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 29 207 subscribers, ranking 4 689 in the Technologies & Applications category and 22 609 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 207 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -224 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.81%. 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 1 698 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 10.
- 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 10 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.
attrgetter() из модуля operator используется для получения значения атрибута объекта. Она позволяет избежать явного указания имени атрибута, что может сделать код более читаемым и удобным.
#для_продвинутыхgroupby() из модуля itertools в Python используется для группировки элементов итератора по значению ключа. Она применяется к итератору (списку, кортежу, строке) и возвращает объект groupby, который представляет собой итератор по группам.
Синтаксис:
groupby(iterable, key=None)Аргументы:
iterable: Итерируемый объект, который нужно сгруппировать.
key: Функция, которая извлекает ключ из каждого элемента итератора. По умолчанию используется функция lambda x: x, которая возвращает сам элемент.
#для_продвинутыхpermutations() из модуля itertools в Python используется для генерации всех возможных перестановок элементов из итерируемого объекта.
Синтаксис:
itertools.permutations(iterable, r=None)Аргументы:
iterable: Итерируемый объект, например, список, строка или кортеж.
r (опционально): Целое число, указывающее длину перестановок. Если не указано, то по умолчанию генерируются все перестановки возможной длины.
#для_начинающихuniform() из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел с плавающей запятой в заданном диапазоне.
Синтаксис:
random.uniform(a, b)Аргументы:
a: (обязательный) Нижняя граница диапазона.
b: (обязательный) Верхняя граница диапазона.
Возвращаемое значение:
Случайное число с плавающей запятой, равномерно распределенное в диапазоне [a, b].
#для_начинающихstrptime() — это метод класса datetime, который используется для преобразования строки, представляющей дату и время, в объект datetime.
Синтаксис:
datetime.strptime(date_string, format_string)Аргументы:
date_string: Строка, представляющая дату и время.
format_string: Строка, представляющая формат даты и времени.
#для_продвинутыхbytes.hex() — это метод, который преобразует объект bytes в шестнадцатеричную строку.
Как работает: bytes.hex() возвращает строку, состоящую из шестнадцатеричных цифр, представляющих каждый байт в объекте bytes. Шестнадцатеричные цифры идут парами, где первая цифра представляет старший полубайт, а вторая - младший полубайт.
Например, байт со значением 10 (в десятичной системе) будет представлен как "0a" в шестнадцатеричной системе.
#для_продвинутыхmath.gcd() используется для вычисления наибольшего общего делителя (НОД) двух целых чисел. НОД — это наибольшее число, которое является делителем обоих чисел.
Синтаксис:
math.gcd(a, b)Аргументы:
a: первое целое число
b: второе целое число
Возвращаемое значение:
целое число, являющееся НОД a и b
#для_начинающихheapq.heapify() используется для преобразования списка в кучу (heap). Куча — это особая структура данных, представляющая собой полное бинарное дерево, в котором каждый родительский элемент меньше или равен своим дочерним элементам.
#для_начинающихitertools.chain() в Python объединяет несколько итераторов в один. Она принимает в качестве аргумента один или несколько итераторов, и возвращает итератор, который последовательно возвращает элементы из этих итераторов.
Например, код сверху объединяет две строки в одну.
#для_начинающихtyping.Literal — это тип данных, который позволяет указать не просто какой-то тип вроде str, int или float, а конкретное значение этого типа.
Например, Literal[42] означает, что в качестве значения ожидается только 42. Важно, что проверяется не только равенство значения, но и его тип (например, нельзя будет использовать False, если ожидается 0).
#для_начинающихIceCream — это библиотека, которая предоставляет простой и эффективный способ отладки кода. Вместо того чтобы использовать функцию print() для отладки, вы можете использовать функцию ic() из библиотеки IceCream, которая позволяет вам инспектировать переменные, выражения и выполнение программы с помощью одного простого вызова функции.
В этом примере кода вывод ic| указывает на то, что это вывод от IceCream, а result: 6 — имя переменной и ее значение.
IceCream может быть использован в любом месте, где требуется отладка кода: веб-разработка, научные вычисления, анализ данных и т.д.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
