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 27 948 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 27 948 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.
27 948
Suscriptores
-924 horas
-787 días
-26830 días
Archivo de publicaciones
27 948
⚙️ filter()
В Python функция
filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных.
Python Learning 👩💻27 948
🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении
Код представлен на картинке.
Python Learning 👩💻
27 948
🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении
Код представлен на картинке.
Python Learning 👩💻
27 948
➡️ LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое
LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.
• Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.
• Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻27 948
⚙️ all()
В Python функция
all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям.
Python Learning 👩💻27 948
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Без передачи b функция использует b = a + 1, поэтому x = 3 * 4 = 12. С b=5 функция увеличивает b на 2, давая y = 3 * 7 = 21.
Python Learning 👩💻
27 948
Введение в смарт-контракты и пример создания своего токена
Бесплатный вебинар для погружения в смарт-контракты и написание на языке Solidity
Время и дата проведения: 31.10.2024 в 20:00
Особенности вебинара:
- Общая информация про блокчейн, смарт-контракты
- Введение в смарт-контракты
- Практическая часть - написание своего токена
Спикер:
Александр Куперман, Senior Solidity Engineer (Швейцария). Программирует более 20 лет, специалист по Solidity, блокчейн стеку. Работал в Blue Brain Project, Cleverdist, Huawei, Valory. Образование: НГТУ (Россия), UOU (Корея), RPI (США).
Этот вебинар — часть курса Solidity Developer. В рамках курса вы получите знания и сможете применять их на практике под руководством опытных преподавателей.
👉 Для участия в вебинаре зарегистрируйтесь на сайте: https://clck.ru/3EFbcc
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
27 948
❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работает метод
__call__() и когда его имеет смысл использовать?
Ответ ⬇️
Метод __call__() позволяет сделать объект вызываемым, то есть, работать с ним как с функцией. Этот метод можно добавить в любой класс, чтобы экземпляр класса можно было вызвать напрямую. Это полезно, когда класс выполняет одну основную задачу и может быть использован как замена функции, сохраняя при этом внутреннее состояние и структуру.
Пример использования ⚙️
class Multiplier: def __init__(self, factor): self.factor = factor def __call__(self, value): return value * self.factor double = Multiplier(2) print(double(5)) # 10 print(double(8)) # 16Python Learning 👩💻
27 948
Срезы
Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).
Python Learning 👩💻
27 948
Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:
🧬 Прогноз стоимости золота
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео
Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду
27 948
👩💻 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 подстрока27 948
👩💻 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 подстрока27 948
⚙️ any()
В Python функция
any() проверяет, есть ли хотя бы один истинный элемент в итерируемом объекте. Она отлично подходит для быстрых проверок наличия условий, например, поиска элементов в списке.
Python Learning 👩💻27 948
➡️ Использование библиотеки Arrow для работы с датами и временем в Python
Arrow — это библиотека для более удобной работы с датами и временем в Python. Она предоставляет простой API для создания, преобразования и форматирования объектов datetime, упрощая работу с временными зонами и временем выполнения задач.
• Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
