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 28 466 subscribers, ranking 4 597 in the Technologies & Applications category and 22 686 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 466 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -255 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.25% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 045 views. Within the first day, a publication typically gains 925 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 28 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.
28 466
Subscribers
-324 hours
-627 days
-25530 days
Posts Archive
28 463
⚙️ inspect.signature()
В Python функция
inspect.signature() из модуля inspect позволяет получать информацию о сигнатуре функций и методов. Это полезно для анализа кода во время выполнения, например, для отладки или динамического вызова функций.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ inspect.signature()
В Python функция
inspect.signature() из модуля inspect позволяет получать информацию о сигнатуре функций и методов. Это полезно для анализа кода во время выполнения, например, для отладки или динамического вызова функций.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ shutil.copy()
Функция
shutil.copy() из модуля shutil позволяет копировать файлы из одного места в другое. Это удобно для работы с файлами и создания резервных копий.
Python Learning 👩💻28 463
PyOxidizer
PyOxidizer — это инструмент, позволяющий упаковать Python-проект в единый исполняемый файл, включающий интерпретатор Python, все необходимые библиотеки и ресурсы. Это позволяет запускать ваши приложения без необходимости предварительной установки Python или каких-либо зависимостей.
Python Learning 👩💻
28 463
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 16 - 17 декабря 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 в формате консольного приложения.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Изучите рекомендации по продолжению обучения и развитию карьеры Backend-разработчика на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы - карта компетенций начинающего Python-разработчика и гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов» всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KMaNx
28 463
⚙️ difflib.get_close_matches()
В Python функция
difflib.get_close_matches() находит наиболее похожие строки из списка на основе заданного шаблона. Это удобно для реализации поиска, проверки орфографии или подсказок для ввода.
Python Learning 👩💻
28 463
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
dataclass в Python, как работает параметр init=False и зачем он нужен?
Ответ ⬇️
dataclass — это декоратор из модуля dataclasses, который упрощает создание классов для хранения данных, автоматически генерируя методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__. Параметр init=False позволяет исключить атрибут из автоматически сгенерированного конструктора __init__. Это полезно для атрибутов, которые не должны передаваться при создании экземпляра, например, для вычисляемых значений или внутренних данных.
Пример использования ⚙️
from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Product: name: str price: float discount: float = field(init=False) # Исключаем из __init__ def __post_init__(self): self.discount = self.price * 0.1 # Вычисляем скидку после инициализации # Создание экземпляра item = Product(name="Laptop", price=1000) print(item) # Product(name='Laptop', price=1000, discount=100.0)Python Learning 👩💻
28 463
🔒 Частное облако SpaceWeb — полный контроль и безопасность для вашего бизнеса
Создавайте изолированные среды для корпоративных приложений и данных. Наше частное облако сочетает максимальную безопасность, гибкость и легкость управления. Идеально подходит для тех, кто ценит конфиденциальность и защиту.
💼 Ваши данные — под надежной защитой, доступ к ним — в любое время, в любой точке мира.
Хотите узнать больше? Подпишитесь на канал SpaceWeb и будьте в курсе всех новинок в мире облачных технологий!
Реклама.ООО "СпейсВэб". ИНН: 7813376370 erid: 2VtzqwKzQ8h
28 463
🔒 Частное облако SpaceWeb — полный контроль и безопасность для вашего бизнеса
Создавайте изолированные среды для корпоративных приложений и данных. Наше частное облако сочетает максимальную безопасность, гибкость и легкость управления. Идеально подходит для тех, кто ценит конфиденциальность и защиту.
💼 Ваши данные — под надежной защитой, доступ к ним — в любое время, в любой точке мира.
Хотите узнать больше? Подпишитесь на канал SpaceWeb и будьте в курсе всех новинок в мире облачных технологий!
Реклама.ООО "СпейсВэб". ИНН: 7813376370 erid: 2VtzqwKzQ8h
28 463
⚙️ itertools.chain()
Функция
itertools.chain() позволяет объединить несколько итерируемых объектов в один. Это полезно, когда нужно работать с несколькими списками или другими коллекциями без явной конкатенации.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ collections.ChainMap
В Python класс
collections.ChainMap объединяет несколько словарей в одну структуру, позволяя искать ключи сразу во всех словарях. Это удобно для объединения настроек или конфигураций.
Python Learning 👩💻28 463
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Список lst — изменяемый тип, и изменения внутри функции влияют на оригинальный объект, поэтому 4 добавляется к списку. Переменная n — неизменяемый тип (int), поэтому увеличение num на 1 не изменяет оригинальный n.Python Learning 👩💻
28 463
⚙️ re.findall()
В Python функция
re.findall() из модуля re находит все совпадения с заданным регулярным выражением в строке и возвращает их в виде списка. Это удобно для извлечения данных из текста.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ collections.deque
В Python класс
collections.deque предоставляет двустороннюю очередь с эффективным добавлением и удалением элементов с обоих концов. Это полезно для реализации очередей, стеков и буферов.
Python Learning 👩💻28 463
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое контекстные переменные (
contextvars) в Python, как они работают и где применяются?
Ответ ⬇️
Контекстные переменные (contextvars) — это механизм, введённый в Python 3.7, который позволяет хранить и изолировать данные для каждого потока выполнения. Они особенно полезны в асинхронных приложениях, где глобальные переменные могут быть небезопасны из-за возможного пересечения данных между задачами. В отличие от локальных переменных потоков (threading.local), contextvars работают корректно в асинхронных средах, таких как asyncio.
Пример использования ⚙️
import contextvars import asyncio # Создаём контекстную переменную user_context = contextvars.ContextVar('user') async def task(name): user_context.set(name) # Устанавливаем значение await asyncio.sleep(1) # Эмуляция асинхронной задачи print(f"Текущий пользователь: {user_context.get()}") async def main(): await asyncio.gather(task("Python Learning 👩💻
