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 29 218 subscribers, ranking 4 695 in the Technologies & Applications category and 22 612 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 218 subscribers.
According to the latest data from 07 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -228 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 7.07%. 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 2 066 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 08 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.
find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.
Пример:
print(find_longest_substring("abcabcbb")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb")) # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока
Решение задачи на картинке ☝
Python Learning 👩💻find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.
Пример:
print(find_longest_substring("abcabcbb")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb")) # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока
Решение задачи на картинке ☝
Python Learning 👩💻any() проверяет, есть ли хотя бы один истинный элемент в итерируемом объекте. Она отлично подходит для быстрых проверок наличия условий, например, поиска элементов в списке.
Python Learning 👩💻• Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻list.sort() и sorted() в Python
list.sort() сортирует список на месте, изменяя его, и возвращает None, тогда как sorted() создает новый отсортированный список, оставляя оригинал неизменным.
✔️ Оба метода имеют параметры key и reverse, позволяя кастомизировать сортировку.
• list.sort() используется для изменения оригинального списка. • sorted() возвращает новый отсортированный список из любого итерируемого объекта.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.
Python Learning 👩💻*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?
Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.
Пример использования ⚙️
def demo_func(*args, **kwargs): print("Позиционные аргументы:", args) print("Именованные аргументы:", kwargs) demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25) # Позиционные аргументы: (1, 2, 3) # Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}Python Learning 👩💻
• PyTTI подходит для экспериментов с искусственным интеллектом в области генерации изображений и видео.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻• UMAP часто используется в задачах кластеризации и визуализации высокоразмерных данных, например, в Data Science.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Python Learning 👩💻# Пример менеджера контекста для работы с файлами with open('example.txt', 'w') as file: file.write('Hello, world!') # Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибкаPython Learning 👩💻
capitalize, чтобы сделать первую букву заглавной, а также преобразовывать строки в форматы camelCase, snake_case, и kebab-case для различных стилей.
✔️ Эта функция полезна для работы с именами переменных, API или форматами данных.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
