en
Feedback
Python Learning

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

📈 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 29 070 subscribers, ranking 4 696 in the Technologies & Applications category and 22 579 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 070 subscribers.

According to the latest data from 23 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -264 over the last 30 days and by -16 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.44%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.06% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 890 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
  • 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 24 June, 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.

29 070
Subscribers
-1624 hours
-747 days
-26430 days
Posts Archive
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи о
🔍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.

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*

➡️ Использование функции itertools.tee() для дублирования итераторов itertools.tee() — это интересная функция из модуля itert
➡️ 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 👩‍💻

Библиотека python-decouple Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исход
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 👩‍💻

➡️ Превращение функций в методы класса с помощью types.MethodType types.MethodType — это способ динамического добавления функ
➡️ 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 👩‍💻

🔴 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 пр
🔴 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.

Bidict Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естес
Bidict Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями. Python Learning 👩‍💻

⚙️ Pympler для мониторинга и анализа памяти ℹ️ Библиотека мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении
⚙️ 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 👩‍💻

➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять к
➡️ 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 👩‍💻

➡️ Click — простой и мощный инструмент для создания CLI Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто созда
➡️ 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 👩‍💻

➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подр
➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.
🗣️ В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.
Python Learning 👩‍💻

Создайте своего бота-голосового помощника под управлением ИИ на онлайн-курсе: «Диалоговые боты и голосовые помощники» Записыв
Создайте своего бота-голосового помощника под управлением ИИ на онлайн-курсе: «Диалоговые боты и голосовые помощники» Записывайтесь на открытый вебинар — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями! Вебинар: «Телеграм-бот с искусственным интеллектом на Python» 13 апреля в 20:00 мск На открытом уроке рассмотрим: 1. Как зарегистрировать бота через BotFather и получить Телеграм-токен; 2. Что такое LLM-API (на примере бесплатных аналогов) и как его подключить; 3. Структуру простого Python-проекта: библиотека aiogram + openai; 4. Код: обработчик сообщений, который передаёт текст в LLM и возвращает ответ пользователю; ​5. Запуск бота локально. Записывайтесь ➡️ OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__ В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с
➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__ В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__.
🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.
Python Learning 👩‍💻

➡️ Проверка необходимой версии Python ✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде сто
➡️ Проверка необходимой версии Python ✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку. Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование подчеркивания в REPL Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора под
➡️ Использование подчеркивания в REPL Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:
>>> 3 * 3
9
>>> _ + 3
12
🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩‍💻

⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может
⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets. 🗣️ Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежего
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!). Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Data Fusion — Объединение данных Информация о рекламодателе

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежего
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!). Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Data Fusion — Объединение данных Информация о рекламодателе

⚙️ importlib.util.find_spec importlib.util.find_spec позволяет узнать, можно ли импортировать модуль, не загружая его. Это по
⚙️ importlib.util.find_spec importlib.util.find_spec позволяет узнать, можно ли импортировать модуль, не загружая его. Это полезно для проверки наличия зависимостей, динамической загрузки и построения систем плагинов. Python Learning 👩‍💻

🚀 Хочется в AI, но непонятно с чего начать? 🚀 🦾🦾 Университет искусственного интеллекта - один из крупнейших образовательных проектов по AI в России и СНГ 🤖 Уже 7 лет мы обучаем работе с искусственным интеллектом, выпустили более 11 000 студентов и собрали самую большую базу практического контента по AI. Наши студенты создают реальные AI-проекты на стажировках и работают в компаниях по всему миру 26 января мы проводим День открытых дверей, где: 🔸 Познакомим вас с Университетом 🔸 Проведем подробную презентация программы на 2026 год 🔸 Расскажем про условия поступления 🔸 Разберем форматы практики на стажировках 🔸 Разберем программу гарантированного трудоустройства 🔸 Сделаем обзор процесса поддержки студентов 🌎🌎🌎 Спикер встречи - Дмитрий Романов, Senior AI, AI-разработчик с 2003 года, руководитель IT-проектов и основатель Университета 👉 Регистрируйтесь по ссылке, участие бесплатное, будем рады видеть вас