¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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📈 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 29 231 suscriptores, ocupando la posición 4 686 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 583 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 29 231 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -223, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.88%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 011 visualizaciones. En el primer día suele acumular 914 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 07 junio, 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.
29 231
Suscriptores
-824 horas
-577 días
-22330 días
Archivo de publicaciones
29 231
⚙️ rich.print()
rich.print() — это удобный способ красиво выводить текст, таблицы и логи в терминал с поддержкой цветного форматирования. Библиотека rich делает консольные приложения более читаемыми и наглядными.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ signal.set_wakeup_fd()
signal.set_wakeup_fd() позволяет отправлять сигналы в файловый дескриптор вместо стандартного обработчика сигналов. Это полезно для обработки сигналов в асинхронных приложениях.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ os.getloadavg()
os.getloadavg() возвращает среднюю нагрузку на систему за последние 1, 5 и 15 минут. Это полезно для мониторинга производительности и загрузки CPU.
Python Learning 👩💻29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Декоратор @lru_cache(maxsize=2) кэширует результаты вызовов функции fibonacci(n), ускоряя вычисления. fibonacci(5) рекурсивно вычисляет сумму fibonacci(4) + fibonacci(3), что даёт 5. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
29 231
🔥 Уже этой весной состоится 5-я юбилейная конференция Data Fusion 2025. Не пропустите самое масштабное событие в сфере анализа данных и ИИ.
💻Специалисты по работе с ИИ и данными из бизнеса, науки и государства соберутся на одной площадке, чтобы вместе ответить на ключевые вопросы:
— О чем говорят новейшие исследования в области ИИ в России и за рубежом?
— Как готовить кадры в эру ИИ?
— Как устроена экономика данных и какие отрасли будут ее драйверами?
— В чем особенности применения технологий ИИ и ML в фарме, медицине, промышленности, нейробиологии?
📍Встречаемся 16-17 апреля в Технологическом кластере «Ломоносов» в Москве.
Участие в конференции — бесплатное. Регистрация уже открыта – https://data-fusion.ru/
🙌 Увидимся на Data Fusion 2025!
#AI #ML #DataFusion #Конференция #IT #bigdata #datascience
29 231
⚙️ inspect.currentframe()
inspect.currentframe() позволяет получить текущий стек вызовов и информацию о выполняемом коде. Это полезно для отладки, логирования и анализа исполнения программы.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys.setswitchinterval()
sys.setswitchinterval() позволяет управлять частотой переключения потоков в Python, изменяя временной интервал между переключениями контекста. Это полезно для настройки многопоточных программ.
Python Learning 👩💻29 231
🌐Хотите войти в IT, но программирование кажется сложным? Вы уже пробовали учить Python, но застревали на базах данных, не понимали, как работает асинхронный код, и бросали попытки?
Тем временем компании продолжают искать Python-разработчиков. Они нужны в веб-разработке, data science, автоматизации. Этот язык один из самых востребованных, и освоить его — значит получить реальный шанс на хорошую работу.
Есть решение. Обучение «Python Developer. Basic» — это пошаговый путь от первых строк кода до уверенного Junior-разработчика. Вы освоите FastAPI, Django, работу с API, научитесь писать автотесты и работать с DevOps-инструментами.
👉Начните с нуля и получите сильное портфолио. Пройдите тест и получите доступ к бесплатным урокам и скидку на обучение: https://otus.pw/XQqu/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
😈 Челлендж по запуску 12 простых IT-проектов за 12 месяцев
Летом 2023 г. появилось комьюнити инди-хакеров, в котором ребята решили запускать 1 простой продукт в онлайне каждый месяц.
И в реальном времени показывать: как разрабатывают, продвигают и сколько получилось заработать на запусках таких микро-проектов.
Например, вот 👉 пост про то, почему американцы платят $40 за простой конвертер картинок, который сделали за 4 недели. Несмотря на то, что вокруг полно бесплатных аналогов)
👉 Этот пост про то, как за 2 недели запустили темную тему с тарифами от $5 до $99. Четыре таких продукта приносят на пассиве как зп среднего разработчика.
А вот 👉 тут — как все может грустно закончиться, если 2 года пилить сложный продукт, не показывая его рынку.
👉 Здесь, как за 30 дней сделали приложение для решения задач по математике, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц.
А 👉 здесь рассказывают, как заработали 1 700 000 рублей на боте для создания фотокниг и какие фейлы допустили.
Первая находка в их комьюнити IT билдеров — метод, который позволяет сделать запуск за 1 месяц.
Вторая находка — метод продвижения, который они используют. В среднем на продвижение одного IT-продукта уходит $150, причем есть продукты с 200К+ юзеров 🙂
Вот здесь можно подписаться на канал, чтобы подглядеть за их запусками. А может, и попробовать сделать такой простой продукт самому)
29 231
⚙️ types.new_class()
types.new_class() позволяет динамически создавать новые классы во время выполнения программы. Это полезно для метапрограммирования, создания классов с динамическими атрибутами и автоматической генерации API.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys._current_frames()
sys._current_frames() позволяет получить стеки вызовов всех активных потоков в программе. Это полезно для отладки многопоточных приложений.
Python Learning 👩💻29 231
🚫 Антипаттерн недели: Ловушка с оператором
is при сравнении строк
В Python оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, а не равны ли их значения. Это может приводить к неожиданным ошибкам при сравнении строк.
✔️ Используйте == для сравнения значений строк, а не is.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
🚀 Работаешь в Data Science? Заяви о себе на Data Fusion Contest 2025!
Data Fusion Contest 2025 это —
🔹возможность прокачать скилы на практике, внести вклад в развитие сообщества DS в России, а также погрузиться в новые DS/ML-методы;
🔹шанс сразиться с лучшими представителями профессии и проявить себя;
🔹возможность получить внушительный приз.
В этом году участников ждут 2 основные задачи:
«Label Craft» — про предсказание категории товаров.
«4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель.
И одна образовательная задача — «Distribution».
Победители смогут презентовать свои решения на конференции Data Fusion 2025 в кластере «Ломоносов».
Организаторы соревнования — ИТ-холдинг Т1 и ВТБ.
📆 Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года.
➡️ Регистрируйся на соревнование прямо сейчас.
Покажи, на что ты способен! 🔥
Подробнее о рекламодателе
29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция filter() применяет лямбда-функцию lambda x: x % 2 == 0, оставляя только чётные числа. В результате получаем [2, 4, 6]. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
