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

Network:Senior Python Developer Russia22 819 Technologies & Applications4 610...

📈 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 28 417 subscribers, ranking 4 610 in the Technologies & Applications category and 22 819 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 417 subscribers.

According to the latest data from 01 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -254 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 7.80%. 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 2 218 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 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 02 September, 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.

28 417

Subscribers

-1224 hours

-507 days

-25430 days

2 218

Post views

~ 92524 hours

~ 1 05048 hours

7.80%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

28 412

Как сделать копию и глубокую копию объекта? Метод copy() создает поверхностную копию объекта, то есть создает новый объект, который содержит ссылки на те же объекты, что и исходный объект. Если вы измените какой-либо из этих объектов, изменения отразятся и на копии, и на исходном объекте. Метод deepcopy() создает глубокую копию объекта, то есть создает новый объект, который содержит копии всех объектов, на которые ссылаются элементы исходного объекта. Если вы измените какой-либо из этих объектов, изменения не отразятся на копии или на исходном объекте. #для_начинающих

28 412

Зачем нужен pdb pdb — это интерактивный отладчик для Python, с помощью которого можно перемещаться по коду во время запуска вашей программы, смотреть и изменять значения переменных, построчно навигироваться по коду (в том числе углубляться во вложенности кода), назначать брейкпоинты и все прочие операции присущие отладчику. Модуль pdb предоставляет интерфейс командной строки, который можно использовать для взаимодействия с кодом Python во время его выполнения. Вы можете войти в режим pdb в своей программе Python, вставив следующую строку кода там, где вы хотите остановить отладчик: импортировать PDB. #для_продвинутых

28 412

__next__ __next__ — это метод, который используется в Python для реализации протокола итератора в пользовательских классах. Протокол итератора позволяет объекту перебирать элементы один за другим. Этот метод должен быть определен в классе, чтобы он мог быть итерируемым с помощью цикла for. #для_начинающих

28 412

Что такое модуль __init__.py? Модуль __init__.py является частью организации пакетов (packages) в Python. Этот файл используется для определения директории как пакета и может содержать код и переменные, которые будут доступны при импорте пакета. Важно отметить, что __init__.py не является обязательным для всех директорий, но он необходим, чтобы Python интерпретировал директорию как пакет. #для_начинающих

28 412

Хвостовая рекурсия Хвостовая рекурсия — это вид рекурсии, при котором рекурсивный вызов функции происходит в конце функции и результат этого вызова сразу возвращается, без выполнения каких-либо дополнительных операций. Хвостовая рекурсия может быть оптимизирована интерпретатором Python, чтобы избежать переполнения стека и улучшить производительность. Для создания хвостовой рекурсии в Python, вы можете использовать декоратор @functools.lru_cache в сочетании с аргументами, которые передаются функции. #для_продвинутых

28 412

Что такое wheels и eggs? В Python wheels и eggs — это форматы пакетов для установки и дистрибуции пакетов с помощью утилиты управления пакетами pip. Egg был первоначально разработан как формат дистрибуции пакетов для Python, но был заменен wheels. В отличие от wheels, eggs могут содержать .pyc файлы, что может привести к проблемам при установке на другой платформе или версии Python. Wheels — это новый формат дистрибуции пакетов, который был введен в Python 2.7. Он поддерживается большинством пакетов на PyPI и имеет множество преимуществ. #для_продвинутых

28 412

Что такое файлы .pth Файлы с расширением .pth — это файлы, которые могут быть использованы для добавления директорий в путь поиска модулей Python. Директивы .pth выполняются при запуске интерпретатора Python и добавляют определенные каталоги в переменную sys.path. Это удобно, когда нужно импортировать модули из нестандартных директорий без необходимости переноса файлов в директории по умолчанию. #для_начинающих

28 412

Docstring Docstring (дословно «строка документации») — это строка, которая используется для документирования модулей, функций, классов и методов в вашем коде. Она представляет собой строковый литерал, который следует сразу после определения элемента кода и предназначен для объяснения, как работает этот элемент, какие аргументы он принимает, какие значения возвращает и другие важные детали. Обычно docstring располагается в самом верхнем уровне определения элемента кода и заключается в тройные кавычки (одинарные или двойные). #для_продвинутых

