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
Паттерн проектирования «Стратегия»
«Стратегия» (Strategy) является одним из шаблонов поведения, определенных в книге «Банды четырёх» (Gang of Four, GoF). Этот паттерн относится к категории поведенческих паттернов и решает задачу определения семейства алгоритмов, инкапсуляции каждого из них и обеспечения их взаимозаменяемости. Это позволяет клиентскому коду выбирать нужный алгоритм независимо от его использования.
Основная идея паттерна «Стратегия» заключается в выделении алгоритмов в отдельные классы (стратегии) и предоставлении клиентскому коду возможности выбирать и подменять эти стратегии без изменения самого клиентского кода. Таким образом, паттерн способствует легкости поддержки, расширения и внесения изменений в систему.
#для_продвинутых
29 191
👉 Подключайтесь 24 августа в 20:00 в OTUS к открытому уроку «Работа с пакетами в Python с помощью pip и poetry».
💪 На занятии разберем оба пакетных менеджера, поговорим про основные сценарии использования, обсудим различия, узнаем, в каких случаях можно обойтись решением попроще, а в каких случаях требуется более продвинутый подход.
В результате урока вы узнаете различия между пакетными менеджерами pip и poetry, научитесь применять пакетные менеджеры в работе.
👉 Для участия и получения записи зарегистрируйтесь https://otus.pw/HI5X/
📌 Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «Python Developer» для начинающих Python-разработчиков.
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
29 191
unit-тесты
Unit-тесты (или unittests) — это метод тестирования ПО, который позволяет проверить, работает ли отдельная единица кода (обычно функция или метод) так, как ожидается. Библиотека
unittest входит в стандартную библиотеку Python и предоставляет набор инструментов для написания и выполнения тестовых сценариев.
Писать хорошие unit-тесты — это важный аспект разработки программного обеспечения. Хорошие тесты обеспечивают надежность и поддерживаемость кода, помогают выявлять ошибки и улучшать качество продукта.
#для_начинающих29 191
«Циклический сбор мусора»
«Циклический сбор мусора» — это процесс автоматической уборки памяти, занимаемой объектами, которые больше не доступны вашей программе. В Python есть встроенный механизм сборки мусора, который автоматически освобождает память, занимаемую объектами, на которые нет ссылок.
Вы можете влиять на этот процесс с помощью модуля gc (garbage collector).
Обычно нет необходимости вручную управлять сборкой мусора, так как Python самостоятельно заботится о освобождении памяти. Однако в некоторых случаях, особенно при работе с большими объемами данных или встроенными объектами, ручное управление сборкой мусора может быть полезным.
#для_продвинутых
29 191
Cтатический метод
В Python статический метод (staticmethod) — это метод, который привязан к классу, а не к экземпляру этого класса. Он не требует доступа к атрибутам и методам экземпляра, и может быть вызван независимо от создания экземпляра класса. Статические методы могут использоваться, например, для выполнения операций, которые связаны с классом в целом, но не требуют доступа к данным экземпляра.
Чтобы определить статический метод в классе, используется декоратор
@staticmethod.
#для_начинающих29 191
Сортировка пузырьком
Сортировка пузырьком (Bubble Sort) — это простой алгоритм сортировки, который многократно проходит через список, сравнивая пары соседних элементов и меняя их местами, если они стоят в неправильном порядке. Этот процесс повторяется до тех пор, пока весь список не будет отсортирован.
В данном коде функция
bubble_sort принимает список arr, который нужно отсортировать. Основной цикл проходит по всем элементам списка, а вложенный цикл сравнивает соседние элементы и меняет их местами, если это необходимо. После завершения алгоритма, список будет отсортирован.
#для_продвинутых29 191
Аннотации типов
Аннотации типов (type annotations) — это способ указания ожидаемых типов данных для аргументов функций, возвращаемых значений функций и переменных. Они позволяют явно указать, какие типы данных ожидаются или возвращаются, и могут быть использованы инструментами статического анализа для проверки соответствия типов.
Важно понимать, что аннотации типов являются средством документирования и помощи в статическом анализе, но они не влияют на реальное выполнение кода.
#для_начинающих
29 191
Что такое args?
args — это сокращение от «arguments» (аргументы). Этот термин обычно используется в контексте определения функций с переменным числом аргументов.
Когда вы определяете функцию с *args в списке аргументов, это означает, что функция может принимать произвольное количество позиционных аргументов. args представляет собой кортеж (tuple), содержащий все переданные позиционные аргументы.
#для_начинающих
29 191
__slots__
__slots__ — это специальный атрибут в Python, который может использоваться в классах для определения списка атрибутов (полей), которые разрешено создавать для экземпляров этого класса. Он используется для оптимизации использования памяти и ускорения доступа к атрибутам.
Обычно, когда вы создаете экземпляр класса, Python создает словарь для хранения всех атрибутов этого экземпляра. Это занимает дополнительную память и может вызвать небольшое замедление при доступе к атрибутам. А использование slots позволяет определить, какие атрибуты можно создавать для экземпляров класса, и Python будет использовать более компактное представление данных, что уменьшит расход памяти.
