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 27 912 suscriptores, ocupando la posición 4 756 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 23 040 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 27 912 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -254, y en las últimas 24 horas de -12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.25%. 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 03 noviembre, 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.
27 912
Suscriptores
-1224 horas
-637 días
-25430 días
Archivo de publicaciones
27 912
Функция id()
Функция
id() используется для получения уникального идентификатора объекта. Этот идентификатор является целым числом, которое уникально для каждого объекта в рамках выполнения программы. Функция id() принимает один аргумент, который представляет собой объект, и возвращает его идентификатор.
Обратите внимание, что идентификатор объекта может измениться во время выполнения программы, если объект перемещается в памяти. Поэтому id() полезно для определения, указывают ли две переменные на один и тот же объект, но не следует полагаться на него для других целей, таких как сравнение объектов на идентичность.
#для_продвинутых27 912
Ключевое слово self
Ключевое слово
self используется в методах классов для ссылки на текущий экземпляр (объект) класса. Оно является обязательным первым параметром в определении большинства методов классов. Когда вы вызываете метод объекта класса, Python автоматически передает этому методу ссылку на сам объект в виде аргумента self.
#для_начинающих27 912
Глубокое копирование (deep copy)
Глубокое копирование нужно для создания полной копии объекта, включая все вложенные объекты. Это важно для изменяемых объектов, таких как списки, чтобы изменения в копии не затрагивали оригинал.
Когда мы вызываем глубокое копирование, происходит следующее:
- Создается новый контейнерный объект (список, словарь и т. д.);
- Для каждого элемента исходного объекта рекурсивно вызывается глубокое копирование:
- Если элемент является изменяемым объектом (списком, словарем), то создается его копия с рекурсивным копированием вложенных элементов;
- Если элемент неизменяемый (число, строка) - он просто копируется как есть;
- Копии вложенных объектов вставляются в копию исходного объекта.
#это_база
27 912
Журнал XOR – мастхев для любого программиста. Новости, мемы и много кода.
Присоединяйся к самому большому сообществу айтишников: @xor_journal
27 912
Закон Амдала
Закон Амдала — это концептуальное правило, описывающее ограничения ускорения, которое можно достичь при оптимизации только части вычислений в программе. Он был предложен Генри Амдалом в 1967 году и является важным принципом в области параллельных вычислений.
Правило Амдала утверждает, что общий выигрыш в производительности от ускорения какой-либо части программы ограничен долей этой части, которая не может быть параллельно выполнена, плюс долей последовательных вычислений.
#для_продвинутых
27 912
Что такое линейная сложность сортировки?
Линейная сложность сортировки обозначает алгоритм сортировки, который имеет временную сложность, пропорциональную количеству элементов в сортируемом массиве (или коллекции). В математической нотации линейная сложность обозначается как O(n), где "n" - количество элементов.
Примером линейной сортировки может быть алгоритм «сортировка подсчётом» (counting sort). В этом алгоритме создается дополнительный массив для подсчета количества вхождений каждого элемента. Затем на основе этой информации о количестве вхождений каждого элемента строится отсортированный массив.
#для_начинающих
27 912
Что такое MRO?
MRO (Method Resolution Order) — это механизм, используемый для определения порядка разрешения методов при наследовании классов и множественном наследовании. MRO определяет, какие методы будут вызываться в случае, когда у наследующего класса есть методы с одинаковыми именами, унаследованными от разных базовых классов.
MRO в Python определяется с помощью алгоритма C3 Linearization (C3 линеаризации). Этот алгоритм гарантирует, что порядок разрешения методов будет согласован и предсказуем вне зависимости от порядка наследования. Он предотвращает проблемы, связанные с амбигуитетами и неоднозначностями в множественном наследовании.
#для_продвинутых
27 912
Сигналы
Сигналы представляют собой асинхронные уведомления, отправляемые операционной системой процессу или программе в ответ на определенное событие, такое как прерывание, ошибка, запрос завершения и т. д. Сигналы позволяют программам реагировать на различные ситуации, возникающие во время выполнения.
В Python существует модуль
signal, который предоставляет функциональность для работы с сигналами. Он позволяет программистам создавать обработчики сигналов, которые могут быть вызваны при получении определенных сигналов операционной системы.
#для_начинающих27 912
Middleware (Django)
Middleware (промежуточное программное обеспечение) — это слой программного кода, который работает между различными компонентами приложения для обработки и управления запросами, ответами и другими аспектами обработки данных. Middleware обычно используется в веб-фреймворках и приложениях для обработки HTTP-запросов, но концепция middleware может применяться и в других контекстах.
Основная идея middleware заключается в том, чтобы добавить дополнительную логику или функциональность к обработке запросов и ответов без необходимости изменения основного кода приложения.
