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 28 470 suscriptores, ocupando la posición 4 593 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 671 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 28 470 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -258, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.01%. 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 1 997 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 27 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.
28 470
Suscriptores
-624 horas
-717 días
-25830 días
Archivo de publicaciones
28 470
⚙️ sys.intern()
В Python функция
sys.intern() оптимизирует хранение строк, создавая их в единственном экземпляре в памяти (интернирование). Это ускоряет сравнение строк за счёт сравнения ссылок, а не их содержимого.
Python Learning 👩💻28 470
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция generator возвращает 1 и 2 с помощью yield. При следующем вызове next(gen) выполняется return 3, вызывая StopIteration с атрибутом value равным 3. Это значение доступно через e.value.Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ sys.setrecursionlimit()
В Python функция
sys.setrecursionlimit() позволяет изменить максимальную глубину рекурсии. Это полезно для задач с глубокой рекурсией, таких как обход деревьев или выполнение сложных алгоритмов.
Python Learning 👩💻28 470
❌ Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов по умолчанию
Использование изменяемых объектов (например, списков или словарей) в качестве значений по умолчанию для аргументов функции может привести к неожиданному поведению.
Значение по умолчанию (
[]) создаётся один раз при определении функции и используется повторно для всех вызовов. Поэтому изменения сохраняются между вызовами функции.
✔️ Как исправить:
Используйте None и создавайте новый список внутри функции:
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [2] — теперь всё работает правильно!28 470
🤔 Как это работает? — Python: List Comprehension
List comprehension — это мощный способ создавать списки в Python одной строкой. Давайте разберём, как работает этот синтаксис.
➡️ Как это работает:
• range(10) генерирует числа от 0 до 9.
• Для каждого числа x из range(10) выполняется выражение x**2, которое возводит x в квадрат.
• Результаты собираются в список squares.
Развернутый аналог:
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
print(squares) #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]28 470
Офер в VK для бэкендеров и ML-щиков — станьте частью команды за выходные.
4–5 октября пройдёт VK Weekend Offer. Всего за 2 дня вы сможете пройти весь путь от знакомства с командами до приглашения на работу: пройти техническое собеседование, встретиться с лидами и получить офер.
Требования для бекэндеров – три года опыта коммерческой разработки, знание Java, Go, Python, C++.
Для ML-щиков – те же три года опыта + знания Classic ML, RecSys, NLP/LLM, CV, Speech.
Читайте подробности на сайте и подавайте заявку до 2 октября!
28 470
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 👩💻
28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
❓ 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 👩💻
28 470
❓ 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 👩💻
28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
❓ 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 👩💻
28 470
Один AI вместо десяти сервисов: тексты, визуал, аналитика и даже видео — всё это в Perplexity.
Использовать разные сервисы для контента, аналитики, видео и кода — дорого, сложно и отнимает время.
На бесплатном вебинаре от Зерокодер мы покажем, как:
– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов одним;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.
Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.
Бонус: в конце практикума расскажем как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость – 240$).
Присоединяйтесь к практикуму — и узнайте, как управлять всем процессом из одного пульта, экономя время и силы каждый день.
28 470
⚙️ eval()
В Python функция
eval() выполняет строку как Python-код. Это мощный инструмент для динамического выполнения выражений, но его следует использовать с осторожностью.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ isinstance()
В Python функция
isinstance() проверяет, является ли объект экземпляром указанного класса или его подкласса. Это удобно для проверки типов во время выполнения.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ setattr()
В Python функция
setattr() позволяет динамически устанавливать значение атрибута объекта. Это полезно, если имя атрибута известно только во время выполнения программы.
Python Learning 👩💻28 470
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Класс Counter реализует интерфейсы __iter__ и __next__, превращая объект в итератор. Итератор начинает с 1 и увеличивает значение на каждом шаге, пока не достигнет 3. После этого выбрасывается исключение StopIteration, которое завершает цикл.Python Learning 👩💻
