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 29 206 subscribers, ranking 4 688 in the Technologies & Applications category and 22 613 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 206 subscribers.
According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -225 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.94%. 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 1 735 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 11 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.
29 206
Subscribers
-424 hours
-487 days
-22530 days
Posts Archive
29 206
⚙️ itertools.combinations()
В Python функция itertools.combinations() генерирует все возможные комбинации элементов заданной длины из итерируемого объекта. Это полезно для задач, связанных с перебором подмножеств.
Python Learning 👩💻
29 206
✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо
Выше приведено решение с помощью слайсов.
Python Learning 👩💻
29 206
⚙️ filter()
В Python функция
filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных.
Python Learning 👩💻29 206
🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении
Код представлен на картинке.
Python Learning 👩💻
29 206
➡️ LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое
LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.
• Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.
• Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 206
⚙️ all()
В Python функция
all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям.
Python Learning 👩💻29 206
❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работает метод
__call__() и когда его имеет смысл использовать?
Ответ ⬇️
Метод __call__() позволяет сделать объект вызываемым, то есть, работать с ним как с функцией. Этот метод можно добавить в любой класс, чтобы экземпляр класса можно было вызвать напрямую. Это полезно, когда класс выполняет одну основную задачу и может быть использован как замена функции, сохраняя при этом внутреннее состояние и структуру.
Пример использования ⚙️
class Multiplier: def __init__(self, factor): self.factor = factor def __call__(self, value): return value * self.factor double = Multiplier(2) print(double(5)) # 10 print(double(8)) # 16Python Learning 👩💻
29 206
Срезы
Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).
Python Learning 👩💻
29 206
👩💻 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 подстрока29 206
⚙️ any()
В Python функция
any() проверяет, есть ли хотя бы один истинный элемент в итерируемом объекте. Она отлично подходит для быстрых проверок наличия условий, например, поиска элементов в списке.
Python Learning 👩💻29 206
➡️ Использование библиотеки Arrow для работы с датами и временем в Python
Arrow — это библиотека для более удобной работы с датами и временем в Python. Она предоставляет простой API для создания, преобразования и форматирования объектов datetime, упрощая работу с временными зонами и временем выполнения задач.
• Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 206
➡️ Разница между
list.sort() и sorted() в Python
list.sort() сортирует список на месте, изменяя его, и возвращает None, тогда как sorted() создает новый отсортированный список, оставляя оригинал неизменным.
✔️ Оба метода имеют параметры key и reverse, позволяя кастомизировать сортировку.
• list.sort() используется для изменения оригинального списка. • sorted() возвращает новый отсортированный список из любого итерируемого объекта.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻29 206
⚙️ 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 👩💻29 206
❓ 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 👩💻
29 206
➡️ Изменение регистра строк в Python: capitalize, camelCase, snake_case, и kebab-case
Модуль преобразования строк предлагает удобные функции для изменения регистра текста. Вы можете использовать
capitalize, чтобы сделать первую букву заглавной, а также преобразовывать строки в форматы camelCase, snake_case, и kebab-case для различных стилей.
✔️ Эта функция полезна для работы с именами переменных, API или форматами данных.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻29 206
➡️ Использование библиотеки PyTTI для генеративного искусства с использованием нейронных сетей
PyTTI — это необычная библиотека, которая позволяет создавать произведения искусства с помощью нейронных сетей. Она применяет текстурные трансформации и использует модели машинного обучения для генерации изображений, основанных на текстовых описаниях или других данных.
• PyTTI подходит для экспериментов с искусственным интеллектом в области генерации изображений и видео.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 206
DABL
DABL (Data Analytics in Business Language) — это библиотека Python, которая упрощает использование машинного обучения для анализа данных. Она предоставляет простой и понятный интерфейс для создания моделей машинного обучения, а также для их обучения и оценки.
Чтобы начать работу с DABL, необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью следующей команды:
pip install dabl
Код с картинки создаст модель линейной регрессии, обучит ее на обучающей выборке из трех точек и оценит ее качество на тестовой выборке из тех же трех точек.
Python Learning 👩💻
29 206
Найдите ошибку в коде
Ошибка в этом коде заключается в том, что функция factorial() вызывает саму себя, если n равно -1. В этом случае функция будет вызывать себя бесконечно, так как n никогда не станет равно 0.
Чтобы исправить ошибку, необходимо добавить условие, которое будет проверять, равно ли n 0. Если это так, то функция должна возвращать 1, а не вызывать саму себя.
Python Learning 👩💻
29 206
os.rename()
В Python функция
os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Python Learning 👩💻29 206
➡️ Использование модуля ast для анализа и модификации исходного кода Python
Модуль ast (Abstract Syntax Tree) позволяет анализировать и модифицировать исходный код Python на уровне его абстрактного синтаксического дерева (AST). Это мощный инструмент для тех, кто хочет динамически изменять код, строить анализаторы или трансформировать Python-программы на лету.
🗣 Этот модуль предоставляет доступ к внутренним структурам Python, что делает его полезным для статического анализа кода или автоматического изменения исходного текста программы.
✔️ ast открывает множество возможностей для тех, кто занимается метапрограммированием или созданием собственных инструментов для анализа и оптимизации Python-кода.Python Learning 👩💻
