ru
Feedback
Python Learning

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 29 224 подписчиков, занимая 4 686 место в категории Технологии и приложения и 22 583 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 29 224 подписчиков.

Согласно последним данным от 06 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -228, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.03%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 055 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
  • 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 08 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.

29 224
Подписчики
-1224 часа
-567 дней
-22830 день
Архив постов
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО ВРЕМЕННЫМ РЯДАМ И AI 🔥 Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить временные ряды? Мы создали
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО ВРЕМЕННЫМ РЯДАМ И AI 🔥 Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить временные ряды? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачаться в одной из самых востребованных аналитических областей абсолютно бесплатно! 📌 Темы занятий: 1. Основы анализа временных рядов 2. Прогнозирование на основе временных рядов с помощью AI 3. Выявление аномалий в данных с помощью нейросетей 4. Применение временных рядов в рекомендационных системах 5. Тенденции и будущее анализа временных рядов с AI Почему временные ряды? Потому что это одна из центральных тем, они отличаются тем, что: 🧬 1. Очень нужны компаниям - прям прямая необходимость 🧬 2. Очень непредсказуемые - в отличие от CV, где всё понятно, тут итоговая точность нейронки вообще непредсказуемая 🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!

⚙️ min() и max() В Python функции min() и max() используются для нахождения минимального и максимального значений в итерируем
⚙️ min() и max() В Python функции min() и max() используются для нахождения минимального и максимального значений в итерируемых объектах. Эти функции поддерживают кастомные критерии сравнения. Python Learning 👩‍💻

⚙️ heapq.heappush() и heapq.heappop() В Python модуль heapq предоставляет функции для работы с кучами (heap) — структурами да
⚙️ heapq.heappush() и heapq.heappop() В Python модуль heapq предоставляет функции для работы с кучами (heap) — структурами данных для управления приоритетами. heappush() добавляет элемент в кучу, а heappop() удаляет наименьший элемент. Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools.lru_cache В Python декоратор functools.lru_cache кэширует результаты вызовов функции, что позволяет ускорить вып
⚙️ functools.lru_cache В Python декоратор functools.lru_cache кэширует результаты вызовов функции, что позволяет ускорить выполнение повторяющихся вычислений. Это удобно для оптимизации функций с дорогостоящими вычислениями. Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Метод __enter__ выполняется при входе в блок with, выводя Entering. Зн
Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️
Метод __enter__ выполняется при входе в блок with, выводя Entering. Значение "Context Active" возвращается в переменную ctx и выводится. Исключение ValueError возникает, но перед этим вызывается __exit__, выводящий Exiting. Затем исключение не подавляется, и программа завершится с сообщением об ошибке.
Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools.partial В Python функция functools.partial() позволяет создавать новую функцию с заранее зафиксированными значен
⚙️ functools.partial В Python функция functools.partial() позволяет создавать новую функцию с заранее зафиксированными значениями некоторых аргументов. Это удобно для упрощения вызовов функций с часто используемыми параметрами. Python Learning 👩‍💻

👩‍💻 Задача по Python: Уникальные элементы с сохранением порядка Напишите функцию, которая принимает список и возвращает нов
👩‍💻 Задача по Python: Уникальные элементы с сохранением порядка Напишите функцию, которая принимает список и возвращает новый список, содержащий только уникальные элементы, сохраняя их порядок появления. Пример:
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 3, 5, 1]
result = unique_order(numbers)
print(result)  
# Ожидаемый результат: [1, 2, 3, 4, 5]
Решение задачи на картинке ☝️ Python Learning 👩‍💻

⚙️ map() В Python функция map() позволяет применить заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта, создавая новый
⚙️ map() В Python функция map() позволяет применить заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта, создавая новый объект с результатами. Это удобно для преобразования данных. Python Learning 👩‍💻

😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻
😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻

😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻
😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻

⚙️set.intersection() В Python метод set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствую
⚙️set.intersection() В Python метод set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствуют во всех переданных множествах. Это удобно для нахождения общих данных. Python Learning 👩‍💻

⚙️list.append() В Python метод list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять
⚙️list.append() В Python метод list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять список. Python Learning 👩‍💻

❓Знаете, как неудобно искать нужные библиотеки, переносить виртуальные окружения или запускать проекты с десятками ошибок из-
❓Знаете, как неудобно искать нужные библиотеки, переносить виртуальные окружения или запускать проекты с десятками ошибок из-за «не тех» версий? Теперь можно всё упростить — приходите на бесплатный урок по управлению зависимостями в Python 27 ноября в 19:00 мск! 📗Откройте для себя инструменты Pipenv и Poetry, которые берут под контроль все зависимости в вашем проекте. Больше никаких сюрпризов, когда код «вдруг перестал работать» 📗Мы покажем, как легко устанавливать, настраивать и управлять пакетами для создания чистой и воспроизводимой среды. Вы узнаете, в чем отличие Pipenv и Poetry, и как их можно использовать в любых проектах на Python. 💻Представьте: ваш код работает идеально на любом устройстве. Вы экономите время и больше не теряете контроль над версиями и пакетами. Это уровень профессионалов и вы можете его достичь! 🛑Регистрируйтесь на открытый урок и получите скидку на участие в курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3EpkmD Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Вопрос на собеседовании Что такое __slots__ в Python, как они работают, и в каких случаях их стоит использовать? Ответ ⬇️ __slots__ — это специальный атрибут класса, который определяет фиксированный набор атрибутов для экземпляров класса. Это уменьшает потребление памяти, так как вместо хранения атрибутов в стандартном словаре (__dict__), они хранятся в виде фиксированной структуры. __slots__ полезны, если нужно создавать большое количество объектов одного класса, где экономия памяти критична. Однако __slots__ ограничивает добавление новых атрибутов, что делает классы менее гибкими. Пример использования ⚙️
class OptimizedClass: __slots__ = ['name', 'age'] # Указываем фиксированные атрибуты def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # Пример использования obj = OptimizedClass('Иван', 30) print(obj.name) # Иван print(obj.age) # 30 try: obj.address = 'Москва' # Ошибка: нельзя добавить новый атрибут except AttributeError as e: print(e) # "'OptimizedClass' object has no attribute 'address'"
Python Learning 👩‍💻

⚙️math.ceil() и math.floor() В Python функции math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вве
⚙️math.ceil() и math.floor() В Python функции math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вверх или вниз до ближайшего целого значения. Это полезно для контроля направления округления. Python Learning 👩‍💻

⚙️round() В Python функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирован
⚙️round() В Python функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирования чисел и работы с математическими расчётами. Python Learning 👩‍💻

⚙️str.startswith() и str.endswith() В Python методы str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается
⚙️str.startswith() и str.endswith() В Python методы str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается строка на указанную подстроку. Это удобно для работы с текстом, например, валидации данных. Python Learning 👩‍💻

⚙️collections.defaultdict В Python класс collections.defaultdict автоматически создаёт значения для отсутствующих ключей. Это
⚙️collections.defaultdict В Python класс collections.defaultdict автоматически создаёт значения для отсутствующих ключей. Это удобно для работы со словарями, где нужно избегать ошибок при доступе к несуществующим ключам. Python Learning 👩‍💻

⚙️ reversed() В Python встроенная функция reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в об
⚙️ reversed() В Python встроенная функция reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в обратном порядке. Это удобно для работы с последовательностями, когда нужен обратный порядок. Python Learning 👩‍💻