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 29 218 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.
29 218
Subscribers
-1224 hours
-567 days
-22830 days
Posts Archive
29 216
➡️ 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 👩💻29 216
🔵 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
29 216
➡️ 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 👩💻29 216
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 👩💻29 216
❓ 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 👩💻
29 216
➡️ 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 👩💻29 216
По статистике всего лишь 5% разработчиков получают зп 400к+ в РФ.
Причин очень много, но одна из главных — высокие доходы в АйТи не совместимы с отдыхом…
Для такой зарплаты нужно забить на личную жизнь. Днём работать, а всё свободное время тратить на изучение новых технологий, прохождение курсов и чтение книг.
Но есть ли другой путь?
Канал ML-инженера Олега Андриянова о том, как быстро расти в зарплате благодаря софт скиллам.
За 4 года в ИИ-разработке Олег вырос в доходах в 12.5 раз.
При этом продолжает качать и хард скилы, но не тратит на них всё свободное время.
Посты, которые будут вам полезны:
— какие 2 софт скилла помогают зарабатывать больше?
— как справляться со стрессом на работе, чтобы быть продуктивным?
— как гарантировано повысить себе зарплату?
— какой есть грязный трюк для повышения доходов?
Так что если вы хотите получать больше, подписывайтесь на канал Олега. И войдите в 5% золотых айтишников.
29 216
➡️ Использование модуля zoneinfo для работы с временными зонами в Python
Модуль zoneinfo, добавленный в Python 3.9, позволяет работать с временными зонами, используя базу данных IANA.
🗣 Это полезно для приложений, которые работают с пользователями из разных часовых поясов или управляют расписаниями событий.
✔️ Отличное решение для точного управления датами и временем с учётом локальных особенностей.Python Learning 👩💻
29 216
➡️ Использование библиотеки EdgeDB для работы с базами данных на Python
EdgeDB — это база данных и клиентская библиотека для Python, которая предлагает более современный и удобный подход к управлению схемами и запросами по сравнению с традиционными SQL базами данных.
Она поддерживает реляционные данные, но при этом использует запросы в стиле графов и обеспечивает автоматическое управление схемами.
• EdgeDB — отличный выбор для тех, кто хочет работать с базами данных, избегая сложности традиционного SQL и улучшая удобство работы с данными.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 216
Систематизируете и углубите знания бэкенд-разработки на Python на курсе Яндекс Практикума за 6 месяцев.
Преимущества курса:
— актуальная программа, которая постоянно обновляется;
— много практики, лайвкодинг и хакатон;
— возможность совмещать с другой учёбой или работой;
— наставники из Яндекса и не только;
— помощь с трудоустройством.
◾️Погружайтесь в Python, нарабатывайте нужные навыки и осваивайте инструменты для работы. Начните курс бесплатно, а если понравится, платите как удобно: в рассрочку или целиком.
→ Начать бесплатно
29 216
➡️ Использование функции
functools.cache для кэширования результатов
functools.cache — это полезный инструмент для кэширования результатов функций, что позволяет существенно ускорить выполнение программы при многократных вызовах с одинаковыми аргументами. Кэширование помогает избежать повторных вычислений, особенно в случае дорогостоящих операций.
🗣 Это полезно при работе с рекурсивными функциями или задачами, которые требуют повторяющихся вычислений.
✔️ Отличное решение для оптимизации кода и повышения производительности.Python Learning 👩💻
29 216
Функция sample()
Функция
sample() модуля random в Python возвращает случайную выборку элементов из последовательности. В первом параметре функции указываем последовательность, во втором параметре — количество элементов, которые мы хотим выбрать случайным образом.
Python Learning 👩💻29 216
Главная конференция по бизнесу в Telegram
31 октября в Москве пройдёт первая конференция по Telegram от крупнейшего сервиса аналитики Telemetr. Топы Телеграм-рынка, маркетологи и представители бизнеса обсудят самые актуальные тенденции и перспективы развития платформы Telegram.
