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 29 238 subscribers, ranking 4 689 in the Technologies & Applications category and 22 582 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 238 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -223 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.88%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.13% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 011 views. Within the first day, a publication typically gains 914 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 06 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.
29 238
Subscribers
-824 hours
-577 days
-22330 days
Posts Archive
29 238
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое контекстные переменные (
contextvars) в Python, как они работают и где применяются?
Ответ ⬇️
Контекстные переменные (contextvars) — это механизм, введённый в Python 3.7, который позволяет хранить и изолировать данные для каждого потока выполнения. Они особенно полезны в асинхронных приложениях, где глобальные переменные могут быть небезопасны из-за возможного пересечения данных между задачами. В отличие от локальных переменных потоков (threading.local), contextvars работают корректно в асинхронных средах, таких как asyncio.
Пример использования ⚙️
import contextvars import asyncio # Создаём контекстную переменную user_context = contextvars.ContextVar('user') async def task(name): user_context.set(name) # Устанавливаем значение await asyncio.sleep(1) # Эмуляция асинхронной задачи print(f"Текущий пользователь: {user_context.get()}") async def main(): await asyncio.gather(task("Python Learning 👩💻
29 238
Один AI вместо десяти сервисов: тексты, визуал, аналитика и даже видео — всё это в Perplexity.
Использовать разные сервисы для контента, аналитики, видео и кода — дорого, сложно и отнимает время.
На бесплатном вебинаре от Зерокодер мы покажем, как:
– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов одним;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.
Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.
Бонус: в конце практикума расскажем как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость – 240$).
Присоединяйтесь к практикуму — и узнайте, как управлять всем процессом из одного пульта, экономя время и силы каждый день.
29 238
⚙️ eval()
В Python функция
eval() выполняет строку как Python-код. Это мощный инструмент для динамического выполнения выражений, но его следует использовать с осторожностью.
Python Learning 👩💻29 238
⚙️ isinstance()
В Python функция
isinstance() проверяет, является ли объект экземпляром указанного класса или его подкласса. Это удобно для проверки типов во время выполнения.
Python Learning 👩💻29 238
⚙️ setattr()
В Python функция
setattr() позволяет динамически устанавливать значение атрибута объекта. Это полезно, если имя атрибута известно только во время выполнения программы.
Python Learning 👩💻29 238
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Класс Counter реализует интерфейсы __iter__ и __next__, превращая объект в итератор. Итератор начинает с 1 и увеличивает значение на каждом шаге, пока не достигнет 3. После этого выбрасывается исключение StopIteration, которое завершает цикл.Python Learning 👩💻
29 238
Wooey
Wooey — это библиотека Python, которая позволяет создавать простые веб-интерфейсы для ваших скриптов командной строки. Она является мощным инструментом для повышения доступности, улучшения удобства использования и сбора данных.
Python Learning 👩💻
29 238
⚙️ vars()
В Python функция
vars() возвращает словарь атрибутов объекта или локальные переменные, если объект не указан. Это удобно для работы с объектами или отладки.
Python Learning 👩💻29 238
🔥Финишная прямая: подай заявку на Хакатон Т1 в Нижнем Новгороде и поборись за призовой фонд 600 000 рублей!
📅 Когда: 19 – 22 сентября
🌐 Формат: онлайн + финал на площадке
Участвуй, если ты:
🔹студент тех/ИТ-направлений;
🔹развиваешься в dev, аналитике, дизайне, AI/DS/ML, DevOps;
🔹сможешь быть в Нижнем Новгороде 22-09.
Выбери свой кейс:
🔸PingTower — сервис круглосуточного отслеживания доступности сайтов и мгновенных уведомлений о сбоях, позволяющий бизнесу не терять клиентов.
🔸HR Консультант — ИИ-консультант для карьерных сценариев и поиска талантов по умным фильтрам.
Почему стоит участвовать:
🔻Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1;
🔻Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний;
🔻Реальный опыт командной работы.
Регистрация открыта!
➡️ Успей до 17 сентября по ссылке
Ты не из Нижнего Новгорода? Смотри расписание хакатонов в других городах.
#реклама
О рекламодателе
29 238
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое генераторы Python, как работает метод
send() в генераторах, и как его можно использовать для управления их поведением?
Ответ ⬇️
Генераторы в Python — это функции, которые используют yield для возврата значения и приостановки выполнения. Метод send() позволяет отправлять данные обратно в генератор, которые затем могут быть использованы внутри генератора при следующем возобновлении. Это делает генераторы двусторонними, позволяя не только получать значения, но и передавать данные в них.
