асинхронном коде
Модуль contextvars, появившийся в Python 3.7, предоставляет механизм для хранения и управления контекстными переменными, которые сохраняют свое значение в пределах текущего потока или корутины.
🗣 Это особенно полезно в асинхронном программировании, где обычные переменные могут вести себя непредсказуемо из-за переключения контекстов.
✔️ contextvars повышает надежность и предсказуемость асинхронного кода, позволяя безопасно работать с состоянием.
Python Learning 👩💻 | 1 |
| 6 |  ➡️ Использование cachetools для кэширования в Python
cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.
• cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 2 297 |
| 7 |  🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером 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 в Авито, 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
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 2 999 |
| 8 | Признайтесь, было такое? Вы пишете код на Python, подключаете PyTorch, модель обучается, графики красивые. Но стоит копнуть чуть глубже — «а как backpropagation считает градиенты вручную?» или «почему трансформер вообще работает?» — и уверенность куда-то улетучивается. Всё потому, что большинство курсов превращают вас в оператора готовых библиотек, а не в инженера, который понимает, что происходит под капотом.
Курс Евгения Разинкова «ИИ: от основ до трансформеров» ломает этот сценарий. Его задача — не научить вас вызывать чужие функции, а дать ту фундаментальную базу, на которой строится сильный ML-специалист: вы собираете нейросети с нуля и понимаете каждую строчку кода за ними.
Почему этот курс работает иначе:
✅ Сначала пишете алгоритмы сами, потом берёте PyTorch. Ключевые алгоритмы вы реализуете на чистом NumPy — и только осознав, как они устроены изнутри, переходите к PyTorch, вплоть до трансформеров. После этого вы свободно читаете чужой код, документацию и свежие научные статьи.
✅ Учитесь на реальных инженерных задачах. Теорию можно найти и на YouTube — навык даёт только практика — этоключевая часть программы. Задания с подсказками-TODO, разбор боевого кода и соревнования на Kaggle — это десятки часов работы над настоящими задачами уровня продакшена.
✅ Остаётесь в среде профессионалов. Чат школы живёт и после выпуска: Евгений с командой экспертов, выпускники и практикующие ML-инженеры годами продолжают делиться опытом. Доступ ко всем материалам и практике — на 15 месяцев.
Главный результат — фундамент, который не устаревает. Вы пройдёте путь от линейной алгебры до собственной языковой модели, собранной своими руками. На финальном проекте вы с нуля построите и обучите языковую модель — готовый кейс для портфолио. Но ценнее самой модели то, что после курса вы понимаете ИИ на уровне математики и кода, а не «по инструкции». Это и есть самый честный аргумент в разговоре о повышении грейда и зарплаты.
Почему стоит доверять автору. Евгений Разинков — к.ф.-м.н., доцент кафедры мат.статистики КФУ, руководитель AI-направления и основатель магистратуры по машинному обучению в Казанском Федеральном Университете. Это не теоретик, а практик, который сам каждый день решает такие задачи и умеет объяснять сложное простым языком. Его курс уже прошли десятки специалистов со средней оценкой 4,9 из 5, а на YouTube-канале выложены 180+ лекций, по которым учатся тысячи.
🎁 Для подписчиков канала — промокод PYTHON даёт скидку 10 000 рублей на обучение.
Хотите наконец понимать ИИ, а не просто им пользоваться?
👉 https://clck.ru/3UF6Yz
Информация о рекламодателе* | 1 223 |
| 9 |  ➡️ Использование функции itertools.tee() для дублирования итераторов
itertools.tee() — это интересная функция из модуля itertools, позволяющая создавать несколько независимых копий одного и того же итератора.
🗣️ Это полезно, когда вам нужно одновременно итерировать по одним и тем же данным в разных частях кода, не повторяя вычисления.
✔️ itertools.tee() делает работу с итераторами гибче и удобнее.
Python Learning 👩💻 | 3 344 |
| 10 |  Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻 | 3 326 |
| 11 |  ➡️ Превращение функций в методы класса с помощью types.MethodType
types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.
🗣️ В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.
Python Learning 👩💻 | 2 841 |
| 12 |  🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире
19 мая(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
🔍 Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 0 |
| 13 |  Bidict
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
Python Learning 👩💻 | 2 462 |
| 14 |  ⚙️ Pympler для мониторинга и анализа памяти
ℹ️ Библиотека мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги.
🗣️ С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 3 518 |
| 15 |  ➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 0 |
