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 28 467 مشترک است و جایگاه 4 593 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 671 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 28 467 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -258 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.41% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 997 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 971 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 27 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.
28 467
مشترکین
-624 ساعت
-717 روز
-25830 روز
آرشیو پست ها
28 467
Зачем покупать курсы, книги и искать информацию на древних форумах когда есть Python Power❔
В канале от Senior-разработчика уже можно посмотреть совершенно бесплатно:
- ♾ количество фишек и полезной инфы
- 52 прохождения собеса
- 117 рабочих скриптов
- слив топ 20 курсов
- 10 мастхев книг
- 144 задачи которые будут на вашем собесе
- гайд как получить первый оффер
🔒Открыли канал на 48 часов, успей залететь!
28 467
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция sorted() сортирует список по длине слов (key=len). "apple" (5 букв), "cherry" (6 букв), "banana" (6 букв, но остаётся после "cherry" из-за лексикографического порядка). Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ polars.DataFrame
polars.DataFrame — это высокопроизводительная альтернатива pandas, оптимизированная для работы с большими данными. Библиотека polars использует многопоточность и ленивые вычисления, ускоряя обработку таблиц в десятки раз.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг
13 марта(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик СберМаркете будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
1. Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
2. Какие вопросы задают на интервью и зачем
3. Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер
Это бесплатно?
Бесплатно
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwzUj6w
28 467
⚙️ mmap.mmap()
mmap.mmap() позволяет работать с файлами как с массивами в памяти, что ускоряет чтение и запись больших файлов без их полного загрузки в ОЗУ.
Python Learning 👩💻28 467
🤖 ИИ и iGaming — в чем связь?
AI трансформирует индустрию, и знание его возможностей — ключ к успеху.
➡️ Поэтому тебе нужно подписаться на Owner 1win!
На канале ты найдешь:
⏺Анализ трендов — как AI меняет правила игры в индустрии азартных игр;
⏺Инсайты от экспертов — мнения лидеров рынка о будущем iGaming с использованием ИИ;
⏺Новые подходы к монетизации и привлечению игроков.
😍 Присоединяйся к Owner 1win и будь первым!
28 467
🚫 Антипаттерн недели: Изменение списка во время итерации
В Python изменение списка во время его обхода может привести к непредсказуемому поведению, пропуску элементов или
IndexError.
✔️ Используйте создание нового списка или итерацию через copy().
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ os.getrandom()
os.getrandom() получает криптографически безопасные случайные байты прямо из генератора операционной системы. Это полезно для генерации уникальных токенов и защиты данных.
Python Learning 👩💻28 467
🐼Обработка Excel-таблиц с Pandas: больше никакой рутины!
Excel — отличный инструмент, пока вы не начинаете работать с огромными таблицами, сложными расчётами и бесконечными формулами. Сортировки, фильтры, ручная обработка — это боль.
Как автоматизировать работу с таблицами и делать больше за меньшее время? На открытом вебинаре «Искусство обработки Excel-таблиц с Pandas» 11 марта в 20:00 (мск):
- Узнаем, как загружать, фильтровать и группировать данные в Pandas
- Освоим автоматизацию рутинных задач, чтобы не тратить часы на одно и то же
- Разберём, как строить графики и визуализировать данные прямо из таблиц
Всем участникам — скидка на большое обучение «Python Developer. Basic».
⚡️Регистрация открыта: https://otus.pw/n8Nt/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 467
🐼Обработка Excel-таблиц с Pandas: больше никакой рутины!
Excel — отличный инструмент, пока вы не начинаете работать с огромными таблицами, сложными расчётами и бесконечными формулами. Сортировки, фильтры, ручная обработка — это боль.
Как автоматизировать работу с таблицами и делать больше за меньшее время? На открытом вебинаре «Искусство обработки Excel-таблиц с Pandas» 11 марта в 20:00 (мск):
- Узнаем, как загружать, фильтровать и группировать данные в Pandas
- Освоим автоматизацию рутинных задач, чтобы не тратить часы на одно и то же
- Разберём, как строить графики и визуализировать данные прямо из таблиц
Всем участникам — скидка на большое обучение «Python Developer. Basic».
⚡️Регистрация открыта: https://otus.pw/n8Nt/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 467
⚙️ types.GenericAlias
types.GenericAlias позволяет программно создавать типизированные аннотации, как если бы они были объявлены с list[int], dict[str, float] и другими параметризованными типами.
Python Learning 👩💻28 467
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция map() применяет лямбда-функцию lambda x: x ** 2 ко всем элементам списка numbers. list(squared) превращает объект map в список [1, 4, 9, 16]. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
28 467
⚙️ sys.getallocatedblocks()
sys.getallocatedblocks() возвращает количество блоков памяти, выделенных интерпретатором Python. Это полезно для отладки утечек памяти и анализа работы сборщика мусора.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ faulthandler.dump_traceback()
faulthandler.dump_traceback() позволяет принудительно вывести текущий стек вызовов без аварийного завершения программы. Это полезно для отладки зависших процессов или анализа выполнения кода.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ sys.unraisablehook
sys.unraisablehook позволяет перехватывать исключения, которые не могут быть обработаны обычным try-except, например, ошибки в деструкторах (__del__). Это полезно для отладки и логирования неожиданных ошибок.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
🚫 Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов как ключей в словаре
В Python ключи в
dict должны быть неизменяемыми (immutable). Если использовать изменяемые объекты (списки, множества), это приведёт к TypeError, так как такие объекты нехешируемы.
✔️ Используйте кортежи или строки в качестве ключей.
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ threading.excepthook()
threading.excepthook() позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для логирования и предотвращения неожиданного завершения программы.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻28 467
⚙️ gc.freeze()
gc.freeze() фиксирует все уже существующие объекты в памяти, исключая их из будущих сборок мусора. Это полезно для оптимизации долгоживущих процессов, например, серверов или CLI-приложений, снижая нагрузку на сборщик мусора.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