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 29 210 subscribers, ranking 4 687 in the Technologies & Applications category and 22 616 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 210 subscribers.
According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -229 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 7.17%. 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 2 094 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 09 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.
29 210
Subscribers
-1224 hours
-607 days
-22930 days
Posts Archive
29 210
➡️ Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка
🗣️ Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.
Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:
• Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования.
• Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.
Python Learning 👩💻29 210
⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python
Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.
🗣️ В Python можно использовать модуль
signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.
Python Learning 👩💻29 210
➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3
Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.
✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python
Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.
🗣️ Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов
Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам.
🗣️ Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным.
Python Learning 👩💻
29 210
📣 Для тех, кто ищет работу на Python
Представляем вашему вниманию канал, где админы вручную просматривают, отбирают и публикуют самые свежие и интересные вакансии, связанные с этим языком программирования.
🐍 Канал специализируется исключительно на Python
📆 Вакансии публикуются каждый день
🔝 В результате отбора выкладываются только топовые вакансии!
Python Вакансии l Работа Python — подписывайтесь и следите за лучшими вакансиями по Python!
29 210
Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных».
За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий.
На курсе вы:
— изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками;
— погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики;
— научитесь проектировать и проводить AB-тестирование.
Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении.
Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения.
→ Начать обучение бесплатно
29 210
Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных».
За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий.
На курсе вы:
— изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками;
— погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики;
— научитесь проектировать и проводить AB-тестирование.
Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении.
Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения.
→ Начать обучение бесплатно
29 210
⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов
➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.
🗣️ С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойствуPython Learning 👩💻
29 210
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
29 210
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
29 210
⚙️ Декорируем функции
🗣️ Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.
def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».
➡️ С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.
Argument for add_one is 1
229 210
➡️ Проверка необходимой версии Python
✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Использование подчеркивания в REPL
Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:
>>> 3 * 3 9 >>> _ + 3 12🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩💻
29 210
Начните обучение в магистратуре в Центральном университете уже на 3-м курсе бакалавриата!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Учебу реально совместить с последними курсами бакалавриата или действующей работой. Обучение занимает 20 часов в неделю в вечернее время в первый год, а занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии. Обучение в университете построено по принципам ИТ-компаний, со средой, способствующей росту и развитию.
У каждого студента будет:
личный ментор по траектории обучения;
доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения;
диплом гособразца.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2VtzqubYWmq
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 774341802
29 210
⚙️ Обязательные аргументы
➡️ Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (
*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми.
Python Learning 👩💻