Python Learning
Open in 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
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python Learning
Channel Python Learning (@python_per_month) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 28 470 subscribers, ranking 4 624 in the Technologies & Applications category and 22 817 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 470 subscribers.
According to the latest data from 25 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -269 over the last 30 days and by -15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.89%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.41% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 961 views. Within the first day, a publication typically gains 971 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“№ 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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
28 470
Subscribers
-1524 hours
-717 days
-26930 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
August '26
August '26
+7
in 0 channels
July '26
+11
in 0 channels
Get PRO
June '26
+15
in 0 channels
Get PRO
May '26
+56
in 0 channels
Get PRO
April '26
+30
in 0 channels
Get PRO
March '26
+18
in 0 channels
Get PRO
February '26
+31
in 0 channels
Get PRO
January '26
+13
in 0 channels
Get PRO
December '25
+36
in 0 channels
Get PRO
November '25
+19
in 1 channels
Get PRO
October '25
+41
in 0 channels
Get PRO
September '25
+18
in 0 channels
Get PRO
August '25
+26
in 0 channels
Get PRO
July '25
+6
in 1 channels
Get PRO
June '25
+11
in 3 channels
Get PRO
May '25
+212
in 3 channels
Get PRO
April '25
+63
in 10 channels
Get PRO
March '25
+11 895
in 15 channels
Get PRO
February '25
+242
in 9 channels
Get PRO
January '25
+47
in 3 channels
Get PRO
December '24
+200
in 2 channels
Get PRO
November '24
+651
in 5 channels
Get PRO
October '24
+1 955
in 13 channels
Get PRO
September '24
+1 435
in 33 channels
Get PRO
August '24
+185
in 4 channels
Get PRO
July '24
+451
in 3 channels
Get PRO
June '24
+494
in 3 channels
Get PRO
May '24
+545
in 4 channels
Get PRO
April '24
+174
in 0 channels
Get PRO
March '24
+236
in 2 channels
Get PRO
February '24
+171
in 1 channels
Get PRO
January '24
+914
in 3 channels
Get PRO
December '23
+452
in 19 channels
Get PRO
November '23
+672
in 2 channels
Get PRO
October '23
+629
in 3 channels
Get PRO
September '23
+465
in 0 channels
Get PRO
August '23
+521
in 2 channels
Get PRO
July '23
+59
in 0 channels
Get PRO
June '23
+67
in 0 channels
Get PRO
May '23
+602
in 0 channels
Get PRO
April '23
+319
in 0 channels
Get PRO
March '23
+2 793
in 0 channels
Get PRO
February '23
+984
in 0 channels
Get PRO
January '23
+509
in 0 channels
Get PRO
December '22
+1 685
in 0 channels
Get PRO
November '22
+3 168
in 0 channels
Get PRO
October '22
+1 822
in 0 channels
Get PRO
September '22
+3 426
in 0 channels
Get PRO
August '22
+2 460
in 0 channels
Get PRO
July '22
+340
in 0 channels
Get PRO
June '22
+1 301
in 0 channels
Get PRO
May '22
+1 781
in 0 channels
Get PRO
April '22
+3 584
in 0 channels
Get PRO
March '22
+6 239
in 0 channels
Get PRO
February '22
+2 949
in 0 channels
Get PRO
January '22
+2 695
in 0 channels
Get PRO
December '21
+1 236
in 0 channels
Get PRO
November '21
+1 392
in 0 channels
Get PRO
October '21
+700
in 0 channels
Get PRO
September '21
+889
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 26 August | 0 | |||
| 25 August | 0 | |||
| 24 August | 0 | |||
| 23 August | 0 | |||
| 22 August | 0 | |||
| 21 August | 0 | |||
| 20 August | 0 | |||
| 19 August | +1 | |||
| 18 August | 0 | |||
| 17 August | +1 | |||
| 16 August | 0 | |||
| 15 August | 0 | |||
| 14 August | +1 | |||
| 13 August | 0 | |||
| 12 August | 0 | |||
| 11 August | +1 | |||
| 10 August | +1 | |||
| 09 August | 0 | |||
| 08 August | +1 | |||
| 07 August | 0 | |||
| 06 August | 0 | |||
| 05 August | 0 | |||
| 04 August | 0 | |||
| 03 August | +1 | |||
| 02 August | 0 | |||
| 01 August | 0 |
Channel Posts
Срезы
Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).
