Поколение Python 🐍
Серия курсов по языку Python от BEEGEEK 🐝. Сайт: pygen.ru Мерч: shop.pygen.ru Чат: @pygen_ru_comments Бот: @pygen_ru_bot Поддержка: @pygen_ru_support Перечень РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/673650d605391b3bfb5541c0
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Поколение Python 🐍
Channel Поколение Python 🐍 (@pygen_ru) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 423 subscribers, ranking 2 589 in the Technologies & Applications category and 12 153 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 423 subscribers.
According to the latest data from 06 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 754 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 15.22%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.31% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 7 671 views. Within the first day, a publication typically gains 3 183 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 196.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, программист, cte, программирование, собеседование.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Серия курсов по языку Python от BEEGEEK 🐝.
Сайт: pygen.ru
Мерч: shop.pygen.ru
Чат: @pygen_ru_comments
Бот: @pygen_ru_bot
Поддержка: @pygen_ru_support
Перечень РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/673650d605391b3bfb5541c0”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 October, 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.
frozendict — неизменяемая версия обычного словаря.
2⃣Ленивые импорты (lazy imports). Будет добавлен новый оператор lazy, который указывается перед import или from. Этот оператор сообщает интерпретатору, что импортировать объект нужно только в момент его первого использования.
lazy import math
lazy from operator import add
# модуль math и функция add() еще не импортированы
a = 1
b = 2
print(f'Вычисляем корень квадратный числа {a}')
# модуль math импортируется только здесь
# функция add() еще не импортирована
print(math.sqrt(a))
print(f'Вычисляем сумму чисел {a} и {b}')
# функция add() импортируется только здесь
print(add(a, b))
3⃣Стандартизация сигнальных объектов. Появится новый класс sentinel, экземпляры которого можно использовать в качестве значения по умолчанию в функциях и методах вместо None. Это особенно полезно там, где константа None сама по себе является валидным значением аргумента.
MISSING = sentinel('MISSING')
def foo(value=MISSING):
if value is MISSING:
raise ValueError('Значение не передано')
return value
4⃣Распаковка в comprehensions. Операторы распаковки * и ** теперь можно использовать в list, set и dict comprehensions для распаковки вложенных коллекций.
matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
# старый вариант
unpacked1 = [x for row in matrix for x in row]
# новый вариант
unpacked2 = [*row for row in matrix]
5⃣Умные сообщения об ошибках. Python научится лучше сообщать об ошибках, связанных с исключением AttributeError. Например, если вы работали на другом языке программирования и привыкли к методу push() для добавления элемента в список, то теперь Python сможет не только сообщать о том, что такого метода не существует, но и подсказать правильный.
AttributeError: 'list' object has no attribute 'push'. Did you mean 'append'?
6⃣ Кодировка UTF-8 по умолчанию. Python теперь всегда использует кодировку UTF-8 для чтения файлов на всех ОС, включая Windows.
👀 Ознакомиться со всеми изменениями можно в официальной документации по ссылке.
Ставьте реакцию:
🔥 — если сразу обновляете Python до последней версии
👀 — если этого не делаете
#python #полезныйматериалfor перебирает элементы итерируемого объекта с помощью итератора. А сегодня поговорим про сами итераторы. 😎
📌 Итератор — это объект, который обеспечивает последовательный доступ к элементам коллекции. Он выдает элементы по одному и хранит текущее состояние обхода.
У итератора есть два ключевых метода, реализующих протокол итератора:
1️⃣ __iter__() — возвращает самого себя. Нужен для того, чтобы любой итератор можно было использовать там, где ожидается итерируемый объект (например, в for). Проще говоря, итератор тоже является итерируемым объектом.
2️⃣ __next__() — возвращает очередной элемент.
С помощью функции iter() мы можем получить итератор из итерируемого объекта. После этого мы можем передавать его встроенной функции next(), которая вызывает метод __next__() у итератора и возвращает очередной элемент.
Когда элементы заканчиваются, метод __next__() возбуждает исключение StopIteration и итератор становится совершенно бесполезным. Цикл for обрабатывает это исключение автоматически и завершает выполнение.
Представить работу цикла:
for x in obj:
print(x)
можно следующим образом:
it = iter(obj)
while True:
try:
print(next(it))
except StopIteration:
break
👀 Более подробно об итераторах и о том, как можно реализовывать собственные итераторы, мы рассказываем в наших курсах для профессионалов и ООП. Напоминаем, что до 15 сентября действует скидка 2000 рублей при покупке любого нашего курса!
Ставьте реакцию:
❤️ — если уже прошли итераторы в наших курсах
🔥 — если проходите их прямо сейчас
👀 — если еще не добрались до итераторов
#полезныйматериал #python #ооп