اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 تحلیل کانال تلگرام Python Learning
کانال Python Learning (@python_per_month) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 29 218 مشترک است و جایگاه 4 695 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 612 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 29 218 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 07 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -228 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -12 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.07% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 066 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 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 08 ژوئن, 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.
29 218
مشترکین
-1224 ساعت
-567 روز
-22830 روز
آرشیو پست ها
29 218
⚙️ 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 👩💻
29 218
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 👩💻29 218
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}.29 218
✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо
Выше приведено решение с помощью слайсов.
Python Learning 👩💻
29 218
⌛ 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 👩💻
29 218
⚙️ 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 👩💻29 218
🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении
Код представлен на картинке.
Python Learning 👩💻
29 218
🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении
Код представлен на картинке.
Python Learning 👩💻
29 218
➡️ 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 👩💻29 218
⚙️ all()
В Python функция
all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям.
Python Learning 👩💻29 218
⌛ 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 👩💻
29 218
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
29 218
❓ 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 👩💻
29 218
Срезы
Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).
Python Learning 👩💻
29 218
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