#для_начинающих
27 912
Гринлеты
Гринлеты обычно связан с библиотекой Gevent, которая предоставляет механизм асинхронного программирования, используя зеленые потоки (greenlets). Зеленые потоки (greenlets) являются легковесными «корутинами», то есть функциями, которые можно приостанавливать и возобновлять выполнение, а также передавать им управление без необходимости полного переключения контекста, как это происходит с потоками операционной системы.
Gevent предоставляет высокоуровневый интерфейс для работы с гринлетами, позволяя программистам писать асинхронный код, который выглядит подобно синхронному. Это может упростить написание кода, который обрабатывает множество одновременных задач без явного использования многопоточности или многозадачности на уровне операционной системы.
#для_продвинутых
27 912
Фабрика декораторов
Фабрика декораторов — это структура или функция, которая генерирует и возвращает другие декораторы. Декораторы — это функции, которые используются для изменения поведения других функций или методов, путем обертывания (декорирования) их вокруг определенной логики.
Использование фабрики декораторов позволяет создавать более гибкие и параметризованные декораторы. Это может быть полезно, когда вам нужно применить различное поведение декоратора к разным функциям или когда вам необходимо настроить декоратор с определенными параметрами.
#для_начинающих
27 912
Фабрика декораторов
Фабрика декораторов — это структура или функция, которая генерирует и возвращает другие декораторы. Декораторы — это функции, которые используются для изменения поведения других функций или методов, путем обертывания (декорирования) их вокруг определенной логики.
Использование фабрики декораторов позволяет создавать более гибкие и параметризованные декораторы. Это может быть полезно, когда вам нужно применить различное поведение декоратора к разным функциям или когда вам необходимо настроить декоратор с определенными параметрами.
#для_начинающих
27 912
🐍 Курс «Python для Пентестера»
Старт: 4 сентября
Длительность: 3 месяца
ℹ️ На курсе будем изучать продвинутые техники использования Python, научимся писать прикладной софт, который используется пентестерами в их профессиональной деятельности. Максимум практики, чат с живым общением и поддержка преподавателей!
🎓 После 3-месячного онлайн-курса «Python для пентестера» вы сможете:
✔️ Эффективно использовать базы данных и сеть Интернет;
✔️ Получать данные от сайтов в автоматическом режиме;
✔️ Писать прикладные программы на Python.
❗️После прохождения курса у вас остается доступ к материалам в течение года
🏆 Выдаём УПК/сертификат при успешной сдаче экзамена
В честь начала учебного года команда Академии дарит скидку 10% на оплату курса до 10 сентября. Промокод: ОСЕНЬ2023. Возможна оплата в рассрочку.
📌 Узнать подробнее о курсе
27 912
Pickling
Pickling — это процесс сериализации объектов Python в байтовую последовательность и их обратное восстановление из этой последовательности. Pickling позволяет сохранять сложные объекты, такие как списки, словари, классы и пользовательские объекты, в байтовом формате, который затем можно сохранить в файле или передать по сети, а затем восстановить обратно в исходное состояние.
#для_начинающих27 912
Рисуем карту столицы Австралии
Folium - это Python-библиотека для визуализации географических данных и информации, которая содержит координаты и местоположения.
Установить пакет - pip install folium
В нашем примере мы рисуем карту Канберры - столицы Австралии(Сама карта находится в посте выше).27 912
Set comprehension
Set comprehension — это способ создания множества в языке программирования Python с использованием синтаксиса генератора. Он позволяет вам создать множество, применяя выражение к каждому элементу последовательности (например, списку или строки) и автоматически устраняя повторяющиеся значения.
#для_начинающих
27 912
Тернарный оператор
Тернарный оператор — это синтаксическая конструкция в Python, которая позволяет вам создавать более компактные условные выражения.
Тернарный оператор может быть удобным способом заменить простые
if-else выражения, когда вам нужно быстро присвоить значение в зависимости от условия. Однако следует помнить, что слишком сложные выражения в тернарной форме могут ухудшить читаемость кода, поэтому стоит использовать их с умом.
#для_начинающих27 912
🔥 Все для сайта от 49 ₽/мес!
В SpaceWeb вы можете разместить сайт по привлекательной цене, а также получите:
✔️ Домен для вашего сайта при заказе на год.
✔️ Автоустановка Wordpress, Joomla и других популярных CMS.
✔️ Антивирусная проверка сайтов и возможность автоматического лечения.
✔️ Техническая поддержка в течение 1-2 минут в чате и по телефону.
Переходите и тестируйте бесплатно в течение 14 дней
👍Запустить сайт
Или подпишитесь на канал и следите за тем, как SpaceWeb развивает IT в России.
Реклама. ООО "СпейсВэб". erid: 2VtzquskFAw
