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 28 467 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.
Функция sorted() сортирует список по длине слов (key=len). "apple" (5 букв), "cherry" (6 букв), "banana" (6 букв, но остаётся после "cherry" из-за лексикографического порядка). Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
polars.DataFrame — это высокопроизводительная альтернатива pandas, оптимизированная для работы с большими данными. Библиотека polars использует многопоточность и ленивые вычисления, ускоряя обработку таблиц в десятки раз.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻mmap.mmap() позволяет работать с файлами как с массивами в памяти, что ускоряет чтение и запись больших файлов без их полного загрузки в ОЗУ.
Python Learning 👩💻IndexError.
✔️ Используйте создание нового списка или итерацию через copy().
Python Learning 👩💻os.getrandom() получает криптографически безопасные случайные байты прямо из генератора операционной системы. Это полезно для генерации уникальных токенов и защиты данных.
Python Learning 👩💻types.GenericAlias позволяет программно создавать типизированные аннотации, как если бы они были объявлены с list[int], dict[str, float] и другими параметризованными типами.
Python Learning 👩💻Функция map() применяет лямбда-функцию lambda x: x ** 2 ко всем элементам списка numbers. list(squared) превращает объект map в список [1, 4, 9, 16]. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
sys.getallocatedblocks() возвращает количество блоков памяти, выделенных интерпретатором Python. Это полезно для отладки утечек памяти и анализа работы сборщика мусора.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻faulthandler.dump_traceback() позволяет принудительно вывести текущий стек вызовов без аварийного завершения программы. Это полезно для отладки зависших процессов или анализа выполнения кода.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻sys.unraisablehook позволяет перехватывать исключения, которые не могут быть обработаны обычным try-except, например, ошибки в деструкторах (__del__). Это полезно для отладки и логирования неожиданных ошибок.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻dict должны быть неизменяемыми (immutable). Если использовать изменяемые объекты (списки, множества), это приведёт к TypeError, так как такие объекты нехешируемы.
✔️ Используйте кортежи или строки в качестве ключей.
Python Learning 👩💻threading.excepthook() позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для логирования и предотвращения неожиданного завершения программы.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻gc.freeze() фиксирует все уже существующие объекты в памяти, исключая их из будущих сборок мусора. Это полезно для оптимизации долгоживущих процессов, например, серверов или CLI-приложений, снижая нагрузку на сборщик мусора.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