Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 29 207 subscribers, ranking 4 689 in the Technologies & Applications category and 22 609 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 207 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -224 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.81%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 698 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 10.
- 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 10 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.
29 207
Subscribers
-224 hours
-527 days
-22430 days
Posts Archive
29 206
⚙️ Улучшение работы со строками
Конкатенация строк через
+ в цикле создаёт множество временных объектов, что замедляет выполнение программы. Вместо этого используйте join().
❌ Проблема: При конкатенации строк через + создаётся новый объект строки на каждом шаге.
✔️ Решение: Используйте str.join(), который работает быстрее, так как заранее выделяет память для итоговой строки.
Python Learning 👩💻29 206
⚙️ sys.getsizeof()
Метод
sys.getsizeof() позволяет узнать размер объекта в памяти, включая дополнительные данные, связанные с этим объектом. Это полезно для анализа потребления памяти в приложении.
Python Learning 👩💻29 206
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
29 206
⚙️ inspect.getsource()
Метод
inspect.getsource() из модуля inspect позволяет получить исходный код функции, класса или метода. Это полезно для анализа кода во время выполнения или создания инструментов для отладки и документации.
Python Learning 👩💻29 206
➡️ Интересный факт о языке: Множественное присваивание
Множественное присваивание позволяет в одной строке присвоить значения сразу нескольким переменным. Также это позволяет легко обменивать значения между переменными без использования временной переменной.
Как это работает:
• Справа от знака = создаётся кортеж значений.
• Эти значения распаковываются и присваиваются переменным слева.
Python Learning 👩💻29 206
⚙️ zip()
Функция
zip() в Python используется для объединения нескольких итерируемых объектов (например, списков) в один итератор кортежей. Каждый кортеж содержит элементы, которые находятся на одинаковых позициях в исходных итерируемых объектах.
Python Learning 👩💻29 206
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
yield from в Python и как оно помогает при работе с большими наборами данных?
Ответ ⬇️
yield from используется для делегирования работы с подгенераторами в Python. Это позволяет "плоско" и эффективно обрабатывать вложенные данные, избегая лишних циклов и улучшая производительность.
Пример использования ⚙️
def flatten(nested_list): for item in nested_list: if isinstance(item, list): yield from flatten(item) # Делегирует генерацию к вложенному списку else: yield item nested_list = [1, [2, [3, 4], 5], 6] for num in flatten(nested_list): print(num)Python Learning 👩💻
29 206
⚙️ sys.intern()
В Python функция
sys.intern() оптимизирует хранение строк, создавая их в единственном экземпляре в памяти (интернирование). Это ускоряет сравнение строк за счёт сравнения ссылок, а не их содержимого.
Python Learning 👩💻29 206
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция generator возвращает 1 и 2 с помощью yield. При следующем вызове next(gen) выполняется return 3, вызывая StopIteration с атрибутом value равным 3. Это значение доступно через e.value.Python Learning 👩💻
29 206
⚙️ sys.setrecursionlimit()
В Python функция
sys.setrecursionlimit() позволяет изменить максимальную глубину рекурсии. Это полезно для задач с глубокой рекурсией, таких как обход деревьев или выполнение сложных алгоритмов.
Python Learning 👩💻29 206
❌ Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов по умолчанию
Использование изменяемых объектов (например, списков или словарей) в качестве значений по умолчанию для аргументов функции может привести к неожиданному поведению.
Значение по умолчанию (
[]) создаётся один раз при определении функции и используется повторно для всех вызовов. Поэтому изменения сохраняются между вызовами функции.
✔️ Как исправить:
Используйте None и создавайте новый список внутри функции:
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [2] — теперь всё работает правильно!29 206
🤔 Как это работает? — Python: List Comprehension
List comprehension — это мощный способ создавать списки в Python одной строкой. Давайте разберём, как работает этот синтаксис.
➡️ Как это работает:
• range(10) генерирует числа от 0 до 9.
• Для каждого числа x из range(10) выполняется выражение x**2, которое возводит x в квадрат.
• Результаты собираются в список squares.
Развернутый аналог:
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
print(squares) #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]29 206
Офер в VK для бэкендеров и ML-щиков — станьте частью команды за выходные.
4–5 октября пройдёт VK Weekend Offer. Всего за 2 дня вы сможете пройти весь путь от знакомства с командами до приглашения на работу: пройти техническое собеседование, встретиться с лидами и получить офер.
Требования для бекэндеров – три года опыта коммерческой разработки, знание Java, Go, Python, C++.
Для ML-щиков – те же три года опыта + знания Classic ML, RecSys, NLP/LLM, CV, Speech.
Читайте подробности на сайте и подавайте заявку до 2 октября!
29 206
PyOxidizer
PyOxidizer — это инструмент, позволяющий упаковать Python-проект в единый исполняемый файл, включающий интерпретатор Python, все необходимые библиотеки и ресурсы. Это позволяет запускать ваши приложения без необходимости предварительной установки Python или каких-либо зависимостей.
Python Learning 👩💻
29 206
⚙️ difflib.get_close_matches()
В Python функция
difflib.get_close_matches() находит наиболее похожие строки из списка на основе заданного шаблона. Это удобно для реализации поиска, проверки орфографии или подсказок для ввода.
Python Learning 👩💻29 206
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
dataclass в Python, как работает параметр init=False и зачем он нужен?
Ответ ⬇️
dataclass — это декоратор из модуля dataclasses, который упрощает создание классов для хранения данных, автоматически генерируя методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__. Параметр init=False позволяет исключить атрибут из автоматически сгенерированного конструктора __init__. Это полезно для атрибутов, которые не должны передаваться при создании экземпляра, например, для вычисляемых значений или внутренних данных.
Пример использования ⚙️
from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Product: name: str price: float discount: float = field(init=False) # Исключаем из __init__ def __post_init__(self): self.discount = self.price * 0.1 # Вычисляем скидку после инициализации # Создание экземпляра item = Product(name="Laptop", price=1000) print(item) # Product(name='Laptop', price=1000, discount=100.0)Python Learning 👩💻
29 206
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
dataclass в Python, как работает параметр init=False и зачем он нужен?
Ответ ⬇️
dataclass — это декоратор из модуля dataclasses, который упрощает создание классов для хранения данных, автоматически генерируя методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__. Параметр init=False позволяет исключить атрибут из автоматически сгенерированного конструктора __init__. Это полезно для атрибутов, которые не должны передаваться при создании экземпляра, например, для вычисляемых значений или внутренних данных.
Пример использования ⚙️
from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Product: name: str price: float discount: float = field(init=False) # Исключаем из __init__ def __post_init__(self): self.discount = self.price * 0.1 # Вычисляем скидку после инициализации # Создание экземпляра item = Product(name="Laptop", price=1000) print(item) # Product(name='Laptop', price=1000, discount=100.0)Python Learning 👩💻
29 206
⚙️ itertools.chain()
Функция
itertools.chain() позволяет объединить несколько итерируемых объектов в один. Это полезно, когда нужно работать с несколькими списками или другими коллекциями без явной конкатенации.
Python Learning 👩💻29 206
⚙️ collections.ChainMap
В Python класс
collections.ChainMap объединяет несколько словарей в одну структуру, позволяя искать ключи сразу во всех словарях. Это удобно для объединения настроек или конфигураций.
Python Learning 👩💻