Python Learning
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python Learning
کانال Python Learning (@python_per_month) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 28 463 مشترک است و جایگاه 4 597 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 686 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 28 463 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 27 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -255 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.18% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.25% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 045 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 925 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند learning, строка, модуль, собеседование, zip تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“№ 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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 28 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
28 463
مشترکین
-324 ساعت
-627 روز
-25530 روز
آرشیو پست ها
28 463
➡️ Memray — профилирование памяти для Python
Memray — это современный инструмент для профилирования памяти в Python, разработанный командой Bloomberg. Он позволяет детально отслеживать выделение и использование памяти в ваших приложениях, что помогает выявлять утечки и оптимизировать производительность.
• Глубокий анализ: Memray отслеживает все выделения памяти, включая те, что происходят в нативных расширениях на C/C++.
• Гибкие отчёты: Генерирует отчёты в виде текстовых файлов, графов и HTML-страниц для наглядного представления данных.
• Поддержка многопоточности: Корректно работает с многопоточными приложениями, обеспечивая точный анализ.
• Интеграция с Jupyter: Позволяет визуализировать данные профилирования прямо в Jupyter Notebook.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻28 463
🤓 Не можем обойти стороной новый выпуск подкаста «Деньги любят техно». Команда делает сезон про различия подходов к работе в DS-подразделениях в финтехе и в других отраслях, и второй эпизод посвящен промышленности. Если хотите успешно пройти собеседование – включайте!
Что в эпизоде:
● Чем отличается набор скиллов и необходимых знаний;
● С какими данными приходится работать, как часто нужно их обновлять, какие подходы к объединению данных из разных источников используют в финтехе и в промышленности;
● Какие задачи решают DS в обеих отраслях и похожи ли они между собой;
● Где интереснее и какие дополнительные навыки нужны для работы в обеих отраслях?
С разных сторон делятся опытом директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко и начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ Юлий Шамаев.
Видео-версия 👀
Аудио 🎧
28 463
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
В inner переменная x обозначена как nonlocal, поэтому изменение внутри inner влияет на x в outer, и функция возвращает local nonlocal.
Python Learning 👩💻
28 463
⚙️ contextlib.redirect_stdout
Функция
contextlib.redirect_stdout в Python временно перенаправляет вывод print() и других операций записи. Полезно, когда нужно записать вывод в файл или перехватить его для дальнейшей обработки.
Python Learning 👩💻28 463
👩💻 Задача по Python
Напишите функцию, которая принимает целое число
n и возвращает список всех чисел Фибоначчи, которые меньше или равны этому числу n. Числа Фибоначчи — это последовательность, где каждое число является суммой двух предыдущих: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, ...
Пример:
Для n = 10 ожидаемый вывод:
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8]28 463
🚀 Вебинар: Погружение в децентрализованные технологии🚀
Узнайте, как использовать Solidity для создания продвинутых dApp. Этот вебинар важен для понимания текущего состояния и потенциала Web3, что критично для разработчиков в освоении Solidity и создании продвинутых dApp.
⏰ Дата и время: 11.11.2024 в 20:00 (мск)
На уроке будет:
- Обсуждение базовых технологий, включая блокчейн и смарт-контракты
- Представление и анализ нескольких децентрализованных приложений
- Рассмотрение успешных кейсов использования Solidity
- Обсуждение безопасности
- Прогнозы и перспективы развития децентрализованных технологий
В результате участники получат актуальные знания о применении Solidity в разработке современных dApp.
Не упустите возможность узнать больше о dApp и их потенциале!
👉 Зарегистрируйтесь для участия: https://clck.ru/3ETp4R
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 463
⚙️ __del__
В Python метод
__del__ служит деструктором, который вызывается при уничтожении объекта. Он позволяет выполнять завершающие действия, такие как освобождение ресурсов или запись логов, перед тем как объект будет удалён сборщиком мусора.
Python Learning 👩💻28 463
Присоединяйтесь к бесплатному мини-курсу «Симулятор профессии дата-сайентист»
За 3 дня с нуля создадите виртуального робота-помощника (как Siri, Олег или Маруся) и решите несколько типичных задач дата-сайентиста, чтобы понять, подходит ли вам это направление
А еще:
- поймете, какие навыки нужны для работы в Data Science
- познакомитесь с языком Python
- узнаете о библиотеках Pandas, Plotly, Numpy
- освоите основы машинного обучения
- поработаете с Google Colab
- напишете AI-driven прототип
Все участники получат подарки: чек-листы и гайды, и чтобы больше узнать о профессии, бессрочный доступ к курсу «Основы Python: пишем чат-бота»
Записаться на мини-курс и забрать подарки
28 463
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает метод
@property в Python, и почему он считается полезным для инкапсуляции?
Ответ ⬇️
@property в Python позволяет создавать методы, которые можно вызывать как атрибуты. Это удобно для инкапсуляции и контроля над доступом к данным, позволяя нам реализовать "геттеры" и "сеттеры" в виде атрибутов, вместо прямого изменения переменных. @property можно использовать для вычисляемых значений или для валидации перед присвоением, сохраняя при этом простой синтаксис атрибутов.
Пример использования ⚙️
class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius @property def radius(self): return self._radius @radius.setter def radius(self, value): if value < 0: raise ValueError("Радиус не может быть отрицательным") self._radius = value circle = Circle(5) print(circle.radius) # 5 circle.radius = 10 print(circle.radius) # 10 circle.radius = -1 # Ошибка: ValueErrorPython Learning 👩💻
28 463
⚙️ itertools.product()
В Python функция
itertools.product() генерирует декартово произведение нескольких итерируемых объектов, что удобно для перебора всех комбинаций элементов.
Python Learning 👩💻28 463
⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом?
Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск!
Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://clck.ru/3ESZ3Z
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 463
⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом?
Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск!
Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://clck.ru/3ESZ3Z
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 463
⚙️ itertools.combinations()
В Python функция itertools.combinations() генерирует все возможные комбинации элементов заданной длины из итерируемого объекта. Это полезно для задач, связанных с перебором подмножеств.
Python Learning 👩💻
28 463
Соединение списка и множества в словарь
Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции
zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict().
fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}.
Python Learning 👩💻28 463
Соединение списка и множества в словарь
Для соединения списка и множества в словарь можно использовать встроенную функцию
zip(). Эта функция объединяет элементы нескольких последовательностей (`списков`, множеств, кортежей и т.д.) в кортежи.
Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict().
fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}.28 463
✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо
Выше приведено решение с помощью слайсов.
Python Learning 👩💻
28 463
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция make_multiplier возвращает лямбду, которая замыкает n. doubler умножает на 2, а tripler — на 3, поэтому результат 10 и 15.
Python Learning 👩💻
28 463
⚙️ 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 👩💻