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 29 231 subscribers, ranking 4 686 in the Technologies & Applications category and 22 583 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 231 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -223 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.88%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.13% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 011 views. Within the first day, a publication typically gains 914 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 07 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.
29 231
Subscribers
-824 hours
-577 days
-22330 days
Posts Archive
29 231
⚙️ rich.print()
rich.print() — это удобный способ красиво выводить текст, таблицы и логи в терминал с поддержкой цветного форматирования. Библиотека rich делает консольные приложения более читаемыми и наглядными.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ signal.set_wakeup_fd()
signal.set_wakeup_fd() позволяет отправлять сигналы в файловый дескриптор вместо стандартного обработчика сигналов. Это полезно для обработки сигналов в асинхронных приложениях.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ os.getloadavg()
os.getloadavg() возвращает среднюю нагрузку на систему за последние 1, 5 и 15 минут. Это полезно для мониторинга производительности и загрузки CPU.
Python Learning 👩💻29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Декоратор @lru_cache(maxsize=2) кэширует результаты вызовов функции fibonacci(n), ускоряя вычисления. fibonacci(5) рекурсивно вычисляет сумму fibonacci(4) + fibonacci(3), что даёт 5. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
29 231
🔥 Уже этой весной состоится 5-я юбилейная конференция Data Fusion 2025. Не пропустите самое масштабное событие в сфере анализа данных и ИИ.
💻Специалисты по работе с ИИ и данными из бизнеса, науки и государства соберутся на одной площадке, чтобы вместе ответить на ключевые вопросы:
— О чем говорят новейшие исследования в области ИИ в России и за рубежом?
— Как готовить кадры в эру ИИ?
— Как устроена экономика данных и какие отрасли будут ее драйверами?
— В чем особенности применения технологий ИИ и ML в фарме, медицине, промышленности, нейробиологии?
📍Встречаемся 16-17 апреля в Технологическом кластере «Ломоносов» в Москве.
Участие в конференции — бесплатное. Регистрация уже открыта – https://data-fusion.ru/
🙌 Увидимся на Data Fusion 2025!
#AI #ML #DataFusion #Конференция #IT #bigdata #datascience
29 231
⚙️ inspect.currentframe()
inspect.currentframe() позволяет получить текущий стек вызовов и информацию о выполняемом коде. Это полезно для отладки, логирования и анализа исполнения программы.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys.setswitchinterval()
sys.setswitchinterval() позволяет управлять частотой переключения потоков в Python, изменяя временной интервал между переключениями контекста. Это полезно для настройки многопоточных программ.
Python Learning 👩💻29 231
🌐Хотите войти в IT, но программирование кажется сложным? Вы уже пробовали учить Python, но застревали на базах данных, не понимали, как работает асинхронный код, и бросали попытки?
Тем временем компании продолжают искать Python-разработчиков. Они нужны в веб-разработке, data science, автоматизации. Этот язык один из самых востребованных, и освоить его — значит получить реальный шанс на хорошую работу.
Есть решение. Обучение «Python Developer. Basic» — это пошаговый путь от первых строк кода до уверенного Junior-разработчика. Вы освоите FastAPI, Django, работу с API, научитесь писать автотесты и работать с DevOps-инструментами.
👉Начните с нуля и получите сильное портфолио. Пройдите тест и получите доступ к бесплатным урокам и скидку на обучение: https://otus.pw/XQqu/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
😈 Челлендж по запуску 12 простых IT-проектов за 12 месяцев
Летом 2023 г. появилось комьюнити инди-хакеров, в котором ребята решили запускать 1 простой продукт в онлайне каждый месяц.
И в реальном времени показывать: как разрабатывают, продвигают и сколько получилось заработать на запусках таких микро-проектов.
Например, вот 👉 пост про то, почему американцы платят $40 за простой конвертер картинок, который сделали за 4 недели. Несмотря на то, что вокруг полно бесплатных аналогов)
👉 Этот пост про то, как за 2 недели запустили темную тему с тарифами от $5 до $99. Четыре таких продукта приносят на пассиве как зп среднего разработчика.
А вот 👉 тут — как все может грустно закончиться, если 2 года пилить сложный продукт, не показывая его рынку.
👉 Здесь, как за 30 дней сделали приложение для решения задач по математике, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц.
А 👉 здесь рассказывают, как заработали 1 700 000 рублей на боте для создания фотокниг и какие фейлы допустили.
Первая находка в их комьюнити IT билдеров — метод, который позволяет сделать запуск за 1 месяц.
Вторая находка — метод продвижения, который они используют. В среднем на продвижение одного IT-продукта уходит $150, причем есть продукты с 200К+ юзеров 🙂
Вот здесь можно подписаться на канал, чтобы подглядеть за их запусками. А может, и попробовать сделать такой простой продукт самому)
29 231
⚙️ types.new_class()
types.new_class() позволяет динамически создавать новые классы во время выполнения программы. Это полезно для метапрограммирования, создания классов с динамическими атрибутами и автоматической генерации API.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys._current_frames()
sys._current_frames() позволяет получить стеки вызовов всех активных потоков в программе. Это полезно для отладки многопоточных приложений.
Python Learning 👩💻29 231
🚫 Антипаттерн недели: Ловушка с оператором
is при сравнении строк
В Python оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, а не равны ли их значения. Это может приводить к неожиданным ошибкам при сравнении строк.
✔️ Используйте == для сравнения значений строк, а не is.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
🚀 Работаешь в Data Science? Заяви о себе на Data Fusion Contest 2025!
Data Fusion Contest 2025 это —
🔹возможность прокачать скилы на практике, внести вклад в развитие сообщества DS в России, а также погрузиться в новые DS/ML-методы;
🔹шанс сразиться с лучшими представителями профессии и проявить себя;
🔹возможность получить внушительный приз.
В этом году участников ждут 2 основные задачи:
«Label Craft» — про предсказание категории товаров.
«4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель.
И одна образовательная задача — «Distribution».
Победители смогут презентовать свои решения на конференции Data Fusion 2025 в кластере «Ломоносов».
Организаторы соревнования — ИТ-холдинг Т1 и ВТБ.
📆 Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года.
➡️ Регистрируйся на соревнование прямо сейчас.
Покажи, на что ты способен! 🔥
Подробнее о рекламодателе
29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция filter() применяет лямбда-функцию lambda x: x % 2 == 0, оставляя только чётные числа. В результате получаем [2, 4, 6]. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
