fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Python Learning

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 27 960 مشترک است و جایگاه 4 752 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 23 082 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 27 960 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 28 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -267 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -14 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.24% 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 0 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 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 29 اکتبر, 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.

27 960
مشترکین
-1424 ساعت
-777 روز
-26730 روز
آرشیو پست ها
⚙️ weakref.ref() weakref.ref() из модуля weakref создаёт слабую ссылку на объект. Слабая ссылка не увеличивает счётчик ссылок
⚙️ weakref.ref() weakref.ref() из модуля weakref создаёт слабую ссылку на объект. Слабая ссылка не увеличивает счётчик ссылок объекта, позволяя ему быть удалённым сборщиком мусора, если больше нет сильных ссылок на него. Python Learning 👩‍💻

⚙️ Улучшение работы со строками Конкатенация строк через + в цикле создаёт множество временных объектов, что замедляет выполн
⚙️ Улучшение работы со строками Конкатенация строк через + в цикле создаёт множество временных объектов, что замедляет выполнение программы. Вместо этого используйте join(). ❌ Проблема: При конкатенации строк через + создаётся новый объект строки на каждом шаге. ✔️ Решение: Используйте str.join(), который работает быстрее, так как заранее выделяет память для итоговой строки. Python Learning 👩‍💻

⚙️ ast.literal_eval() Метод ast.literal_eval() из модуля ast безопасно вычисляет выражения Python из строки. Это полезно для
⚙️ ast.literal_eval() Метод ast.literal_eval() из модуля ast безопасно вычисляет выражения Python из строки. Это полезно для обработки данных из текстовых файлов или ввода, где требуется парсинг структур данных, таких как списки, словари или числа. Python Learning 👩‍💻

⚙️ ast.literal_eval() Метод ast.literal_eval() из модуля ast безопасно вычисляет выражения Python из строки. Это полезно для
⚙️ ast.literal_eval() Метод ast.literal_eval() из модуля ast безопасно вычисляет выражения Python из строки. Это полезно для обработки данных из текстовых файлов или ввода, где требуется парсинг структур данных, таких как списки, словари или числа. Python Learning 👩‍💻

❓Вы когда-нибудь хотели стать лучшей версией себя? Применять SQLAlchemy эффективнее — быстрее, лучше, умнее! 23 декабря, 20:0
❓Вы когда-нибудь хотели стать лучшей версией себя? Применять SQLAlchemy эффективнее — быстрее, лучше, умнее! 23 декабря, 20:00 мск — открытый урок для Python-разработчиков. 📒Что делать, если методы, использующие SQLAlchemy и СУБД, тормозят? Когда оптимизация внутри SQLAlchemy — благо, а когда — беда? Как создать удобную панель администрирования поверх SQLAlchemy? Спикер Дмитрий Панкрашов — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД «Директум». 🟢Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/SrB3/ Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional" Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ sys.getsizeof() Метод sys.getsizeof() позволяет узнать размер объекта в памяти, включая дополнительные данные, связанные с
⚙️ sys.getsizeof() Метод sys.getsizeof() позволяет узнать размер объекта в памяти, включая дополнительные данные, связанные с этим объектом. Это полезно для анализа потребления памяти в приложении. Python Learning 👩‍💻

⚙️ inspect.getsource() Метод inspect.getsource() из модуля inspect позволяет получить исходный код функции, класса или метода
⚙️ inspect.getsource() Метод inspect.getsource() из модуля inspect позволяет получить исходный код функции, класса или метода. Это полезно для анализа кода во время выполнения или создания инструментов для отладки и документации. Python Learning 👩‍💻

🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать? 📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час
🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать? 📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час» вы сделаете первый шаг в мире веб-разработки. Мы начнём с идеи и за час создадим работающий проект. ⚙️Настроим окружение, создадим модель данных, разберёмся с админ-панелью и выведем результат на экран. Вы увидите, что программирование на Python — это просто, если за дело берутся профессионалы! 👉Присоединяйтесь 25 декабря в 20:00 мск и получите скидку🥳 на участие в большом курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3FMMQR Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать? 📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час
🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать? 📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час» вы сделаете первый шаг в мире веб-разработки. Мы начнём с идеи и за час создадим работающий проект. ⚙️Настроим окружение, создадим модель данных, разберёмся с админ-панелью и выведем результат на экран. Вы увидите, что программирование на Python — это просто, если за дело берутся профессионалы! 👉Присоединяйтесь 25 декабря в 20:00 мск и получите скидку🥳 на участие в большом курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3FMMQR Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Класс D наследуется от B и C. Вызов d.greet() ищет метод greet согласн
⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️
Класс D наследуется от B и C. Вызов d.greet() ищет метод greet согласно MRO. Порядок поиска: D -> B -> C -> A. Поэтому вызывается метод greet из класса B.
Python Learning 👩‍💻

➡️ Интересный факт о языке: Множественное присваивание Множественное присваивание позволяет в одной строке присвоить значения
➡️ Интересный факт о языке: Множественное присваивание Множественное присваивание позволяет в одной строке присвоить значения сразу нескольким переменным. Также это позволяет легко обменивать значения между переменными без использования временной переменной. Как это работает: • Справа от знака = создаётся кортеж значений. • Эти значения распаковываются и присваиваются переменным слева. Python Learning 👩‍💻

⚙️ zip() Функция zip() в Python используется для объединения нескольких итерируемых объектов (например, списков) в один итера
⚙️ zip() Функция zip() в Python используется для объединения нескольких итерируемых объектов (например, списков) в один итератор кортежей. Каждый кортеж содержит элементы, которые находятся на одинаковых позициях в исходных итерируемых объектах. Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании Что такое yield from в Python и как оно помогает при работе с большими наборами данных? Ответ ⬇️ yield from используется для делегирования работы с подгенераторами в Python. Это позволяет "плоско" и эффективно обрабатывать вложенные данные, избегая лишних циклов и улучшая производительность. Пример использования ⚙️
def flatten(nested_list): for item in nested_list: if isinstance(item, list): yield from flatten(item) # Делегирует генерацию к вложенному списку else: yield item nested_list = [1, [2, [3, 4], 5], 6] for num in flatten(nested_list): print(num)
Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys.intern() В Python функция sys.intern() оптимизирует хранение строк, создавая их в единственном экземпляре в памяти (ин
⚙️ sys.intern() В Python функция sys.intern() оптимизирует хранение строк, создавая их в единственном экземпляре в памяти (интернирование). Это ускоряет сравнение строк за счёт сравнения ссылок, а не их содержимого. Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Функция generator возвращает 1 и 2 с помощью yield. При следующем вызо
⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️
Функция generator возвращает 1 и 2 с помощью yield. При следующем вызове next(gen) выполняется return 3, вызывая StopIteration с атрибутом value равным 3. Это значение доступно через e.value.
Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys.setrecursionlimit() В Python функция sys.setrecursionlimit() позволяет изменить максимальную глубину рекурсии. Это пол
⚙️ sys.setrecursionlimit() В Python функция sys.setrecursionlimit() позволяет изменить максимальную глубину рекурсии. Это полезно для задач с глубокой рекурсией, таких как обход деревьев или выполнение сложных алгоритмов. Python Learning 👩‍💻

Напоминаю, что у нас есть свой чат, где вы можете задавать вопросы https://t.me/Chat_for_Python

❌ Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов по умолчанию Использование изменяемых объектов (например, списков или
❌ Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов по умолчанию Использование изменяемых объектов (например, списков или словарей) в качестве значений по умолчанию для аргументов функции может привести к неожиданному поведению. Значение по умолчанию ([]) создаётся один раз при определении функции и используется повторно для всех вызовов. Поэтому изменения сохраняются между вызовами функции. ✔️ Как исправить: Используйте None и создавайте новый список внутри функции:
def add_item(item, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)
    return items

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [2] — теперь всё работает правильно!
Избегайте изменяемых значений по умолчанию, чтобы не создавать неожиданных побочных эффектов. Python Learning 👩‍💻