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 28 466 подписчиков, занимая 4 597 место в категории Технологии и приложения и 22 686 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 28 466 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -255, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.18%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.25% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 045 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 925 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 28 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.
28 466
Подписчики
-324 часа
-627 дней
-25530 день
Архив постов
28 463
⚙️ inspect.signature()
В Python функция
inspect.signature() из модуля inspect позволяет получать информацию о сигнатуре функций и методов. Это полезно для анализа кода во время выполнения, например, для отладки или динамического вызова функций.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ inspect.signature()
В Python функция
inspect.signature() из модуля inspect позволяет получать информацию о сигнатуре функций и методов. Это полезно для анализа кода во время выполнения, например, для отладки или динамического вызова функций.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ shutil.copy()
Функция
shutil.copy() из модуля shutil позволяет копировать файлы из одного места в другое. Это удобно для работы с файлами и создания резервных копий.
Python Learning 👩💻28 463
PyOxidizer
PyOxidizer — это инструмент, позволяющий упаковать Python-проект в единый исполняемый файл, включающий интерпретатор Python, все необходимые библиотеки и ресурсы. Это позволяет запускать ваши приложения без необходимости предварительной установки Python или каких-либо зависимостей.
Python Learning 👩💻
28 463
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 16 - 17 декабря в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота в формате консольного приложения.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Изучите рекомендации по продолжению обучения и развитию карьеры Backend-разработчика на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы - карта компетенций начинающего Python-разработчика и гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов» всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KMaNx
28 463
⚙️ difflib.get_close_matches()
В Python функция
difflib.get_close_matches() находит наиболее похожие строки из списка на основе заданного шаблона. Это удобно для реализации поиска, проверки орфографии или подсказок для ввода.
Python Learning 👩💻
28 463
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
dataclass в Python, как работает параметр init=False и зачем он нужен?
Ответ ⬇️
dataclass — это декоратор из модуля dataclasses, который упрощает создание классов для хранения данных, автоматически генерируя методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__. Параметр init=False позволяет исключить атрибут из автоматически сгенерированного конструктора __init__. Это полезно для атрибутов, которые не должны передаваться при создании экземпляра, например, для вычисляемых значений или внутренних данных.
Пример использования ⚙️
from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Product: name: str price: float discount: float = field(init=False) # Исключаем из __init__ def __post_init__(self): self.discount = self.price * 0.1 # Вычисляем скидку после инициализации # Создание экземпляра item = Product(name="Laptop", price=1000) print(item) # Product(name='Laptop', price=1000, discount=100.0)Python Learning 👩💻
28 463
🔒 Частное облако SpaceWeb — полный контроль и безопасность для вашего бизнеса
Создавайте изолированные среды для корпоративных приложений и данных. Наше частное облако сочетает максимальную безопасность, гибкость и легкость управления. Идеально подходит для тех, кто ценит конфиденциальность и защиту.
💼 Ваши данные — под надежной защитой, доступ к ним — в любое время, в любой точке мира.
Хотите узнать больше? Подпишитесь на канал SpaceWeb и будьте в курсе всех новинок в мире облачных технологий!
Реклама.ООО "СпейсВэб". ИНН: 7813376370 erid: 2VtzqwKzQ8h
28 463
🔒 Частное облако SpaceWeb — полный контроль и безопасность для вашего бизнеса
Создавайте изолированные среды для корпоративных приложений и данных. Наше частное облако сочетает максимальную безопасность, гибкость и легкость управления. Идеально подходит для тех, кто ценит конфиденциальность и защиту.
💼 Ваши данные — под надежной защитой, доступ к ним — в любое время, в любой точке мира.
Хотите узнать больше? Подпишитесь на канал SpaceWeb и будьте в курсе всех новинок в мире облачных технологий!
Реклама.ООО "СпейсВэб". ИНН: 7813376370 erid: 2VtzqwKzQ8h
28 463
⚙️ itertools.chain()
Функция
itertools.chain() позволяет объединить несколько итерируемых объектов в один. Это полезно, когда нужно работать с несколькими списками или другими коллекциями без явной конкатенации.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ collections.ChainMap
В Python класс
collections.ChainMap объединяет несколько словарей в одну структуру, позволяя искать ключи сразу во всех словарях. Это удобно для объединения настроек или конфигураций.
Python Learning 👩💻28 463
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Список lst — изменяемый тип, и изменения внутри функции влияют на оригинальный объект, поэтому 4 добавляется к списку. Переменная n — неизменяемый тип (int), поэтому увеличение num на 1 не изменяет оригинальный n.Python Learning 👩💻
28 463
⚙️ re.findall()
В Python функция
re.findall() из модуля re находит все совпадения с заданным регулярным выражением в строке и возвращает их в виде списка. Это удобно для извлечения данных из текста.
Python Learning 👩💻28 463
⚙️ collections.deque
В Python класс
collections.deque предоставляет двустороннюю очередь с эффективным добавлением и удалением элементов с обоих концов. Это полезно для реализации очередей, стеков и буферов.
Python Learning 👩💻28 463
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое контекстные переменные (
contextvars) в Python, как они работают и где применяются?
Ответ ⬇️
Контекстные переменные (contextvars) — это механизм, введённый в Python 3.7, который позволяет хранить и изолировать данные для каждого потока выполнения. Они особенно полезны в асинхронных приложениях, где глобальные переменные могут быть небезопасны из-за возможного пересечения данных между задачами. В отличие от локальных переменных потоков (threading.local), contextvars работают корректно в асинхронных средах, таких как asyncio.
Пример использования ⚙️
import contextvars import asyncio # Создаём контекстную переменную user_context = contextvars.ContextVar('user') async def task(name): user_context.set(name) # Устанавливаем значение await asyncio.sleep(1) # Эмуляция асинхронной задачи print(f"Текущий пользователь: {user_context.get()}") async def main(): await asyncio.gather(task("Python Learning 👩💻
