Python Learning
Ir al canal en 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
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python Learning
El canal Python Learning (@python_per_month) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 28 476 suscriptores, ocupando la posición 4 624 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 817 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 28 476 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -269, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.89%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.41% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 961 visualizaciones. En el primer día suele acumular 971 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“№ 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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
28 476
Suscriptores
-1524 horas
-717 días
-26930 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
agosto '26
agosto '26
+7
en 0 canales
julio '26
+11
en 0 canales
Get PRO
junio '26
+15
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+56
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+30
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+18
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+31
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+13
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+36
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+19
en 1 canales
Get PRO
octubre '25
+41
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+18
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+26
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+6
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+11
en 3 canales
Get PRO
mayo '25
+212
en 3 canales
Get PRO
abril '25
+63
en 10 canales
Get PRO
marzo '25
+11 895
en 15 canales
Get PRO
febrero '25
+242
en 9 canales
Get PRO
enero '25
+47
en 3 canales
Get PRO
diciembre '24
+200
en 2 canales
Get PRO
noviembre '24
+651
en 5 canales
Get PRO
octubre '24
+1 955
en 13 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 435
en 33 canales
Get PRO
agosto '24
+185
en 4 canales
Get PRO
julio '24
+451
en 3 canales
Get PRO
junio '24
+494
en 3 canales
Get PRO
mayo '24
+545
en 4 canales
Get PRO
abril '24
+174
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+236
en 2 canales
Get PRO
febrero '24
+171
en 1 canales
Get PRO
enero '24
+914
en 3 canales
Get PRO
diciembre '23
+452
en 19 canales
Get PRO
noviembre '23
+672
en 2 canales
Get PRO
octubre '23
+629
en 3 canales
Get PRO
septiembre '23
+465
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+521
en 2 canales
Get PRO
julio '23
+59
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+67
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+602
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+319
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+2 793
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+984
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+509
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+1 685
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+3 168
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+1 822
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+3 426
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+2 460
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+340
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+1 301
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+1 781
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+3 584
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+6 239
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+2 949
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+2 695
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+1 236
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+1 392
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+700
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+889
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 26 agosto | 0 | |||
| 25 agosto | 0 | |||
| 24 agosto | 0 | |||
| 23 agosto | 0 | |||
| 22 agosto | 0 | |||
| 21 agosto | 0 | |||
| 20 agosto | 0 | |||
| 19 agosto | +1 | |||
| 18 agosto | 0 | |||
| 17 agosto | +1 | |||
| 16 agosto | 0 | |||
| 15 agosto | 0 | |||
| 14 agosto | +1 | |||
| 13 agosto | 0 | |||
| 12 agosto | 0 | |||
| 11 agosto | +1 | |||
| 10 agosto | +1 | |||
| 09 agosto | 0 | |||
| 08 agosto | +1 | |||
| 07 agosto | 0 | |||
| 06 agosto | 0 | |||
| 05 agosto | 0 | |||
| 04 agosto | 0 | |||
| 03 agosto | +1 | |||
| 02 agosto | 0 | |||
| 01 agosto | 0 |
Publicaciones del Canal
Срезы
Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).
Python Learning 👩💻
| 2 |  Нейросеть, LLM (большие языковые модели) и ИИ-агент
Эти слова в разговорах часто используют как синонимы. Но за ними стоят разные механизмы, и от того, с чем вы работаете, зависит результат.
LLM генерирует текст на основе того, на чем ее обучили. Запускается только по запросу человека, работает в один цикл «промпт → ответ», между сессиями ничего не помнит и умеет ровно одно — писать текст. Как эрудированный консультант, который отвечает на вопросы.
ИИ-агент — автономная система. Получает цель, сам определяет шаги, обращается к внешним сервисам, запускает код, читает файлы, ищет в базе данных, сохраняет контекст и историю действий. Как сотрудник, который получил задачу и решает ее сам.
karpovꓸcourses выложили бесплатный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента». В нем сравнение модели и агента по параметрам — память, доступные инструменты, реакция на ошибки, способ запуска — и схема цикла агента с разбором каждого шага.
