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 28 466 suscriptores, ocupando la posición 4 597 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 686 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 28 466 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -255, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.18%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.25% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 045 visualizaciones. En el primer día suele acumular 925 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 28 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.
28 466
Suscriptores
-324 horas
-627 días
-25530 días
Archivo de publicaciones
28 466
– Чем занимался сегодня?
– Да ничем
– А сколько заработал?
– 16 тыщ
Примерно так выглядит обычный день трейдера.
Он проснулся в 10 утра. Позавтракал. Открыл ноутбук. Пока все в маршрутках прутся на работу, нажал пару кнопок и заработал $150. Можно отдыхать.
Согласитесь, выглядит слишком просто, но с каналом Pro Trading на таком релаксе сможет зарабатывать каждый. Автор на пальцах объясняет, что такое трейдинг, и как без математического склада ума поднимать здесь по 10к в день.
Даже если нет опыта. Даже без образования. И даже без связей.
Если мир – это бассейн с деньгами, то данный канал – ваш трамплин: @pro_trading
28 466
⚙️ __slots__
Метод
__slots__ позволяет явно указать, какие атрибуты может иметь объект класса, что значительно уменьшает потребление памяти и ускоряет доступ к атрибутам. Это особенно полезно при создании большого количества экземпляров класса.
Python Learning 👩💻28 466
Если бы вы купили TRUMP coin на старте на 1000$, то уже сейчас у вас бы было 130.000$
Только вдумайтесь: Утром покупаете монет на 1000$, а уже через день 1000$ превратилась в 130.000$. Неплохо, правда?
Чтобы быть в тренде – достаточно читать Максима Гусева
Там рассказывают кейсы, как с 1000$ колотят состояние, а не просирают все.
Если хотите разбираться в мире крипты, вам сюда: https://t.me/+fxR-tkBeKItjZjM6
28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция map применяет лямбда-функцию lambda x: x ** 2 к каждому элементу списка numbers, возводя его в квадрат. Возвращается объект map, который преобразуется в список с помощью list(squared). Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ itertools.permutations()
Метод
itertools.permutations() генерирует все возможные перестановки элементов заданной последовательности. Это полезно для задач, связанных с комбинаторикой.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
Класс
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures позволяет легко создавать и управлять пулом потоков для выполнения задач параллельно. Это особенно полезно для выполнения нескольких операций ввода-вывода или вычислений, которые могут быть распределены между несколькими потоками.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ shutil.disk_usage()
Метод
shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий объём, используемое и доступное пространство. Это полезно для мониторинга состояния файловой системы.
Python Learning 👩💻28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает Python GIL (Global Interpreter Lock), почему он существует, и как его влияние можно минимизировать?
Ответ ⬇️
GIL — это механизм, который синхронизирует выполнение потоков в интерпретаторе CPython, позволяя только одному потоку исполнять Python-код в единицу времени, даже на многопроцессорных системах. GIL существует для упрощения управления памятью CPython, так как он делает объектную модель потокобезопасной.
Хотя GIL ограничивает параллелизм в многопоточных задачах, он не влияет на многопроцессные программы. Его влияние можно минимизировать, используя:
• Многопроцессный подход через модуль multiprocessing.
• Вызовы низкоуровневого кода (например, библиотеки C, освобождающие GIL).
• Асинхронное программирование (asyncio) для задач ввода-вывода.
Пример использования ⚙️
import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(1000000): counter += 1 threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)] for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() print("Итоговый счётчик:", counter) # Результат может быть меньше 2000000 из-за GILPython Learning 👩💻
28 466
⚙️ inspect.getmembers()
Метод
inspect.getmembers() из модуля inspect позволяет получить список всех членов объекта, включая методы, атрибуты и встроенные свойства. Это полезно для анализа структуры классов и объектов во время выполнения.
Python Learning 👩💻28 466
Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot
2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования
3. Проходи тест
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха
Всё просто, даже добавить нечего
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxRdUBv
28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
f-строки – удобный способ отображения информации в нужном формате. Здесь на место {name} подставляется переменная name, а на место {age / 10:.5f} переменная age, деленная на 10. В форматировании указано представление с 5 знаками после запятой.Python Learning 👩💻
28 466
⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов
Друзья, мы запустили новые каналы, где публикуются все свежие вакансии и стажировки
🔺 ВАКАНСИИ
Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ
Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ
Вакансии и стажировки
в крупнейших IT-компаниях мира:
NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.👉 ПОДПИСАТЬСЯ
28 466
⚙️ concurrent.futures.as_completed()
Метод
concurrent.futures.as_completed() позволяет обрабатывать завершение асинхронных задач в порядке их завершения. Это полезно для параллельной обработки, где важно начать работу с результатами, как только они готовы.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ contextlib.nested
Модуль
contextlib в Python позволяет обрабатывать несколько ресурсов с помощью менеджеров контекста более лаконично. Это полезно, когда работа идёт с большим числом файлов или объектов.
Python Learning 👩💻28 466
— Взлом Google 19-летним пацаном
— Взлом Microsoft, который стоил компании 10000000$
— Взлом Windows, который отправил половину компьютеров в синий экран
Разбираю такие взломы на пальцах — так просто, что поймёт даже самый тупой!
Заходи в мой авторский блог про хакинг и иб — @hacking_tg
28 466
🚫 Антипаттерн недели: Неоптимальная проверка на принадлежность в списке
Использование списков для проверки на принадлежность с оператором
in приводит к линейному времени выполнения, что может быть медленным для больших наборов данных.
✔️ Используйте set для проверки на принадлежность, чтобы снизить время выполнения до O(1).
Python Learning 👩💻