Присоединиться к мероприятию можно будет и онлайн. Тут найдёте всю информацию - https://telemetr.pro.
На конференции вас ждут:
- 20+ опытных спикеров
- 1000+ онлайн и офлайн участников
- две сцены
- нетворкинг активности
- лаунж зона
- вкусный фуршет
- яркое afterparty в PAPA Moscow
Спикерами главной сцены будут: Артемий Лебедев, руководитель Telemetr - Денис Ларионов, основатель агентства GoDigital - Сурен Альбертян, основатель Сидорин ЛАБ - Дмитрий Сидорин и многие другие!
За подробностями сюда - https://telemetr.pro
А купить билет со скидкой в 10% можно, использовав наш промокод - TMConf10
Купить билет - https://telemetr.pro
29 216
PyOgre
PyOgre — это связка Python с OGRE (Object-Oriented Graphics Rendering Engine), мощным 3D-движком, написанным на C++. Она позволяет разработчикам создавать игры, демо-версии и другие 3D-приложения, используя Python.
Python — более простой и понятный язык, чем C++, что делает PyOgre более доступным для начинающих разработчиков. PyOgre позволяет использовать Python для создания сложных 3D-приложений, сохраняя при этом высокую производительность OGRE.
Python Learning 👩💻
29 216
Погрузитесь в мир Python с нашим бесплатным курсом!
🎓 Включено 45 уроков, 56 упражнений в тренажере и 163 проверочных теста. Узнаете, как создавать программы, работать с условиями и функциями.
Что вы освоите:
— Составление программ из нескольких модулей.
— Анализ ошибок в коде с использованием отладочной печати.
📚 Курс охватывает основы Python: синтаксис, условия, циклы, типы данных и библиотеки. Практика на каждом шаге поможет вам уверенно использовать язык.
Начните свое обучение с бесплатного базового курса Python и вы сможете создавать несложные программы, а так же анализировать ошибки в коде!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KBpGR
29 216
Погрузитесь в мир Python с нашим бесплатным курсом!
🎓 Включено 45 уроков, 56 упражнений в тренажере и 163 проверочных теста. Узнаете, как создавать программы, работать с условиями и функциями.
Что вы освоите:
— Составление программ из нескольких модулей.
— Анализ ошибок в коде с использованием отладочной печати.
📚 Курс охватывает основы Python: синтаксис, условия, циклы, типы данных и библиотеки. Практика на каждом шаге поможет вам уверенно использовать язык.
Начните свое обучение с бесплатного базового курса Python и вы сможете создавать несложные программы, а так же анализировать ошибки в коде!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KBpGR
29 216
➡️ Использование модуля
contextlib.AsyncExitStack для управления асинхронными ресурсами
AsyncExitStack из модуля contextlib позволяет динамически управлять асинхронными ресурсами, такими как файлы, сетевые соединения или блокировки, создавая стек контекстных менеджеров. Это полезно, когда требуется работать с неизвестным заранее количеством контекстных менеджеров.
🗣 Этот инструмент помогает гибко работать с ресурсами в асинхронном коде, упрощая управление их инициализацией и освобождением.
✔️ AsyncExitStack позволяет добавлять и обрабатывать несколько контекстных менеджеров в асинхронном режиме, гарантируя корректное завершение работы с ресурсами.Python Learning 👩💻
29 216
Ваш код и алгоритмы уже устарели, а вы даже не подозреваете об этом
Каждый день появляются новые подходы в Machine Learning и Data Science, а вы всё ещё используете старые методы?
Artificial Intelion — это ежедневные инсайты из мира ИИ, актуальные исследования и полезные фреймворки, которые вы сможете сразу применить в работе.
Прокачайте свои навыки и узнайте, как внедрить последние технологии в проекты, чтобы оставаться впереди конкурентов.
Удиви своих коллег знаниями по DS и ML: @artificial_intelion
