Python Learning
№ 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 29 212 subscribers, ranking 4 687 in the Technologies & Applications category and 22 616 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 212 subscribers.
According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -229 over the last 30 days and by -12 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.17%. 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 2 094 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 8.
- 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 09 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.
math.prod() для перемножения элементов итерируемого объекта
math.prod() — это полезная функция, появившаяся в Python 3.8. Она позволяет вычислить произведение всех элементов в переданном итерируемом объекте, подобно тому, как sum() вычисляет сумму.
🗣 В этом примере math.prod() используется для вычисления произведения всех чисел в списке.
✔️ math.prod() делает код более понятным и сокращает необходимость писать собственные циклы для умножения элементов.Python Learning 👩💻
• Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻• Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻• HTTPie — отличный выбор для тестирования API и отладки запросов благодаря своему простому и понятному интерфейсу.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻itertools.pairwise() для последовательного объединения элементов
itertools.pairwise() — это метод, добавленный в Python 3.10, который позволяет итерироваться по парам соседних элементов в последовательности. Это удобно при необходимости обработки пар значений, например, для вычисления разниц или поиска паттернов.
🗣 В этом примере pairwise используется для объединения последовательных элементов списка.
✔️ pairwise() делает код лаконичнее и помогает избежать ошибок при ручной обработке последовательностей.Python Learning 👩💻
• Pygments — отличный выбор для создания приложений, требующих визуально выделенного кода с подсветкой синтаксиса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻functools.partialmethod для создания частичных методов
functools.partialmethod — это функция, которая позволяет создать частичный метод класса, фиксируя некоторые аргументы метода заранее. Это полезно, когда нужно часто вызывать метод класса с одинаковыми параметрами, но вы хотите избежать повторного их указания.
🗣 В этом примере partialmethod используется для создания метода, который фиксирует часть аргументов заранее, что упрощает вызовы.
✔️ Эта функция делает код более лаконичным и гибким при работе с методами классов.Python Learning 👩💻
• Tenacity — отличный инструмент для работы с нестабильными операциями, такими как запросы к API или подключения к базе данных.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻• AnyIO — отличный выбор для создания асинхронных приложений, когда нужна гибкость и переносимость между различными асинхронными фреймворками.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
