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 28 467 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 28 467 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.
28 467
Suscriptores
-624 horas
-717 días
-25830 días
Archivo de publicaciones
28 467
⚙️ sys.getandroidapilevel()
sys.getandroidapilevel() возвращает API-уровень Android, на котором запущен Python-процесс. Это эксклюзивная функция для Android-платформ, полезная для адаптации поведения скрипта под версию ОС.
Python Learning 👩💻28 467
📊Это база: типы данных в Python
Если вы хотите освоить Python, но путаетесь в типах данных и коллекциях — пора навести порядок. Без этого знания вас ждёт боль: ошибки в коде, неожиданные баги и потерянные часы отладки.
На открытом уроке мы:
- Разберём, как работают int, float, str, bool и NoneType.
- Поймём, чем list отличается от tuple и зачем нужны set и dict.
- Узнаем, как изменяемость объектов влияет на логику программ.
Все участники получат скидку на большое обучение «Python Developer. Basic».
⚡️Встречаемся 24 марта в 20:00 (мск). Успейте зарегистрироваться: https://otus.pw/1ouf/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 467
⚙️ sys.set_int_max_str_digits()
sys.set_int_max_str_digits() ограничивает количество цифр при преобразовании очень длинных строк в int. Это полезно для защиты от атак типа "Denial of Service" через огромные числа.
Python Learning 👩💻28 467
⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе
Каждый найдет что-то по душе:
1202 ГБ — Python
1811 ГБ — Frontend
1100 ГБ — C / C++ / C#
804 ГБ — Java
411 ГБ — SQL & БД
309 ГБ — DevOps
998 ГБ — ИБ & Хакинг
773 ГБ — Kotlin / Swift
189 ГБ — PHP
201 ГБ — GoLang
170 ГБ — Rust
167 ГБ — QA / Тестирование
310 ГБ — 1C + Лицензии
495 ГБ — Машинное обучение
704 ГБ — Аналитика Данных
991 ГБ — Дизайн
Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻
28 467
Управление памятью в Python: как язык заботится о ресурсах за вас и когда стоит вмешаться
Смотреть статью
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ posix_spawn
posix_spawn() предоставляет высокопроизводительный способ создания новых процессов в Unix-подобных системах, являясь более эффективной альтернативой subprocess.Popen().
Python Learning 👩💻28 467
🚫 Антипаттерн недели: Ошибочное использование
is для сравнения строк и чисел
В Python оператор is проверяет, являются ли две переменные одним и тем же объектом в памяти, а не просто равны ли их значения. Использование is вместо == для сравнения строк и чисел может привести к непредсказуемым результатам.
✔️ Используйте == для корректного сравнения значений.
Python Learning 👩💻28 467
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
defaultdict(int) создаёт словарь, где отсутствующие ключи получают значение 0 по умолчанию. d["a"] += 1 увеличивает a до 1, а d["b"] автоматически создаётся с 0. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ sys._debugmallocstats()
sys._debugmallocstats() выводит статистику работы аллокатора памяти Python. Это полезно для анализа потребления памяти и оптимизации кода.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ signal.pthread_kill()
signal.pthread_kill() позволяет отправлять сигналы конкретному потоку в многопоточных приложениях. Это полезно для управления потоками и их завершения.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ sys.getrecursionlimit()
sys.getrecursionlimit() возвращает текущий лимит рекурсии в Python, а sys.setrecursionlimit() позволяет изменить его. Это полезно для работы с глубоко рекурсивными алгоритмами, такими как обход деревьев.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ sys.getswitchinterval()
sys.getswitchinterval() возвращает или устанавливает интервал переключения потоков в Python. Это полезно для оптимизации работы многопоточных программ.
Python Learning 👩💻28 467
👀 Декоратор для автоматического ретрая функций
Иногда функции могут временно завершаться с ошибкой (например, при сетевых запросах). Вместо ручного повторного вызова можно использовать декоратор, который автоматически перезапустит функцию в случае сбоя.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически повторяет вызов функции при возникновении исключения.
Python Learning 👩💻
28 467
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ gc.get_stats()
gc.get_stats() возвращает статистику работы сборщика мусора, включая количество собранных объектов на каждом этапе. Это полезно для анализа и оптимизации работы памяти.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ array.tobytes()
array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с бинарными файлами, сокетами и сетевыми протоколами.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ array.tobytes()
array.tobytes() позволяет быстро преобразовать массив чисел в байтовую строку, что полезно для работы с бинарными файлами, сокетами и сетевыми протоколами.
Python Learning 👩💻