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 28 457 подписчиков, занимая 4 585 место в категории Технологии и приложения и 22 671 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 28 457 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -250, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.30%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.25% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 079 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 925 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 29 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.
28 457
Подписчики
-424 часа
-557 дней
-25030 день
Архив постов
28 455
Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных».
За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий.
На курсе вы:
— изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками;
— погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики;
— научитесь проектировать и проводить AB-тестирование.
Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении.
Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения.
→ Начать обучение бесплатно
28 455
Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных».
За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий.
На курсе вы:
— изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками;
— погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики;
— научитесь проектировать и проводить AB-тестирование.
Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении.
Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения.
→ Начать обучение бесплатно
28 455
⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов
➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.
🗣️ С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойствуPython Learning 👩💻
28 455
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
28 455
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
28 455
⚙️ Декорируем функции
🗣️ Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.
def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».
➡️ С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.
Argument for add_one is 1
228 455
➡️ Проверка необходимой версии Python
✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Python Learning 👩💻
28 455
➡️ Использование подчеркивания в REPL
Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:
>>> 3 * 3 9 >>> _ + 3 12🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩💻
28 455
Начните обучение в магистратуре в Центральном университете уже на 3-м курсе бакалавриата!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Учебу реально совместить с последними курсами бакалавриата или действующей работой. Обучение занимает 20 часов в неделю в вечернее время в первый год, а занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии. Обучение в университете построено по принципам ИТ-компаний, со средой, способствующей росту и развитию.
У каждого студента будет:
личный ментор по траектории обучения;
доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения;
диплом гособразца.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2VtzqubYWmq
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 774341802
28 455
⚙️ Обязательные аргументы
➡️ Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (
*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми.
Python Learning 👩💻28 455
➡️ Data classes
Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами:
• возврат нескольких значений или словарей;
• класс данных требует минимального количества кода;
• возможность сравнения классов данных;
• возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr;
• снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints.
Python Learning 👩💻28 455
➡️ PyYAML
YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.
🗣️ В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.✔️ Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
28 455
Знаете ли вы, что число π (пи) никогда не заканчивается и не повторяется?
А числа Фибоначчи встречаются во многих природных явлениях? 🐌
Математика — это не просто набор формул. Это язык, который описывает мир вокруг нас.
📚 Есть желание разобраться? В помощь вам — полезный канал о высшей математике. Его автор — выпускник СПБГУ, а ныне — преподаватель предмета.
Простым языком объясняет сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит бесплатные практикумы 🔥
Приятный бонус — живые дискуссии в комментариях и ответы на любые вопросы.
Посмотрите сами 👉 @lav_math
28 455
➡️ Многоточие в Python
🗣️ Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но чего вы, возможно, не знаете – это еще и валидный объект в Python:
>>> ...
Ellipsispython
def my_awesome_func():
...28 455
➡️ wikipedia
У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.
✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным.
🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate().
Python Learning 👩💻
28 455
⚙️ sh
Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки
os и subprocess вызывают только головную боль.
✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python.
🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻28 455
⚙️ __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 👩💻