#для_продвинутых29 191
Контекстные менеджеры
Контекстные менеджеры (Context Managers) в Python представляют собой удобный способ для управления ресурсами и выполнения кода в определенных контекстах, таких как открытие и закрытие файлов, установка и освобождение блокировок, управление сетевыми соединениями и многие другие ситуации, требующие выполнения предварительных и завершающих операций.
Для создания своего собственного контекстного менеджера вам потребуется определить методы
__enter__() и __exit__() в вашем классе. Метод __enter__() выполняется при входе в контекст, а метод __exit__() выполняется при выходе из контекста.
#для_начинающих29 191
Codeby Academy открывает осенний набор на один из своих лучших курсов - «Python для Пентестера»
Старт: 4 сентября
Длительность: 3 месяца
На курсе будем изучать продвинутые техники использования Python, научимся писать прикладной софт, который используется пентестерами в их профессиональной деятельности. Максимум практики, чат с живым общением и поддержка преподавателей!
🐍После 3-месячного онлайн-курса «Python для пентестера» вы сможете:
➡️Эффективно использовать базы данных и сеть Интернет;
➡️Получать данные от сайтов в автоматическом режиме;
➡️Писать прикладные программы на Python.
🏆 Выдаём сертификат при успешной сдаче экзамена
А по промокоду OFFZONE2023 вы получите дополнительную скидку 10%
📌 Узнать подробнее о курсе
29 191
SciencePlots
SciencePlots - это библиотека, которая предоставляет стили для библиотеки Matplotlib, чтобы форматировать ваши графики для научных статей, презентаций и диссертаций.
Это может быть полезно для ученых, инженеров, студентов и любого, кто хочет создавать профессионально выглядящие графики в Python.
В этом примере мы устанавливаем стиль 'science' из библиотеки scienceplots. Затем мы создаем данные для графика и строим график. В конце мы отображаем график с помощью plt.show().29 191
Цикломатическая сложность
Цикломатическая сложность (Cyclomatic Complexity) — это метрика, используемая для оценки сложности кода на основе количества путей выполнения в программе. Эта метрика была предложена Томасом МакКейбом в 1976 году и обычно используется для определения того, насколько сложно будет тестирование и сопровождение данного кода.
Целью расчета цикломатической сложности является выявление потенциально сложных участков кода, которые могут быть трудными для понимания, тестирования и поддержки. Более высокая цифра цикломатической сложности обычно указывает на большую сложность кода.
#для_продвинутых
29 191
dict comprehension
dict comprehension — это способ создания нового словаря путем применения выражения к каждому элементу другой последовательности, такой как список, кортеж или другой словарь. Это похоже на генератор списков, но результатом является словарь вместо списка.
#для_начинающих29 191
Паттерн проектирования «Фасад»
Паттерн проектирования «Фасад» (Facade) используется для предоставления унифицированного интерфейса к группе интерфейсов подсистемы. Он позволяет скрыть сложность и детали взаимодействия между различными компонентами системы, предоставляя клиенту более простой и удобный способ взаимодействия.
#для_продвинутых
29 191
__init__
__init__ является методом, который используется для инициализации объектов при создании экземпляров классов. Этот метод называется «конструктором» класса и выполняется автоматически при создании нового объекта данного класса.
Когда вы создаете новый объект путем вызова конструктора класса, передавая ему аргументы, эти аргументы могут быть использованы для установки начальных значений атрибутов объекта. Внутри метода __init__ вы можете определить, какие атрибуты должны быть созданы для объекта и как им присвоены начальные значения.
#для_начинающих29 191
Что такое _slots_?
__slots__ — это особый атрибут класса, который позволяет определить ограниченное множество атрибутов (полей) для экземпляров данного класса. Использование __slots__ может существенно снизить расход памяти для объектов класса и ускорить доступ к атрибутам, но оно также вносит некоторые ограничения и ограничения.
Обычно вы можете добавлять атрибуты к объектам класса динамически, потому что они хранятся в словаре. Однако это может вызвать избыточные затраты на память и небольшое замедление доступа к атрибутам из-за поиска по словарю. Атрибуты, определенные через __slots__, фактически резервируют место в памяти напрямую в экземпляре класса, что уменьшает объем памяти, требуемый для хранения объектов.29 191
Фабричный метод
Фабричный метод (Factory Method) — это паттерн проектирования, который позволяет создавать объекты определенного типа через интерфейс или базовый класс, но делегирует фактическое создание конкретных объектов подклассам. Это способ позволяет легко добавлять новые типы объектов без изменения существующего кода.
Пример на картинке показывает основы паттерна «Фабричный метод» в Python. В реальных ситуациях можно создавать более сложные иерархии продуктов и создателей, чтобы обеспечить более гибкую и расширяемую структуру кода.
29 191
Дескрипторы
Дескрипторы — это механизм, который позволяет контролировать доступ к атрибутам классов. Они предоставляют способ определения специальных методов для доступа, присваивания и удаления атрибутов. Дескрипторы часто используются для реализации логики, связанной с доступом к данным, внутри классов.
Для создания дескриптора нужно определить класс, который реализует хотя бы один из трех вышеуказанных методов. Затем экземпляры этого класса могут быть присвоены атрибутам других классов.
