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
Network:📈 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 28 467 subscribers, ranking 4 593 in the Technologies & Applications category and 22 671 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 467 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -258 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.41% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 997 views. Within the first day, a publication typically gains 971 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 27 August, 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.
28 467
Subscribers
-624 hours
-717 days
-25830 days
Posts Archive
28 467
⚙️ sys.getandroidapilevel()
sys.getandroidapilevel() возвращает API-уровень Android, на котором запущен Python-процесс. Это эксклюзивная функция для Android-платформ, полезная для адаптации поведения скрипта под версию ОС.
Python Learning 👩💻28 467
📊Это база: типы данных в Python
Если вы хотите освоить Python, но путаетесь в типах данных и коллекциях — пора навести порядок. Без этого знания вас ждёт боль: ошибки в коде, неожиданные баги и потерянные часы отладки.
На открытом уроке мы:
- Разберём, как работают int, float, str, bool и NoneType.
- Поймём, чем list отличается от tuple и зачем нужны set и dict.
- Узнаем, как изменяемость объектов влияет на логику программ.
Все участники получат скидку на большое обучение «Python Developer. Basic».
⚡️Встречаемся 24 марта в 20:00 (мск). Успейте зарегистрироваться: https://otus.pw/1ouf/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 467
⚙️ sys.set_int_max_str_digits()
sys.set_int_max_str_digits() ограничивает количество цифр при преобразовании очень длинных строк в int. Это полезно для защиты от атак типа "Denial of Service" через огромные числа.
Python Learning 👩💻28 467
⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе
Каждый найдет что-то по душе:
1202 ГБ — Python
1811 ГБ — Frontend
1100 ГБ — C / C++ / C#
804 ГБ — Java
411 ГБ — SQL & БД
309 ГБ — DevOps
998 ГБ — ИБ & Хакинг
773 ГБ — Kotlin / Swift
189 ГБ — PHP
201 ГБ — GoLang
170 ГБ — Rust
167 ГБ — QA / Тестирование
310 ГБ — 1C + Лицензии
495 ГБ — Машинное обучение
704 ГБ — Аналитика Данных
991 ГБ — Дизайн
Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻
28 467
Управление памятью в Python: как язык заботится о ресурсах за вас и когда стоит вмешаться
Смотреть статью
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ posix_spawn
posix_spawn() предоставляет высокопроизводительный способ создания новых процессов в Unix-подобных системах, являясь более эффективной альтернативой subprocess.Popen().
Python Learning 👩💻28 467
🚫 Антипаттерн недели: Ошибочное использование
is для сравнения строк и чисел
В Python оператор is проверяет, являются ли две переменные одним и тем же объектом в памяти, а не просто равны ли их значения. Использование is вместо == для сравнения строк и чисел может привести к непредсказуемым результатам.
✔️ Используйте == для корректного сравнения значений.
Python Learning 👩💻28 467
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
defaultdict(int) создаёт словарь, где отсутствующие ключи получают значение 0 по умолчанию. d["a"] += 1 увеличивает a до 1, а d["b"] автоматически создаётся с 0. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ sys._debugmallocstats()
sys._debugmallocstats() выводит статистику работы аллокатора памяти Python. Это полезно для анализа потребления памяти и оптимизации кода.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ signal.pthread_kill()
signal.pthread_kill() позволяет отправлять сигналы конкретному потоку в многопоточных приложениях. Это полезно для управления потоками и их завершения.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ sys.getrecursionlimit()
sys.getrecursionlimit() возвращает текущий лимит рекурсии в Python, а sys.setrecursionlimit() позволяет изменить его. Это полезно для работы с глубоко рекурсивными алгоритмами, такими как обход деревьев.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ sys.getswitchinterval()
sys.getswitchinterval() возвращает или устанавливает интервал переключения потоков в Python. Это полезно для оптимизации работы многопоточных программ.
Python Learning 👩💻28 467
👀 Декоратор для автоматического ретрая функций
Иногда функции могут временно завершаться с ошибкой (например, при сетевых запросах). Вместо ручного повторного вызова можно использовать декоратор, который автоматически перезапустит функцию в случае сбоя.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически повторяет вызов функции при возникновении исключения.
Python Learning 👩💻
28 467
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ gc.get_stats()
gc.get_stats() возвращает статистику работы сборщика мусора, включая количество собранных объектов на каждом этапе. Это полезно для анализа и оптимизации работы памяти.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ array.tobytes()
array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с бинарными файлами, сокетами и сетевыми протоколами.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ array.tobytes()
array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с бинарными файлами, сокетами и сетевыми протоколами.
Python Learning 👩💻