Python Learning 👩💻
| 2 |  Нейросеть, LLM (большие языковые модели) и ИИ-агент
Эти слова в разговорах часто используют как синонимы. Но за ними стоят разные механизмы, и от того, с чем вы работаете, зависит результат.
LLM генерирует текст на основе того, на чем ее обучили. Запускается только по запросу человека, работает в один цикл «промпт → ответ», между сессиями ничего не помнит и умеет ровно одно — писать текст. Как эрудированный консультант, который отвечает на вопросы.
ИИ-агент — автономная система. Получает цель, сам определяет шаги, обращается к внешним сервисам, запускает код, читает файлы, ищет в базе данных, сохраняет контекст и историю действий. Как сотрудник, который получил задачу и решает ее сам.
karpovꓸcourses выложили бесплатный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента». В нем сравнение модели и агента по параметрам — память, доступные инструменты, реакция на ошибки, способ запуска — и схема цикла агента с разбором каждого шага.
Автор — Алексей Жиряков: 15+ лет в бэкенд-разработке, ex-Stream CTO KION, в Сбере отвечает за работу с данными для ИИ.
Заберите гайд и скидку 30% на платный воркшоп «AI-first разработка на Python» по ссылке | 2 516 |
| 3 | Нейросеть, LLM (большие языковые модели) и ИИ-агент
Эти слова в разговорах часто используют как синонимы. Но за ними стоят разные механизмы, и от того, с чем вы работаете, зависит результат.
LLM генерирует текст на основе того, на чем ее обучили. Запускается только по запросу человека, работает в один цикл «промпт → ответ», между сессиями ничего не помнит и умеет ровно одно — писать текст. Как эрудированный консультант, который отвечает на вопросы.
ИИ-агент — автономная система. Получает цель, сам определяет шаги, обращается к внешним сервисам, запускает код, читает файлы, ищет в базе данных, сохраняет контекст и историю действий. Как сотрудник, который получил задачу и решает ее сам.
karpovꓸcourses выложили бесплатный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента». В нем сравнение модели и агента по параметрам — память, доступные инструменты, реакция на ошибки, способ запуска — и схема цикла агента с разбором каждого шага.
Автор — Алексей Жиряков: 15+ лет в бэкенд-разработке, ex-Stream CTO KION, в Сбере отвечает за работу с данными для ИИ.
Заберите гайд и скидку 30% на платный воркшоп «AI-first разработка на Python» по ссылке | 1 |
| 4 |  👩💻 Задача по Python
Создайте функцию find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.
Пример:
print(find_longest_substring("abcabcbb")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb")) # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока
Решение задачи на картинке ☝
Python Learning 👩💻 | 3 279 |
| 5 | 🔥 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 | 3 146 |
| 6 |  ⚙️ 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 👩💻 | 2 505 |
| 7 |  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 | 2 733 |
| 8 | ❓ 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 👩💻 | 2 093 |
| 9 |  ➡️ 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 |
| 10 |  ➡️ 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 👩💻 | 2 715 |
| 11 |  🔍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. | 3 162 |
| 12 | 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 |
| 13 |  ➡️ 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 👩💻 | 3 395 |
| 14 |  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 |
| 15 |  ➡️ 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 👩💻 | 3 022 |
| 16 |  🔴 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. | 1 551 |
| 17 |  Bidict
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
Python Learning 👩💻 | 2 590 |
| 18 |  ⚙️ 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 |
| 19 |  ➡️ 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 👩💻 | 3 469 |
| 20 |  ➡️ Click — простой и мощный инструмент для создания CLI
Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.
🗣 Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 3 658 |
