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
28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает copy-on-write (COW) в Python и в каких случаях он применяется?
Ответ ⬇️
Copy-on-write (COW) — это оптимизация, при которой объект копируется только при попытке его изменения. В Python это особенно заметно при использовании fork() в многопроцессных программах: дочерний процесс получает копию памяти родительского процесса, но реальные копии данных создаются только при их изменении.
Это помогает эффективно использовать память при работе с процессами, но может привести к неожиданным накладным расходам, если изменять большие объёмы данных после fork().
Пример использования ⚙️
import os data = [1] * 10**6 # Большой список pid = os.fork() if pid == 0: # Дочерний процесс data[0] = 42 # Копирование происходит только здесь! print("Дочерний процесс завершён") else: print("Родительский процесс")Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ sys.setprofile()
Метод
sys.setprofile() позволяет установить функцию профилирования, которая вызывается при каждом вызове, возврате или исключении в Python-коде. Это полезно для отладки, анализа производительности и трассировки выполнения кода.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ functools.singledispatch
Метод
functools.singledispatch позволяет создавать перегруженные функции на основе типа первого аргумента. Это полезно для написания обобщённого кода без сложных if isinstance(...).
Python Learning 👩💻28 466
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика?
Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире!
Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала.
Что узнаешь на эфире:
✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем
✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер
✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python
Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqumRSUd
28 466
⚙️ threading.Timer()
Метод
threading.Timer() позволяет создавать таймеры, которые выполняют определенную функцию через заданный интервал времени. Это полезно для отложенного выполнения задач без блокировки основного потока.
Python Learning 👩💻28 466
🚫 Антипаттерн недели: Использование mutable default arguments
В Python опасно использовать изменяемые объекты (списки, словари, множества) как значения по умолчанию в аргументах функций. Это приводит к непредсказуемому поведению, так как объект создаётся один раз при определении функции и сохраняет своё состояние между вызовами.
✔️ Используйте
None в качестве значения по умолчанию и создавайте новый объект внутри функции.
Python Learning 👩💻28 466
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Нажмите на ссылку: Вход
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает cooperative
multitasking в Python, и почему asyncio не использует потоки?
Ответ ⬇️
В Python asyncio использует кооперативную многозадачность (cooperative multitasking), где задачи передают управление друг другу явно (await). Это отличается от потоков (threading), которые работают конкурентно, но ограничены GIL.
Асинхронность полезна для операций ввода-вывода (сетевые запросы, работа с файлами), так как позволяет одной задаче выполняться, пока другая ждёт результата.
Пример использования ⚙️
import asyncio async def task(name, delay): await asyncio.sleep(delay) print(f"Задача {name} завершена") async def main(): await asyncio.gather(task("A", 2), task("B", 1)) asyncio.run(main())Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ signal.setitimer()
Метод
signal.setitimer() позволяет устанавливать таймер, который автоматически отправляет сигнал процессу через заданные интервалы времени. Это полезно для периодического выполнения кода без создания потоков.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ sys.addaudithook()
Метод
sys.addaudithook() позволяет отслеживать определённые события в Python, такие как импорт модулей, вызовы системных функций и доступ к ресурсам. Это полезно для мониторинга безопасности и отладки.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ importlib.reload()
Метод
importlib.reload() позволяет повторно загрузить модуль во время выполнения программы. Это полезно для динамической перезагрузки кода без необходимости перезапуска интерпретатора.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ gc.get_objects()
Метод
gc.get_objects() из модуля gc позволяет получить список всех объектов, отслеживаемых сборщиком мусора в Python. Это полезно для анализа утечек памяти и отладки.
Python Learning 👩💻28 466
🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸
• Python | Вопросы собесов
• Python | Вакансии с удаленкой
• Python | LeetCode
• Python | Тесты
Подпишись, чтобы не потерять ☝️
28 466
⚙️ sys._getframe()
Метод
sys._getframe() позволяет получить объект текущего или родительского стека вызовов. Это полезно для отладки, анализа кода и динамического доступа к локальным переменным.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ __import__()
Встроенная функция
__import__() позволяет динамически импортировать модули во время выполнения программы. Это полезно, когда имя модуля заранее неизвестно или зависит от условий.
Python Learning 👩💻28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Множество (set) в Python хранит только уникальные элементы, поэтому дубликаты 3 и 4 автоматически удаляются при создании numbers. Операция add(3) не изменяет множество, так как 3 уже в нём есть. Операция remove(2) удаляет 2 из множества. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ dis.Bytecode()
Метод
dis.Bytecode() из модуля dis позволяет анализировать байт-код Python-функций. Это полезно для оптимизации кода и понимания его работы на уровне интерпретатора.
Python Learning 👩💻28 466
🚫 Антипаттерн недели: Использование
range(len()) вместо enumerate()
В Python часто используют range(len(lst)) для итерации по списку с индексами, но это снижает читаемость кода и не является идиоматичным способом перебора элементов.
✔️ Используйте enumerate(), который позволяет одновременно получать индекс и значение элемента, делая код более читаемым и питоничным.
Python Learning 👩💻28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает
weakref в Python, и когда его стоит использовать?
Ответ ⬇️
Модуль weakref позволяет создавать слабые ссылки на объекты, которые не предотвращают их сборку мусора. Это полезно, когда нужно отслеживать объекты без продления их времени жизни, например, в кешах или при управлении зависимостями в больших структурах данных.
Пример использования ⚙️
import weakref class Data: def __del__(self): print("Объект удалён") obj = Data() weak_ref = weakref.ref(obj) print(weak_ref()) # <__main__.Data object at 0x...> del obj print(weak_ref()) # None (объект удалён)Python Learning 👩💻
