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 28 470 subscribers, ranking 4 593 in the Technologies & Applications category and 22 671 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 470 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -258 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.41% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 997 views. Within the first day, a publication typically gains 971 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 27 August, 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.
28 470
Subscribers
-624 hours
-717 days
-25830 days
Posts Archive
28 467
🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг
22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Собес проведет Вадим Пуштаев, ex. head of backend в 💙, автор канала @pythonetc, архитектор в европейской компании
Как это будет:
📂 Вадим будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Вадим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Вадиму
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqxf5Xvt
28 467
➡️ Использование коллекций Python
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль
collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().
Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу
Counter()
Python Learning 👩💻28 467
➡️ Преобразование двух списков в словарь
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции
zip().
Python Learning 👩💻28 467
🏎💨Не позволяйте вашим приложениям терять скорость! Обрабатывайте задачи эффективно с FastAPI.
Узнайте, как фоновые задачи могут повысить отзывчивость вашего приложения.
Освойте FastAPI и научитесь улучшать производительность приложений. Повышение скорости ответа и снижение нагрузки — это реально.
⚡️Присоединяйтесь к открытому вебинару 20 мая в 20:00 мск и получите скидку на большое обучение «Python Developer. Basic»: https://otus.pw/yjXt/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 467
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
➡️ Пример кода
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))28 467
➡️ clean-text для нормализации и очистки текста
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29). »Yóù àré rïght <3!«в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>). "you are right <3!"🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
28 467
➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей
ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ Использование функции sorted()
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции
sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.
🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:
sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']28 467
⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов
ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets.
🗣️ Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом
ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
async/await.
🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻28 467
DeepChem
DeepChem — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая использует методы глубокого обучения для решения задач в области химии, биологии и материаловедения.
DeepChem позволяет прогнозировать различные свойства молекул, такие как их активность, растворимость, токсичность и т.д., используя методы машинного обучения.
Также библиотека может использоваться для быстрого и эффективного поиска потенциальных лекарственных средств из больших библиотек соединений.
DeepChem может генерировать новые молекулы с заданными свойствами, что может быть полезно для разработки новых материалов и лекарств.
Python Learning 👩💻
28 467
🧑🏻💻Хотите глубже понять Python и научиться использовать абстрактные классы и протоколы для создания более гибких и поддерживаемых приложений?
Присоединяйтесь к открытому вебинару 13 мая в 20:00 МСК, где мы разберём абстрактные классы и протоколы в Python. Вы научитесь создавать и применять их с помощью модуля abc, улучшая архитектуру ваших проектов.
Углубление знаний в ООП поможет вам писать более структурированный и расширяемый код, который станет основой для успешных проектов. Понимание абстракции — ключ к более высокому уровню разработки.
👉Регистрируйтесь и получите скидку на большую программу обучения "Python Developer. Basic": https://otus.pw/AMrK/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857628 467
⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов
ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ pickle для быстрого и эффективного хранения
ℹ️ Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.
🗣️ На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ Pympler для мониторинга и анализа памяти
ℹ️ Библиотека мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги.
🗣️ С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ itertools для итерации более чем одного итерируемого объекта
ℹ️ Если вы когда-нибудь оказывались в ситуации, когда вы пишете вложенные циклы или сложные функции для итерации более чем одного итерируемого объекта, проверьте, есть ли нужная функция в библиотеке itertools.
🗣️ Возможно, вам не придется изобретать велосипед — Python учтёт все ваши потребности.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ sqlite3 для специалистов по данным и инженеров
ℹ️ К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.
Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ Contextlib для обработки внешних источников
ℹ️ Библиотека
contextlib в Python предоставляет утилиты для работы с контекстными менеджерами и упрощения создания и использования ресурсов с помощью оператора with.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ Requests для генерации HTTP-запросов
ℹ️ Библиотека упрощает генерацию HTTP-запросов к другим сервисам, помогает писать их очень просто и быстро.
Код получается лаконичным, а запрос легко настроить и отправить. Поддерживает множество функций и написана понятным языком.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