Пример использования ⚙️
def interactive_generator(): value = yield "Начало" # Возвращаем начальное значение while value: value = yield f"Вы отправили: {value}" # Возвращаем обработанное значение gen = interactive_generator() print(next(gen)) # "Начало" print(gen.send("Привет")) # "Вы отправили: Привет" print(gen.send("Python")) # "Вы отправили: Python" gen.close() # Завершаем генераторPython Learning 👩💻
29 238
⚙️ min() и max()
В Python функции
min() и max() используются для нахождения минимального и максимального значений в итерируемых объектах. Эти функции поддерживают кастомные критерии сравнения.
Python Learning 👩💻29 238
⚙️ heapq.heappush() и heapq.heappop()
В Python модуль
heapq предоставляет функции для работы с кучами (heap) — структурами данных для управления приоритетами. heappush() добавляет элемент в кучу, а heappop() удаляет наименьший элемент.
Python Learning 👩💻29 238
⚙️ functools.lru_cache
В Python декоратор
functools.lru_cache кэширует результаты вызовов функции, что позволяет ускорить выполнение повторяющихся вычислений. Это удобно для оптимизации функций с дорогостоящими вычислениями.
Python Learning 👩💻29 238
👩💻 Задача по Python: Уникальные элементы с сохранением порядка
Напишите функцию, которая принимает список и возвращает новый список, содержащий только уникальные элементы, сохраняя их порядок появления.
Пример:
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 3, 5, 1]
result = unique_order(numbers)
print(result)
# Ожидаемый результат: [1, 2, 3, 4, 5]29 238
⚙️ map()
В Python функция
map() позволяет применить заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта, создавая новый объект с результатами. Это удобно для преобразования данных.
Python Learning 👩💻29 238
⚙️set.intersection()
В Python метод
set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствуют во всех переданных множествах. Это удобно для нахождения общих данных.
Python Learning 👩💻29 238
⚙️list.append()
В Python метод
list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять список.
Python Learning 👩💻29 238
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
__slots__ в Python, как они работают, и в каких случаях их стоит использовать?
Ответ ⬇️
__slots__ — это специальный атрибут класса, который определяет фиксированный набор атрибутов для экземпляров класса. Это уменьшает потребление памяти, так как вместо хранения атрибутов в стандартном словаре (__dict__), они хранятся в виде фиксированной структуры. __slots__ полезны, если нужно создавать большое количество объектов одного класса, где экономия памяти критична. Однако __slots__ ограничивает добавление новых атрибутов, что делает классы менее гибкими.
Пример использования ⚙️
class OptimizedClass: __slots__ = ['name', 'age'] # Указываем фиксированные атрибуты def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # Пример использования obj = OptimizedClass('Иван', 30) print(obj.name) # Иван print(obj.age) # 30 try: obj.address = 'Москва' # Ошибка: нельзя добавить новый атрибут except AttributeError as e: print(e) # "'OptimizedClass' object has no attribute 'address'"Python Learning 👩💻
29 238
Она снова не ответила? Вот почему твои переписки умирают
— «Привет», «Как дела?», «Что делаешь?», «Почему молчишь?», «Сколько лет?» «Откуда ты?», «Где работаешь?» – серьёзно? 🤦
Добавь сюда кринжовые попытки рассмешить — и вместо свидания ты получишь очередную мертвую переписку или отмазки в духе «устала/заболела/извини, не могу — кошка наблевала».
Проблема в том, что такие фразы не вызывают интереса. Девушка просто не видит в тебе мужчину, с которым стоит продолжать.
Что делать? Использовать проверенную стратегию переписки.
Например: вместо банального «спокойной ночи» — отправь любое сообщение из шаблонов в канале, и ты офигеешь от реакции. Она сама захочет писать первой.
Шаблоны и стратегию ты найдешь в канале Вани Абсента. Он помогает стать магнитом для женщин и построить яркие отношения, которые наполняют и зажигают: @absent
В канале ты найдёшь:
— пошаговый алгоритм, как влюбить девушку мечты – от первой переписки до секса;
— что делать на первом свидании, чтобы домой уехать с ней;
— как стать сильным уверенным мужчиной со счастливыми отношениями, сильным окружением и высоким доходом.
👉 Подписывайся — https://t.me/+68l_H37nlG4yNzJi
И действуй, а не смотри, как девушки мечты проходят мимо.