Автор — Алексей Жиряков: 15+ лет в бэкенд-разработке, ex-Stream CTO KION, в Сбере отвечает за работу с данными для ИИ.
Заберите гайд и скидку 30% на платный воркшоп «AI-first разработка на Python» по ссылке | 2 516 |
| 3 | Нейросеть, LLM (большие языковые модели) и ИИ-агент
Эти слова в разговорах часто используют как синонимы. Но за ними стоят разные механизмы, и от того, с чем вы работаете, зависит результат.
LLM генерирует текст на основе того, на чем ее обучили. Запускается только по запросу человека, работает в один цикл «промпт → ответ», между сессиями ничего не помнит и умеет ровно одно — писать текст. Как эрудированный консультант, который отвечает на вопросы.
ИИ-агент — автономная система. Получает цель, сам определяет шаги, обращается к внешним сервисам, запускает код, читает файлы, ищет в базе данных, сохраняет контекст и историю действий. Как сотрудник, который получил задачу и решает ее сам.
karpovꓸcourses выложили бесплатный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента». В нем сравнение модели и агента по параметрам — память, доступные инструменты, реакция на ошибки, способ запуска — и схема цикла агента с разбором каждого шага.
Автор — Алексей Жиряков: 15+ лет в бэкенд-разработке, ex-Stream CTO KION, в Сбере отвечает за работу с данными для ИИ.
Заберите гайд и скидку 30% на платный воркшоп «AI-first разработка на Python» по ссылке | 1 |
| 4 |  👩💻 Задача по Python
Создайте функцию find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.
Пример:
print(find_longest_substring("abcabcbb")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb")) # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока
Решение задачи на картинке ☝
Python Learning 👩💻 | 3 279 |
| 5 | 🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqwWTgtz | 3 146 |
| 6 |  ⚙️ enumerate()
Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.
Python Learning 👩💻 | 2 505 |
| 7 |  Почему Python — основной язык в offensive security?
Большинство задач в ИБ так или иначе упирается в скрипты: автоматизация, работа с сетью, парсинг, фаззинг, свои утилиты под конкретную инфраструктуру. Готовых инструментов часто недостаточно — нужен код, который можно написать и доработать под себя.
Python для Пентестера от Codeby — курс для тех, кто уже знает Python на базовом уровне и хочет применять его в информационной безопасности.
Что будет на курсе:
⏺️ООП и модули для работы с аргументами командной строки
⏺️работа с БД и файловой системой
⏺️многопоточность
⏺️сетевая работа на Python
⏺️фаззер, сканер портов, брутфорсер, парсер
⏺️криптография и работа с метаданными
⏺️разработка прикладного фреймворка
Формат обучения:
• 3,5 месяца / 112 ак. ч. (14 недель + 1 неделя на экзамен)
• ДЗ с ручной проверкой куратором
• итоговый дипломный проект на выбор
Запись на ближайший поток открыта до 16 июля. При оплате курса сразу — скидка 30%
➡️Успейте записаться
🪧Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot | 2 733 |
| 8 | ❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?
Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.
Пример использования ⚙️
def demo_func(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)
demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}
Python Learning 👩💻 | 2 093 |
| 9 |  ➡️ Использование модуля contextvars для управления состоянием в асинхронном коде
Модуль contextvars, появившийся в Python 3.7, предоставляет механизм для хранения и управления контекстными переменными, которые сохраняют свое значение в пределах текущего потока или корутины.
🗣 Это особенно полезно в асинхронном программировании, где обычные переменные могут вести себя непредсказуемо из-за переключения контекстов.
✔️ contextvars повышает надежность и предсказуемость асинхронного кода, позволяя безопасно работать с состоянием.
Python Learning 👩💻 | 1 |
| 10 |  ➡️ Использование cachetools для кэширования в Python
cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.
• cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 2 715 |
| 11 |  🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
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.
О рекламодателе. | 3 162 |
| 12 | Признайтесь, было такое? Вы пишете код на Python, подключаете PyTorch, модель обучается, графики красивые. Но стоит копнуть чуть глубже — «а как backpropagation считает градиенты вручную?» или «почему трансформер вообще работает?» — и уверенность куда-то улетучивается. Всё потому, что большинство курсов превращают вас в оператора готовых библиотек, а не в инженера, который понимает, что происходит под капотом.
Курс Евгения Разинкова «ИИ: от основ до трансформеров» ломает этот сценарий. Его задача — не научить вас вызывать чужие функции, а дать ту фундаментальную базу, на которой строится сильный ML-специалист: вы собираете нейросети с нуля и понимаете каждую строчку кода за ними.
Почему этот курс работает иначе:
✅ Сначала пишете алгоритмы сами, потом берёте PyTorch. Ключевые алгоритмы вы реализуете на чистом NumPy — и только осознав, как они устроены изнутри, переходите к PyTorch, вплоть до трансформеров. После этого вы свободно читаете чужой код, документацию и свежие научные статьи.
✅ Учитесь на реальных инженерных задачах. Теорию можно найти и на YouTube — навык даёт только практика — этоключевая часть программы. Задания с подсказками-TODO, разбор боевого кода и соревнования на Kaggle — это десятки часов работы над настоящими задачами уровня продакшена.
✅ Остаётесь в среде профессионалов. Чат школы живёт и после выпуска: Евгений с командой экспертов, выпускники и практикующие ML-инженеры годами продолжают делиться опытом. Доступ ко всем материалам и практике — на 15 месяцев.
Главный результат — фундамент, который не устаревает. Вы пройдёте путь от линейной алгебры до собственной языковой модели, собранной своими руками. На финальном проекте вы с нуля построите и обучите языковую модель — готовый кейс для портфолио. Но ценнее самой модели то, что после курса вы понимаете ИИ на уровне математики и кода, а не «по инструкции». Это и есть самый честный аргумент в разговоре о повышении грейда и зарплаты.
Почему стоит доверять автору. Евгений Разинков — к.ф.-м.н., доцент кафедры мат.статистики КФУ, руководитель AI-направления и основатель магистратуры по машинному обучению в Казанском Федеральном Университете. Это не теоретик, а практик, который сам каждый день решает такие задачи и умеет объяснять сложное простым языком. Его курс уже прошли десятки специалистов со средней оценкой 4,9 из 5, а на YouTube-канале выложены 180+ лекций, по которым учатся тысячи.
🎁 Для подписчиков канала — промокод PYTHON даёт скидку 10 000 рублей на обучение.
Хотите наконец понимать ИИ, а не просто им пользоваться?
👉 https://clck.ru/3UF6Yz
Информация о рекламодателе* | 1 223 |
| 13 |  ➡️ Использование функции itertools.tee() для дублирования итераторов
itertools.tee() — это интересная функция из модуля itertools, позволяющая создавать несколько независимых копий одного и того же итератора.
🗣️ Это полезно, когда вам нужно одновременно итерировать по одним и тем же данным в разных частях кода, не повторяя вычисления.
✔️ itertools.tee() делает работу с итераторами гибче и удобнее.
Python Learning 👩💻 | 3 395 |
| 14 |  Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻 | 3 326 |
| 15 |  ➡️ Превращение функций в методы класса с помощью types.MethodType
types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.
🗣️ В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.
Python Learning 👩💻 | 3 022 |
| 16 |  🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире
19 мая(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
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.
О рекламодателе. | 1 551 |
| 17 |  Bidict
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
Python Learning 👩💻 | 2 590 |
| 18 |  ⚙️ 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 👩💻 | 3 518 |
| 19 |  ➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 3 469 |
| 20 |  ➡️ Click — простой и мощный инструмент для создания CLI
Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.
🗣 Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 3 658 |
