Python Learning
Открыть в 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
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 28 470 подписчиков, занимая 4 624 место в категории Технологии и приложения и 22 817 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 28 470 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -269, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.89%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.41% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 961 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 971 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“№ 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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 26 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
28 470
Подписчики
-1524 часа
-717 дней
-26930 день
Архив постов
28 470
➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки
Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.
🗣️ В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.Python Learning 👩💻
28 470
Создайте своего бота-голосового помощника под управлением ИИ на онлайн-курсе: «Диалоговые боты и голосовые помощники»
Записывайтесь на открытый вебинар — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями!
Вебинар: «Телеграм-бот с искусственным интеллектом на Python»
13 апреля в 20:00 мск
На открытом уроке рассмотрим:
1. Как зарегистрировать бота через BotFather и получить Телеграм-токен;
2. Что такое LLM-API (на примере бесплатных аналогов) и как его подключить;
3. Структуру простого Python-проекта: библиотека aiogram + openai;
4. Код: обработчик сообщений, который передаёт текст в LLM и возвращает ответ пользователю;
5. Запуск бота локально.
Записывайтесь ➡️ OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 470
➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью
__getattr__
В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__.
🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.Python Learning 👩💻
28 470
➡️ Проверка необходимой версии Python
✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Python Learning 👩💻
28 470
➡️ Использование подчеркивания в REPL
Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:
>>> 3 * 3 9 >>> _ + 3 12🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов
ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets.
🗣️ Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
28 470
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
28 470
⚙️ importlib.util.find_spec
importlib.util.find_spec позволяет узнать, можно ли импортировать модуль, не загружая его. Это полезно для проверки наличия зависимостей, динамической загрузки и построения систем плагинов.
Python Learning 👩💻28 470
🚀 Хочется в AI, но непонятно с чего начать? 🚀
🦾🦾 Университет искусственного интеллекта - один из крупнейших образовательных проектов по AI в России и СНГ
🤖 Уже 7 лет мы обучаем работе с искусственным интеллектом, выпустили более 11 000 студентов и собрали самую большую базу практического контента по AI.
Наши студенты создают реальные AI-проекты на стажировках и работают в компаниях по всему миру
26 января мы проводим День открытых дверей, где:
🔸 Познакомим вас с Университетом
🔸 Проведем подробную презентация программы на 2026 год
🔸 Расскажем про условия поступления
🔸 Разберем форматы практики на стажировках
🔸 Разберем программу гарантированного трудоустройства
🔸 Сделаем обзор процесса поддержки студентов
🌎🌎🌎 Спикер встречи - Дмитрий Романов, Senior AI, AI-разработчик с 2003 года, руководитель IT-проектов и основатель Университета
👉 Регистрируйтесь по ссылке, участие бесплатное, будем рады видеть вас
28 470
⚙️ itertools.starmap
itertools.starmap применяет функцию к элементам итерируемого объекта, распаковывая аргументы из кортежей. Это полезно для операций с несколькими аргументами без лямбд и циклов.
Python Learning 👩💻28 470
🚫 Ловушка с аргументами
*args и **kwargs без передачи дальше
В Python *args и **kwargs часто используются для гибкости, но ошибка — принимать их и не передавать дальше в базовые классы или функции. Это «глотает» параметры и может ломать поведение программы.
✔️ Всегда передавайте *args и **kwargs, если не уверены, что они вам не нужны.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ re.sub
re.sub заменяет все вхождения шаблона в строке на указанное значение. Это полезно для очистки и нормализации текста.
Python Learning 👩💻28 470
С кодом у тебя всё ок.
Если что-то не работает — смотришь логи, находишь баг, фикcишь.
А с женщинами ощущение, будто:
— документации нет
— поведение недетерминированное
— один и тот же input → разный output
— вчера работало, сегодня — игнор
Ты вроде нормальный парень.
Не токсик. Не дурак. Не бедный.
По логике этого должно хватать.
Но система не сходится.
Ты общаешься — вроде без ошибок.
А в ответ холод, странные реакции или «давай как-нибудь потом».
Самое бесячее — ты не понимаешь, где именно происходит краш.
Со временем я понял простую вещь:
в отношениях и общении с женщинами другая архитектура.
Не интуиция. Не магия.
Просто другие правила, которые никто не объяснил.
В этом канале я разбираю это как систему:
что реально влияет, где ты теряешь контроль,
и как перестать действовать методом тыка.
Если ты привык дебажить, а не гадать — оставайся. Тут будет полезно: https://t.me/+T1mzcKH__J80NmI6
28 470
Дорогие подписчики, поздравляю вас с наступающим новым годом! Пусть в 2026 году исполнятся все ваши самые заветные желания🎄🎄🎄🎄
28 470
⚙️ types.DynamicClassAttribute
types.DynamicClassAttribute позволяет переопределять доступ к атрибутам на уровне класса, а не экземпляра. Это полезно, если поведение свойства должно отличаться при обращении через экземпляр и через сам класс.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ sys._debugmallocstats()
sys._debugmallocstats() выводит статистику работы аллокатора памяти Python. Это полезно для анализа потребления памяти и оптимизации кода.
Python Learning 👩💻28 470
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Нажмите на ссылку: Вход
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
28 470
🚫 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 👩💻28 470
⚙️ threading.excepthook()
threading.excepthook() позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для логирования и предотвращения неожиданного завершения программы.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