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 28 466 subscribers, ranking 4 597 in the Technologies & Applications category and 22 686 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 466 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -255 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.25% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 045 views. Within the first day, a publication typically gains 925 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 28 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.
inspect.getclosurevars() из модуля inspect позволяет извлечь значения замыканий из функции. Это полезно для анализа внутреннего состояния функций с замыканиями.
Python Learning 👩💻asyncio.gather() из модуля asyncio позволяет запускать несколько асинхронных задач одновременно и ожидать их завершения. Это удобный инструмент для работы с конкурентным выполнением задач.
Python Learning 👩💻Метод @property превращает radius в геттер, а метод @radius.setter добавляет проверку значения. Сначала radius возвращает 5, затем успешно устанавливается в 10. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
sys.getrefcount() позволяет получить количество ссылок на объект. Это полезно для анализа работы сборщика мусора и управления памятью в Python.
Python Learning 👩💻Аргумент message имеет значение по умолчанию "Hello". При вызове greet("Alice") используется значение по умолчанию, результат: Hello, Alice!. Во втором вызове передаётся ключевой аргумент message="Hi", поэтому результат: Hi, Bob!. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.
Python Learning 👩💻zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.
Python Learning 👩💻abc.ABCMeta из модуля abc используется для создания абстрактных базовых классов (Abstract Base Classes). Это позволяет определить методы, которые должны быть реализованы в подклассах, и предотвращает создание экземпляров базового класса.
Python Learning 👩💻tempfile.NamedTemporaryFile() из модуля tempfile создаёт временный файл, который автоматически удаляется при закрытии. Это удобно для временного хранения данных.
Python Learning 👩💻• Если n == 0, функция возвращает 1 (базовый случай).
• В остальных случаях функция вызывает саму себя с аргументом n - 1.
• Результаты этих вызовов умножаются на текущее значение n.
Развернутый аналог:
def factorial_iterative(n):
result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result
Python Learning 👩💻Counter из collections подсчитывает количество повторений каждого элемента в data. Значение для 'apple' равно 3. Для отсутствующего ключа ('grape') возвращается 0, а не KeyError.Python Learning 👩💻
memoryview() — это встроенный метод Python, который позволяет работать с буфером данных без их копирования. Это полезно для работы с большими массивами данных, таких как байты или массивы, где важна производительность.
Python Learning 👩💻weakref.ref() из модуля weakref создаёт слабую ссылку на объект. Слабая ссылка не увеличивает счётчик ссылок объекта, позволяя ему быть удалённым сборщиком мусора, если больше нет сильных ссылок на него.
Python Learning 👩💻