28 412

Декоратор timeit Декоратор timeit используется для измерения времени выполнения функции или участка кода. Этот декоратор позволяет вам оценить, сколько времени занимает выполнение определенной операции. Вы можете использовать этот декоратор, чтобы измерить время выполнения любой функции. Просто поместите @timeit перед определением функции, которую вы хотите измерить, и при каждом вызове этой функции будет выводиться время выполнения. #для_начинающих

28 412

reduce() Функция reduce() в Python реализует операцию свёртки (или аккумуляции) для элементов итерируемой последовательности, используя заданную функцию. Она поочередно применяет функцию к парам элементов итерируемой последовательности и аккумулирует результаты. Обратите внимание, что начальное значение аккумулятора можно указать в качестве третьего аргумента функции reduce(). Если оно не указано, то в качестве начального значения используется первый элемент последовательности. #для_начинающих

28 412

PYTHONSTARTUP PYTHONSTARTUP — это переменная окружения, которая позволяет указать путь к файлу, который будет автоматически выполнен при запуске интерпретатора. Этот файл может содержать любой дополнительный код, который вы хотите выполнить каждый раз, когда запускается интерпретатор. Обычно PYTHONSTARTUP используется для настройки окружения, импорта модулей или выполнения других задач, которые нужно выполнить перед началом работы в интерактивной среде. #для_начинающих

28 412

Срочно ищем Python разработчиков всех уровней! Собираем вакансии и стажировки, которых еще нет в публичном доступе. Прямые контакты рекрутеров в Telegram. Посмотреть можно здесь

28 412

Цепи Маркова Цепи Маркова (Markov Chains) представляют собой математическую модель, которая описывает последовательность состояний, в которых система может находиться, и вероятности переходов между этими состояниями. В Python вы можете реализовать Цепи Маркова с помощью списка списков или матрицы переходных вероятностей. На картинке пример простой Цепи Маркова, описывающей погоду (солнечно, облачно, дождливо) с вероятностями переходов между этими состояниями #для_продвинутых

28 412

pydoc pydoc — это инструмент, предназначенный для генерации документации и предоставления информации о модулях, классах, функциях и методах. Этот инструмент позволяет вам получить доступ к документации и справочной информации о стандартных библиотеках и вашем собственном коде. #для_начинающих

28 412

Декораторы для проверки сигнатуры метода Декораторы для проверки сигнатуры метода (method signature checking decorators) могут быть полезными для улучшения контроля над аргументами и возвращаемыми значениями методов. Они позволяют вам проверить, что метод вызывается с правильными типами аргументов и возвращает ожидаемые значения. Для создания таких декораторов можно использовать библиотеку functools и inspect. #для_продвинутых

28 412

Срезы Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple). #для_начинающих

28 412

Обезьяний патч Обезьяний патч (Monkey patch) в Python — это техника, которая позволяет изменять или расширять функциональность существующих классов, модулей или объектов во время выполнения программы. Этот термин образовался из-за аналогии с идеей того, что вы «насаживаете» (patch) код поверх существующего, подобно обучению обезьяны выполнять новые трюки. #для_продвинутых

28 412

PYTHONOPTIMIZE PYTHONOPTIMIZE — это переменная среды в Python, которая используется для оптимизации выполнения кода на языке Python. Эта переменная определяет уровень оптимизации, который применяется к коду при его выполнении. Вы можете установить значение PYTHONOPTIMIZE в соответствующей переменной среды перед запуском интерпретатора Python, чтобы управлять уровнем оптимизации ваших программ. Это установит уровень оптимизации на 2 для выполнения my_script.py. #для_продвинутых

28 412

classmethod classmethod — это декоратор в Python, который используется для определения методов класса, которые не принимают экземпляр класса (self) в качестве первого аргумента, а вместо этого принимают класс (cls) в качестве первого аргумента. Эти методы могут использоваться для операций, которые связаны с самим классом, а не с его экземплярами. #для_начинающих

28 412

Функция id() Функция id() используется для получения уникального идентификатора объекта. Этот идентификатор является целым числом, которое уникально для каждого объекта в рамках выполнения программы. Функция id() принимает один аргумент, который представляет собой объект, и возвращает его идентификатор. Обратите внимание, что идентификатор объекта может измениться во время выполнения программы, если объект перемещается в памяти. Поэтому id() полезно для определения, указывают ли две переменные на один и тот же объект, но не следует полагаться на него для других целей, таких как сравнение объектов на идентичность. #для_продвинутых