Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 29 192 подписчиков, занимая 4 690 место в категории Технологии и приложения и 22 604 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 29 192 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -225, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.07%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 773 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 10.
- 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 12 июня, 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.
29 192
Подписчики
-824 часа
-487 дней
-22530 день
Архив постов
29 191
Как работает thread locals?
Thread-local storage обеспечивает механизм для сохранения данных, которые будут доступны только в рамках определенного потока выполнения. Это полезно, когда вы хотите иметь раздельные данные для каждого потока, но не хотите делить их между разными потоками.
Вы можете использовать класс threading.local(), чтобы создать объект, который будет представлять thread-local storage. В этом объекте вы можете хранить любые данные, и они будут видимы только для текущего потока. Каждый поток будет иметь свою собственную копию объекта threading.local().
29 191
Метакласс
Метакласс (metaclass) в Python — это класс, который определяет поведение других классов, которые являются его экземплярами. В некотором смысле метакласс можно рассматривать как «класс для классов». Он задает правила и ограничения для создания и работы классов.
В Python метаклассы используются для контроля процесса создания классов, изменения их атрибутов и методов, а также для внесения различных модификаций в поведение классов и их экземпляров. Они предоставляют мощный инструмент для метапрограммирования, то есть программирования на уровне создания программного кода.
29 191
introspection
introspection — это способность программы анализировать свой собственный код и структуру во время выполнения. Это позволяет получать информацию о объектах, модулях, функциях, классах и других аспектах программы без необходимости заранее знать о них статически.
Например, в Python вы можете использовать функции и атрибуты, такие как
dir(), type(), getattr(), hasattr(), locals(), globals() и другие, чтобы получить информацию о переменных, объектах и их атрибутах. Это может быть полезно при отладке, создании обобщенных функций или динамической загрузке модулей.29 191
exceptions
В Python и многих других языках программирования,
exceptions (исключения) — это механизм, который позволяет обрабатывать ошибки и нестандартные ситуации во время выполнения программы. Когда возникает ошибка, Python генерирует исключение. Если исключение не обрабатывается, программа может завершиться с ошибкой.
В данном примере кода, операция x = 10 / 0 вызовет исключение ZeroDivisionError, так как нельзя делить на ноль. Однако благодаря конструкции try и except, программа не завершится с ошибкой. Вместо этого будет выведено сообщение «Произошла ошибка деления на ноль!».29 191
❗️Как развиваться Python-разработчику?
Наращивать объем знаний и навыков. За этим приходите на вебинар, приуроченный к старту онлайн-курса «Python Developer. Professional» в OTUS.
✅ 15 августа — «Code review»
Обсудим основы разработки API с помощью фреймворка FastAPI, рассмотрим пример небольшого приложения и осветим особенности развертывания эксплуатации.
🧑💻 Спикером выступит Станислав Ступников, руководитель разработки в VK. Эксперт с 10+ лет опыта промышленной разработки.
💪 Погрузим вас в современную «промышленную» разработку на Python. Главный фокус курса на основных Software Engineering компетенциях Python-разработчика и формировании прагматичного подхода к решению задач.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ для регистрации на открытый урок
https://otus.pw/LZMQ/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru29 191
Бинарный поиск
Бинарный поиск — это эффективный алгоритм поиска элемента в отсортированном массиве. Он работает путем разделения массива пополам и сравнивает искомый элемент с элементом в середине массива. В зависимости от результата сравнения, половина массива, в которой элемент точно не может находиться, исключается из дальнейшего поиска. Этот процесс повторяется, пока не будет найден элемент или пока остается только один элемент в массиве.
В этом примере функция
binary_search принимает отсортированный массив arr и искомый элемент target. Она ищет элемент в массиве и возвращает его индекс, если он найден, и -1, если элемент отсутствует. Каждая итерация сужает диапазон поиска путем сравнения среднего элемента с искомым элементом и сдвига границ поиска в соответствии с результатом сравнения.29 191
Задача
У вас есть девять цифр: 1, 2, …, 9. Именно в таком порядке. Вы можете вставлять между ними знаки «+», «-» или ничего. У вас будут получаться выражения вида 123+45-6+7+89. Найдите все из них, которые равны 100.
