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 29 212 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.
29 212
Subscribers
-1224 hours
-607 days
-22930 days
Posts Archive
29 213
➡️ Falcon — высокопроизводительный веб-фреймворк для создания API
Falcon — это минималистичный веб-фреймворк Python, ориентированный на производительность и масштабируемость. Он идеально подходит для создания REST API, обеспечивая низкое потребление ресурсов и высокую скорость обработки запросов.
🗣 Falcon — отличный выбор для разработчиков, которым требуется высокая производительность и низкий уровень абстракции при разработке API.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Hug — Создание REST API с минимальными усилиями
Hug — это легковесная библиотека Python, которая позволяет создавать REST API буквально за считанные минуты. Она поддерживает как синхронные, так и асинхронные запросы, что делает её отличным выбором для разработчиков, которым нужно быстро разрабатывать веб-сервисы.
🗣 Hug — идеальная библиотека для разработчиков, которым нужны простые и эффективные решения для создания REST API.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖
14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день!
Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов.
Задачи DevOps:
✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры
✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes
✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем
Задачи MLOps:
✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM
✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.)
✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)
Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!
29 213
Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖
14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день!
Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов.
Задачи DevOps:
✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры
✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes
✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем
Задачи MLOps:
✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM
✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.)
✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)
Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!
29 213
➡️ h11 — Асинхронный HTTP/1.1 протокол
h11 — это минималистичная и высокоэффективная реализация протокола HTTP/1.1. Эта библиотека не содержит зависимостей и может использоваться для построения клиентских или серверных HTTP-решений с нуля, поддерживая высокую производительность и асинхронное взаимодействие.
🗣 h11 — это отличный выбор для продвинутых разработчиков, которые хотят строить высокопроизводительные HTTP-сервера или клиенты без лишних зависимостей и максимальной гибкости.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Yarl — Удобная работа с URL
Yarl — это библиотека Python, предназначенная для удобной работы с URL-адресами. Она предоставляет API для создания, изменения и анализа URL-адресов, сохраняя при этом их семантическую корректность.
🗣 Если вы работаете с URL-адресами и хотите упростить их обработку в Python, Yarl может быть отличным выбором.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
Хотите прокачаться в программировании на Python? Тогда советуем основательно подойти к вопросу и пройти качественное обучение от лидеров индустрии!
Например, прямо сейчас у Яндекс Лицея, проекта Яндекс Образования, идёт набор сразу на две программы: «Основы программирования на Python» для новичков и «Промышленное программирование на Python» для продвинутых. Во время обучения студенты активно пробуют себя на практике, работают над групповыми проектами и перенимают опыт от экспертов из индустрии.
⏰ Когда: в течение всего учебного года, старт осенью-2024.
🏫 Где: офлайн, на одной из 160 площадок Лицея по всей России.
🎓 Для кого: учащиеся школ и колледжей от 13 до 20 лет.
📌 Важно знать: обучение бесплатное, после выпуска студенты получают сертификат и дополнительные баллы при поступлении в топовые вузы.
Не упустите возможность учиться у настоящих программистов! Выбирайте программу и регистрируйтесь до 9 сентября.
29 213
➡️ Click — простой и мощный инструмент для создания CLI
Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.
🗣 Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Click — простой и мощный инструмент для создания CLI
Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.
🗣 Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч рублей в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч рублей за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Короткая теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога, нейро-контроль качества звонков и нейро-преподавателя
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395.
29 213
➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки
Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.
🗣️ В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Превращение функций в методы класса с помощью
types.MethodType
types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.
🗣️ В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.Python Learning 👩💻
29 213
«Привет, как дела?» — сразу летишь во френдзону
Это будет продолжаться ВЕЧНО, пока не начнешь читать канал ТВОРЧЕСТВО ЧУВСТВ, где узнаешь:
— грамотно общаться с девушками и доводить до секса
— строить прочные отношения, где девушка ласковая и покорная, а ты — лидер
— сформировать базу мужских принципов, которые помогут во всех направлениях в жизни
Главное про качественные отношения тут: t.me/+mfNyK64Q1iY1MzEy
29 213
➡️ Typer — простой способ создания командных интерфейсов
Typer — это библиотека Python, которая упрощает создание интерфейсов командной строки (CLI). Она строится на основе аннотаций типов и значительно сокращает количество кода, необходимого для создания мощных и удобных командных утилит.
🗣 Если вам нужно быстро создать CLI для своего проекта, Typer — отличный выбор.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
