¡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
29 230
⚙️ sys._getframe()
Метод
sys._getframe() позволяет получить объект текущего или родительского стека вызовов. Это полезно для отладки, анализа кода и динамического доступа к локальным переменным.
Python Learning 👩💻29 230
⚙️ __import__()
Встроенная функция
__import__() позволяет динамически импортировать модули во время выполнения программы. Это полезно, когда имя модуля заранее неизвестно или зависит от условий.
Python Learning 👩💻29 230
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Множество (set) в Python хранит только уникальные элементы, поэтому дубликаты 3 и 4 автоматически удаляются при создании numbers. Операция add(3) не изменяет множество, так как 3 уже в нём есть. Операция remove(2) удаляет 2 из множества. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
29 230
⚙️ dis.Bytecode()
Метод
dis.Bytecode() из модуля dis позволяет анализировать байт-код Python-функций. Это полезно для оптимизации кода и понимания его работы на уровне интерпретатора.
Python Learning 👩💻29 230
🚫 Антипаттерн недели: Использование
range(len()) вместо enumerate()
В Python часто используют range(len(lst)) для итерации по списку с индексами, но это снижает читаемость кода и не является идиоматичным способом перебора элементов.
✔️ Используйте enumerate(), который позволяет одновременно получать индекс и значение элемента, делая код более читаемым и питоничным.
Python Learning 👩💻29 230
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает
weakref в Python, и когда его стоит использовать?
Ответ ⬇️
Модуль weakref позволяет создавать слабые ссылки на объекты, которые не предотвращают их сборку мусора. Это полезно, когда нужно отслеживать объекты без продления их времени жизни, например, в кешах или при управлении зависимостями в больших структурах данных.
Пример использования ⚙️
import weakref class Data: def __del__(self): print("Объект удалён") obj = Data() weak_ref = weakref.ref(obj) print(weak_ref()) # <__main__.Data object at 0x...> del obj print(weak_ref()) # None (объект удалён)Python Learning 👩💻
29 230
– Чем занимался сегодня?
– Да ничем
– А сколько заработал?
– 16 тыщ
Примерно так выглядит обычный день трейдера.
Он проснулся в 10 утра. Позавтракал. Открыл ноутбук. Пока все в маршрутках прутся на работу, нажал пару кнопок и заработал $150. Можно отдыхать.
Согласитесь, выглядит слишком просто, но с каналом Pro Trading на таком релаксе сможет зарабатывать каждый. Автор на пальцах объясняет, что такое трейдинг, и как без математического склада ума поднимать здесь по 10к в день.
Даже если нет опыта. Даже без образования. И даже без связей.
Если мир – это бассейн с деньгами, то данный канал – ваш трамплин: @pro_trading
29 230
⚙️ __slots__
Метод
__slots__ позволяет явно указать, какие атрибуты может иметь объект класса, что значительно уменьшает потребление памяти и ускоряет доступ к атрибутам. Это особенно полезно при создании большого количества экземпляров класса.
Python Learning 👩💻29 230
Если бы вы купили TRUMP coin на старте на 1000$, то уже сейчас у вас бы было 130.000$
Только вдумайтесь: Утром покупаете монет на 1000$, а уже через день 1000$ превратилась в 130.000$. Неплохо, правда?
Чтобы быть в тренде – достаточно читать Максима Гусева
Там рассказывают кейсы, как с 1000$ колотят состояние, а не просирают все.
Если хотите разбираться в мире крипты, вам сюда: https://t.me/+fxR-tkBeKItjZjM6
29 230
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция map применяет лямбда-функцию lambda x: x ** 2 к каждому элементу списка numbers, возводя его в квадрат. Возвращается объект map, который преобразуется в список с помощью list(squared). Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
29 230
⚙️ itertools.permutations()
Метод
itertools.permutations() генерирует все возможные перестановки элементов заданной последовательности. Это полезно для задач, связанных с комбинаторикой.
Python Learning 👩💻29 230
⚙️ concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
Класс
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures позволяет легко создавать и управлять пулом потоков для выполнения задач параллельно. Это особенно полезно для выполнения нескольких операций ввода-вывода или вычислений, которые могут быть распределены между несколькими потоками.
Python Learning 👩💻29 230
⚙️ shutil.disk_usage()
Метод
shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий объём, используемое и доступное пространство. Это полезно для мониторинга состояния файловой системы.
Python Learning 👩💻29 230
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает Python GIL (Global Interpreter Lock), почему он существует, и как его влияние можно минимизировать?
Ответ ⬇️
GIL — это механизм, который синхронизирует выполнение потоков в интерпретаторе CPython, позволяя только одному потоку исполнять Python-код в единицу времени, даже на многопроцессорных системах. GIL существует для упрощения управления памятью CPython, так как он делает объектную модель потокобезопасной.
Хотя GIL ограничивает параллелизм в многопоточных задачах, он не влияет на многопроцессные программы. Его влияние можно минимизировать, используя:
• Многопроцессный подход через модуль multiprocessing.
• Вызовы низкоуровневого кода (например, библиотеки C, освобождающие GIL).
• Асинхронное программирование (asyncio) для задач ввода-вывода.
Пример использования ⚙️
import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(1000000): counter += 1 threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)] for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() print("Итоговый счётчик:", counter) # Результат может быть меньше 2000000 из-за GILPython Learning 👩💻
29 230
⚙️ inspect.getmembers()
Метод
inspect.getmembers() из модуля inspect позволяет получить список всех членов объекта, включая методы, атрибуты и встроенные свойства. Это полезно для анализа структуры классов и объектов во время выполнения.
Python Learning 👩💻29 230
Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot
2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования
3. Проходи тест
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха
Всё просто, даже добавить нечего
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxRdUBv
