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 27 940 подписчиков, занимая 4 756 место в категории Технологии и приложения и 23 054 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 27 940 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -267, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.24%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- 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 31 октября, 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.
27 940
Подписчики
-824 часа
-767 дней
-26730 дней
Архив постов
27 943
⚙️ __repr__
При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:
>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>class SomeClass:
def __repr__(self):
return "<какое-то описание>"
some_instance = SomeClass()
# выводит <какое-то описание>
print(some_instance)__repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.
Python Learning 👩💻27 943
⚙️ Перегрузка операторов
В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.
✔️ На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.
🗣️ Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете.
Python Learning 👩💻
27 943
➡️ Queue
Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.
✔️ Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.
🗣️ Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.⚙️ Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки. Python Learning 👩💻
27 943
❓ howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi$ howdoi vertical align css $ howdoi for loop in java $ howdoi undo commits in git🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
$ howdoi exit vimPython Learning 👩💻
27 943
❓ howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi$ howdoi vertical align css $ howdoi for loop in java $ howdoi undo commits in git🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
$ howdoi exit vimPython Learning 👩💻
27 943
🚀 Заканчивается набор на курс "Компьютерное зрение Advanced"! Стартуем 30 июля. Успейте попасть в группу! 🚀
Присоединяйтесь к нашему продвинутому курсу по компьютерному зрению от OTUS, ведущего образовательного центра с более чем 130 авторскими курсами для IT-специалистов уровня.
Что Вас ждёт на курсе?
Вводная часть и настройка: Разберетесь с настройкой окружения, углубленным изучением PyTorch и дополнительных библиотек.
Нейронные сети и обучение: Изучите эволюцию сверточных сетей, Self-Supervised Learning и адаптивные методы. Рассмотрите современные архитектуры и методы обучения.
Стандартные задачи CV: Освоите методы детектирования, 3D сегментацию, трекинг и ReID.
Генеративные модели: Научитесь использовать VAE, GAN, диффузионные модели, генеративные видеомодели и мультимодальные нейросети.
Продвинутые методы CV: Изучите SAM, стереозрение, 3D реконструкцию, SLAM, модели для автономных ТС и детекцию действий.
Оптимизация инференса: Научитесь выполнять инференс на сервере и аннотацию данных в CVAT.
Проектная работа: Получите консультации по проектам и защитите свои проекты.
🤔Какие навыки Вы сможете отразить в своём резюме после прохождения курса?
Детектирование объектов: Разработка моделей для автономного вождения и других приложений с высокой точностью.
Сегментация изображений: Применение методов для медицинской диагностики и других областей, создание моделей с минимальным количеством размеченных данных.
Распознавание объектов: Разработка системы для автономных транспортных средств и роботов, способных ориентироваться в пространстве.
Оценка позы: Создание 3D модели объектов и сцен для медицины, архитектуры и робототехники.
Генеративные модели: Генерация изображений и видео, разработка мультимодальных моделей для создания контента.
Интеграция данных: Создание системы для обработки и интеграции текстов, изображений и видео, например, для визуального QA.
Пройдите вступительное тестирование и получите 15% скидку до 28 июля! Не упустите шанс! 🌟
👉Для регистрации и тестирования нажмите здесь.
👉Для более детального ознакомления с курсом здесь.
Места ограничены, торопитесь!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
27 943
➡️ Jedi
🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.
Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
27 943
➡️ Jedi
🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.
Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
27 943
⚙️ dir
Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.
➡️ Используем командную строку:
>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)
🗣️ Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.
Python Learning 👩💻27 943
+1
⚙️ bashplotlib
Хотите строить графики в консоли?
$ pip install bashplotlib27 943
⚙️ Использование функции sorted()
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции
sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.
🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:
sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']27 943
➡️ Возврат из функции нескольких значений
В Python есть возможность возврата из функции нескольких значений. Этого нет во многих других популярных языках программирования.
✔️ Для возврата из функции нескольких значений их нужно разделить запятыми. На основе этого списка значений Python создаст кортеж и вернёт его туда, откуда была вызвана функция.
Python Learning 👩💻
27 943
➡️ Преобразование двух списков в словарь
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции
zip().
Python Learning 👩💻27 943
➡️ Преобразование двух списков в словарь
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции
zip().
Python Learning 👩💻27 943
➡️ Использование коллекций Python
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль
collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().
Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу
Counter()
Python Learning 👩💻