Мне кажется, в таком виде его проще всего и писать и читать и тестировать. Тут у меня три функции: all_combinations — итератор, который выдает все числа для операций (в терминах задачи: вставляет пустые места); all_signs — выдаёт все возможные сочетания знаков + и - заданной длинны (для единообразия, это тоже итератор с рекурсией); perform_operations — выполняет операции.
Тут, конечно, просится решение, избавленное от if-ов и кодирования операций с помощью символов. Но это решение будет более громоздким, о нём можно рассказать, но и писать, и читать его дольше.
29 191
Нашли лучшие курсы по Python-разработке!
Tutortop — образовательный маркетплейс №1, где представлено более 5000 курсов от более чем 300 школ. Вы можете сравнить курсы по рейтингу, цене и отзывам, а еще купить дешевле, чем напрямую 🔥
Собрали для вас подборку лучших курсов для разработчиков по мнению пользователей tutortop:
— Профессия «Разработчик на Python с гарантией трудоустройства» от Skypro. Рейтинг 4.9 из 5. Скидка 15% по промокоду TUTORTOP до 13.08
— Курс «Python-разработчик с гарантией трудоустройства» от Eduson. Рейтинг 4.8 из 5. Скидка 5% по промокоду TUTORTOP до 13.08
— Курс «Разработчик Python» от Академии АйТи. Рейтинг 4.7 из 5.
Все эти курсы и десятки других можно найти и сравнить на tutortop⚡️
29 191
PyTorch
PyTorch — это библиотека машинного обучения, разработанная Facebook. Она позволяет создавать нейронные сети и обучать их на графических процессорах, что ускоряет процесс обучения и улучшает точность моделей.
В этом примере мы загружаем датасет MNIST с рукописными цифрами, создаем простую нейронную сеть с двумя полносвязными слоями и функцией активации
ReLU, обучаем ее с помощью стохастического градиентного спуска, а затем тестируем результат на отложенных данных.
При этом мы используем функцию потерь CrossEntropyLoss, которая подходит для задач классификации, и оптимизатор SGD.29 191
Чтобы стать востребованным программистом не обязательно покупать дорогущие курсы от известных школ.
Можно просто подписаться на канал «Бесплатные курсы IT» и следить за их анонсами.
Здесь каждый день публикуют образовательные программы по популярным направлениям в IT. Например:
📍UX/UI дизайнер
📍Тестировщик с нуля
📍Английский для IT специалистов
Еще больше интересного: @learnsu
29 191
Введение в машинное обучение с помощью scikit-learn (перевод документации)
Смотреть статью
29 191
+1Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn
Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.
29 191
Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn
Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.
29 191
📌 Уже 15 августа в 19:00 (мск) стартует наш бесплатный двухдневный онлайн-интенсив.
Во время эфира вы научитесь писать код, запускать и поддерживать простого Telegram-бота.
Приходите, чтобы пообщаться и поучиться у опытного разработчика, узнать всю правду и перспективы Python и получить полезные подарки для комфортного старта в разработку.
🎁 Всем, кто зарегистрировался — Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику — Карта компетенций Python-разработчика.
Также вас ждут бонусы на обучение на Хекслете!
29 191
Библиотека Feather
Feather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации.
В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки:
- feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather.
- feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather.
Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск.29 191
🔥OTUS приглашает на открытый урок по аналитике данных.
Тема: Предварительная обработка данных перед исследованием
Дата: 9 августа, 20:00
На вебинаре мы:
Расскажем про основные методы проверки, которым важно
подвергнуть ваш датасет перед началом работы;
Познакомимся с этапами подготовки и очистки данных;
Поговорим об основных подводных камнях, которые могут нас подстерегать на этом пути.
Кому будет полезно:
Тем, кто хотя бы раз задумывался о переходе в сферу дата-аналитики;
Тем, кто хочет разобраться в методах исследования данных.
В результате вебинара вы узнаете как проводится подготовка
данных к дальнейшим, более глубинным, исследованиям.
Урок приурочен к старту онлайн-курса «Аналитик данных»,
который можно будет приобрести в рассрочку.
👉Регистрация на урок: https://otus.pw/xdEY/
29 191
Хотели бы вы видеть на канале посты на тему “Машинное обучение и нейронные сети на Python”?
