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
Network:📈 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 27 948 subscribers, ranking 4 756 in the Technologies & Applications category and 23 069 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 27 948 subscribers.
According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -268 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.24%. 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 0 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 0.
- 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 30 October, 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.
27 948
Subscribers
-924 hours
-787 days
-26830 days
Posts Archive
27 948
➡️ Разница между
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 👩💻27 948
Бесплатное IT-образование в 2024
Отобрали для вас полезные телеграм-каналы, которые помогут освоить программирование и другие IT-направления
Выбирайте нужное и подписывайтесь:
👩💻 Python: @PythonPortal
📱 GitHub: @git_developer
🤓 Книги айти: @portalToIT
🖥 Data Science: @DataSciencegx
⚙️ Backend: @BackendPortal
👩💻 Frontend: @FrontendPortal
👩💻 Java: @Java_Iibrary
👩💻 C#: @KodBlog
👩💻 С/С++: @Cpportal
🖥 Базы Данных & SQL: @SQL
👩💻 Golang: @juniorGolang
👩💻 PHP: @PHPortal
👩💻 Моб. разработка: @MobDev
👩💻 Разработка игр: @GameDevgx
👩💻 DevOps: @loose_code
🤔 Хакинг & ИБ: @cybersecinform
🐞 Тестирование: @QAPortal
📱 Маркетинг: @MarketingPortal
🖥 Дизайн: @PortalToDesign
➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять
27 948
⚙️ enumerate()
Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй
enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.
Python Learning 👩💻27 948
⚡️Выйти на стабильный доход в 150+ тысяч рублей можно всего за 3 месяца обучения в IT.
Сегодня переход в сферу IT — это не просто модный тренд, а реальная возможность изменить свою жизнь.
Ребята из онлайн-академии StepByStep в своем канале проводят бесплатный интенсив, благодаря которому можно погрузиться в мир IT и освоить самую востребованную профессию 2025 года – системный аналитик.
✅ Гарантия трудоустройства после обучения.
Не упусти такую возможность: https://t.me/+qx0XwYfEoF0zZjcy
27 948
❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (
*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 👩💻
27 948
➡️ Использование библиотеки PyTTI для генеративного искусства с использованием нейронных сетей
PyTTI — это необычная библиотека, которая позволяет создавать произведения искусства с помощью нейронных сетей. Она применяет текстурные трансформации и использует модели машинного обучения для генерации изображений, основанных на текстовых описаниях или других данных.
• PyTTI подходит для экспериментов с искусственным интеллектом в области генерации изображений и видео.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻27 948
Как создать свой Telegram-бот и начать зарабатывать уже сегодня?
Научим делать самые полезные и прибыльные боты на нашем бесплатном онлайн-практикуме и расскажем про то, как обучиться профессии промт-инженера с доходом 500.000 руб.
По итогам эфира вы узнаете:
— Как написать код для создания ботов;
— Кто такой промт-инженер и чем он занимается;
— Кому в действительности нужны его услуги и сколько за это платят;
— Кто может стать промт-инженером и какой порог входа;
Кликай на ссылку и забирай подробную информацию вместе с классными бонусами.
erid: LjN8K1kow
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
27 948
➡️ Использование библиотеки UMAP для снижения размерности данных в Python
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это библиотека для снижения размерности, которая используется для визуализации и анализа сложных многомерных данных. Она позволяет эффективно проектировать данные на низкоразмерное пространство, сохраняя при этом основные структуры данных.
• UMAP часто используется в задачах кластеризации и визуализации высокоразмерных данных, например, в Data Science.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 948
os.rename()
В Python функция
os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Python Learning 👩💻27 948
🚀 Только 48 часов! Получите лучшие IT-ресурсы абсолютно БЕСПЛАТНО
TechVibe временно открывает доступ к уникальным материалам. Не упустите свой шанс!
Что вас ждет: 👇🏻
1️⃣ Эксклюзивные курсы и книги
2⃣ Удобные шпаргалки для эффективного кодирования
3⃣ 100 разобранных вопросов с собеседований
4⃣ Готовые скрипты для ваших проектов
⏰ Материалы будут удалены через 48 часов!
Действуйте сейчас, чтобы не пропустить эту уникальную возможность
Подписывайтесь на ➡️ TechVibe и получите доступ к лучшим IT-ресурсам прямо сейчас
P.S.: Вся нужная инфа уже в закрепе канала. Не стесняйся, сделай первый шаг!
27 948
❓ Вопрос на собеседовании
Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?
Ответ ⬇️
Менеджеры контекста в Python используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта.
Пример использования ⚙️
# 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 👩💻
27 948
➡️ Изменение регистра строк в Python: capitalize, camelCase, snake_case, и kebab-case
Модуль преобразования строк предлагает удобные функции для изменения регистра текста. Вы можете использовать
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 👩💻27 948
➡️ В чем разница между итераторами и генераторами в Python?
Итераторы — это объекты, которые реализуют методы
__iter__() и __next__().
Генераторы — это особый вид итераторов, создаваемых с помощью функций с ключевым словом yield, позволяющие ленивую генерацию значений по одному.
✔️ Генераторы позволяют экономить память, так как значения вычисляются по мере необходимости.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻27 948
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 23-24 октября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KKmau
27 948
➡️ Использование библиотеки pynecone для создания веб-приложений на Python
pynecone — это библиотека, которая позволяет легко создавать интерактивные веб-приложения с использованием только Python.
• Она упрощает процесс разработки, устраняя необходимость в написании JavaScript, HTML или CSS. Все веб-элементы и взаимодействия описываются непосредственно на Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻27 948
Очистка элементов в последовательности
Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Для этого используют
itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передаётся контейнер, к примеру список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в контейнере.
Если логическое значение равно True или 1, то элемент остаётся в последовательности, иначе — удаляется из нее.
Python Learning 👩💻27 948
❓ Вопрос на собеседовании
Как работают дескрипторы в Python и в каких случаях их полезно использовать?
Ответ ⬇️
Дескриптор — это класс, который реализует методы доступа __get__, __set__ и/или __delete__. Дескрипторы полезны для создания управляемых атрибутов, например, для валидации или кэширования данных.
Пример использования ⚙️
class Descriptor: def __get__(self, instance, owner): return instance._value def __set__(self, instance, value): if value < 0: raise ValueError("Значение должно быть положительным!") instance._value = value class MyClass: value = Descriptor() def __init__(self, value): self.value = value obj = MyClass(10) print(obj.value) # 10 obj.value = -5 # Ошибка: Значение должно быть положительным!Python Learning 👩💻
27 948
➡️ Использование библиотеки fastjsonschema для валидации JSON-схем в Python
fastjsonschema — это новая библиотека, выпущенная в 2024 году, которая обеспечивает высокопроизводительную валидацию JSON-документов на основе схем.
Она значительно быстрее большинства аналогов, таких как jsonschema, и идеально подходит для проектов, где критична скорость обработки данных.
• fastjsonschema — отличный выбор для тех, кому важна производительность при работе с JSON-схемами.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