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 27 938 suscriptores, ocupando la posición 4 756 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 23 069 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 27 938 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -268, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 0 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- 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 30 octubre, 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.
27 938
Suscriptores
-924 horas
-787 días
-26830 días
Archivo de publicaciones
27 938
➡️ Pony ORM — продвинутая ORM с поддержкой генерации SQL-запросов
Pony ORM — это удобная и мощная ORM, которая позволяет писать запросы на SQL, используя синтаксис Python. Она автоматически генерирует SQL-запросы на основе Python-кода, что делает работу с базами данных простой и интуитивной.
• Pony ORM — отличный выбор для разработчиков, которым важно писать лаконичный код при работе с базами данных, без явного написания SQL-запросов.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻27 938
➡️ Polars — библиотека для обработки данных, оптимизированная для больших наборов
Polars — это высокопроизводительная библиотека для обработки и анализа данных, которая фокусируется на скорости и эффективной работе с большими наборами данных. Она предоставляет интуитивный интерфейс для работы с табличными данными и поддерживает многопоточность для максимальной производительности.
• Polars — отличный выбор для проектов, которым требуется быстрая обработка больших объёмов данных, с минимальными затратами на память.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻27 938
➡️ Использование оператора match для структурного паттерн-матчинга в Python 3.10
Оператор match — это новая конструкция в Python 3.10, которая позволяет выполнять структурный паттерн-матчинг. Она дает возможность сопоставлять сложные структуры данных и упрощает обработку разных типов входных данных.
🗣 В этом примере мы используем match для обработки разных типов сообщений, представленных в виде словарей с различными ключами.✔️
match делает код более читаемым и упрощает логику обработки данных.
Python Learning 👩💻27 938
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
27 938
➡️ Использование
itertools.accumulate для последовательных вычислений
itertools.accumulate — это функция, которая выполняет накапливающие вычисления на основе элементов и переданной функции. По умолчанию используется сложение, но вы можете передать любую другую бинарную функцию.
Это удобно для выполнения последовательных операций, таких как вычисление суммы, произведения или других кумулятивных операций.
🗣 В этом примере accumulate используется для вычисления кумулятивной суммы элементов списка.✔️
itertools.accumulate помогает легко выполнять кумулятивные вычисления без необходимости писать цикл вручную.
Python Learning 👩💻27 938
➡️ Peewee — лёгкий ORM для Python
Peewee — это компактная и простая в использовании ORM-библиотека для работы с базами данных.
Она поддерживает SQLite, MySQL, PostgreSQL и предоставляет удобный API для работы с моделями, упрощая взаимодействие с базами данных.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 25-26 сентября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8K42v6
27 938
➡️ Tortoise ORM — асинхронный ORM для Python
Tortoise ORM — это современный асинхронный ORM, ориентированный на работу с базами данных в асинхронных Python-приложениях.
Он поддерживает аннотации типов и обеспечивает простоту использования, предлагая синтаксис, похожий на Django ORM.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
➡️ Использование
dataclasses.replace для создания копий объектов с изменёнными полями
dataclasses.replace — это функция, которая позволяет создать новую копию объекта, изменив некоторые его поля. Это особенно полезно, когда вам нужно работать с неизменяемыми объектами, но вы хотите создать их изменённые версии без необходимости переписывать код вручную.
🗣 В этом примере replace используется для изменения одного поля в объекте без изменения оригинала.✔️
dataclasses.replace помогает сократить код и сделать его более читаемым при работе с неизменяемыми объектами.
Python Learning 👩💻27 938
✊Получите власть, которая и не снилась вашему отцу!
👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» - «Бот для Discord на Python: разработка и возможности»: регистрация
На вебинаре мы:
- сделаем обзор платформы Discord и API
- установим необходимые инструменты и библиотеки
- разберем основы разработки бота в Discord
По итогам вы узнаете:
- основы работы с Discord API и возможность его использования для разработки ботов
- как создать и настроить простого бота для своего сервера
- как писать базовые команды для своего бота и управлять его поведением.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
27 938
➡️ Использование
functools.reduce для последовательного применения функции к элементам коллекции
functools.reduce — это полезная функция для свёртки (агрегирования) коллекции в одно значение. Она позволяет последовательно применить функцию к парам элементов в коллекции, сводя их к одному результату. Это особенно полезно для задач вроде суммирования, умножения или более сложных операций.
🗣 В этом примере reduce используется для умножения всех элементов списка.✔️
functools.reduce помогает сделать код более декларативным и удобным для сложных операций над коллекциями.
Python Learning 👩💻
27 938
Знаете основы Python, но руки не доходят сделать первый шаг к практике?
Сделайте его под руководствои опытного разработчика за полтора часа практики! Приглашаем вас на бесплатный практикум от преподавателя школы IT профессий Level Up - «Мой первый бот в Telegram»
По окончании практикума вы:
СОЗДАДИТЕ БОТА С НУЛЯ
ПОРАБОТАЕТЕ СО СТОРОННИМИ ПРИЛОЖЕНИЯМИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БОТА
НАУЧИТЕСЬ РАЗВЕРТЫВАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ НА СЕРВЕРЕ
Спикер практикума - Евгений Сергунин (Big Data аналитик в компании Wildberries)
Оставить заявку на практикум
Забронировать место на курсе «Python разработчик Junior» с выгодой 6000 рублей за раннее бронирование
27 938
➡️ Использование
contextlib.nullcontext для временного отключения контекстного менеджера
Начиная с Python 3.7, появился contextlib.nullcontext, который используется в ситуациях, когда требуется контекстный менеджер, но не нужно выполнять никаких действий в начале и конце блока. Это удобно, когда вы хотите условно использовать контекстный менеджер или временно его отключить.
🗣 В этом примере nullcontext используется для обхода реального контекстного менеджера, если он не нужен в текущих условиях.
✔️ nullcontext помогает упростить код, где контекстный менеджер используется только в определённых случаях, сохраняя при этом структуру программы.
Python Learning 👩💻27 938
➡️ Poetry — удобный менеджер зависимостей и инструмент для упаковки Python-проектов
Poetry — это современный инструмент для управления зависимостями и сборки Python-проектов. Он предоставляет удобный интерфейс для добавления и обновления зависимостей, а также упрощает процесс создания и публикации пакетов. Poetry автоматически генерирует файл pyproject.toml, который используется для управления метаданными и настройками проекта.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
➡️ HTTPX — современный клиент для работы с HTTP-запросами
HTTPX — это библиотека для выполнения HTTP-запросов, которая поддерживает асинхронные операции, полную совместимость с requests, и предоставляет мощные возможности для работы с сетевыми запросами. Она идеально подходит для тех случаев, когда вам нужно быстро и эффективно выполнять HTTP-запросы в асинхронных приложениях.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
➡️ Использование
functools.cache_property для кеширования свойств объектов
Начиная с Python 3.8, появился декоратор functools.cached_property, который позволяет кешировать результат вычисления свойства объекта. Это полезно, когда свойство требует сложных вычислений или обращений к ресурсам, но результат не меняется при повторных вызовах.
🗣 В этом примере свойство expensive_computation вычисляется только один раз, и при последующих вызовах возвращается закешированное значение.
✔️ cached_property делает код более эффективным, избегая повторных вычислений для неизменяемых свойств объекта.Python Learning 👩💻
27 938
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
