Python Learning
Відкрити 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
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 28 873 підписників, посідаючи 4 657 місце в категорії Технології та додатки та 22 569 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 873 підписників.
За останніми даними від 13 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -284, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.08%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.94% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 622 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 850 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“№ 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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
28 873
Підписники
-1024 години
-727 днів
-28430 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+8
в 0 каналах
червень '26
+15
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+56
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+30
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+18
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+31
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+13
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+36
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+19
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+41
в 0 каналах
Get PRO
вересень '25
+18
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+26
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+6
в 1 каналах
Get PRO
червень '25
+11
в 3 каналах
Get PRO
травень '25
+212
в 3 каналах
Get PRO
квітень '25
+63
в 10 каналах
Get PRO
березень '25
+11 895
в 15 каналах
Get PRO
лютий '25
+242
в 9 каналах
Get PRO
січень '25
+47
в 3 каналах
Get PRO
грудень '24
+200
в 2 каналах
Get PRO
листопад '24
+651
в 5 каналах
Get PRO
жовтень '24
+1 955
в 13 каналах
Get PRO
вересень '24
+1 435
в 33 каналах
Get PRO
серпень '24
+185
в 4 каналах
Get PRO
липень '24
+451
в 3 каналах
Get PRO
червень '24
+494
в 3 каналах
Get PRO
травень '24
+545
в 4 каналах
Get PRO
квітень '24
+174
в 0 каналах
Get PRO
березень '24
+236
в 2 каналах
Get PRO
лютий '24
+171
в 1 каналах
Get PRO
січень '24
+914
в 3 каналах
Get PRO
грудень '23
+452
в 19 каналах
Get PRO
листопад '23
+672
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '23
+629
в 3 каналах
Get PRO
вересень '23
+465
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+521
в 2 каналах
Get PRO
липень '23
+59
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+67
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+602
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+319
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+2 793
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+984
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+509
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+1 685
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+3 168
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+1 822
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+3 426
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+2 460
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+340
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+1 301
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+1 781
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+3 584
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+6 239
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+2 949
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+2 695
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+1 236
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+1 392
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+700
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+889
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 14 липня | 0 | |||
| 13 липня | +1 | |||
| 12 липня | 0 | |||
| 11 липня | 0 | |||
| 10 липня | +1 | |||
| 09 липня | 0 | |||
| 08 липня | +3 | |||
| 07 липня | 0 | |||
| 06 липня | 0 | |||
| 05 липня | 0 | |||
| 04 липня | 0 | |||
| 03 липня | +2 | |||
| 02 липня | +1 | |||
| 01 липня | 0 |
Дописи каналу
🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqwWTgtz
| 2 |  ⚙️ enumerate()
Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.
Python Learning 👩💻 | 1 301 |
| 3 |  Почему Python — основной язык в offensive security?
Большинство задач в ИБ так или иначе упирается в скрипты: автоматизация, работа с сетью, парсинг, фаззинг, свои утилиты под конкретную инфраструктуру. Готовых инструментов часто недостаточно — нужен код, который можно написать и доработать под себя.
Python для Пентестера от Codeby — курс для тех, кто уже знает Python на базовом уровне и хочет применять его в информационной безопасности.
Что будет на курсе:
⏺️ООП и модули для работы с аргументами командной строки
⏺️работа с БД и файловой системой
⏺️многопоточность
⏺️сетевая работа на Python
⏺️фаззер, сканер портов, брутфорсер, парсер
⏺️криптография и работа с метаданными
⏺️разработка прикладного фреймворка
Формат обучения:
• 3,5 месяца / 112 ак. ч. (14 недель + 1 неделя на экзамен)
• ДЗ с ручной проверкой куратором
• итоговый дипломный проект на выбор
Запись на ближайший поток открыта до 16 июля. При оплате курса сразу — скидка 30%
➡️Успейте записаться
🪧Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot | 1 694 |
| 4 | ❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?
Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.
Пример использования ⚙️
def demo_func(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)
demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}
Python Learning 👩💻 | 1 517 |
| 5 |  ➡️ Использование модуля contextvars для управления состоянием в асинхронном коде
Модуль contextvars, появившийся в Python 3.7, предоставляет механизм для хранения и управления контекстными переменными, которые сохраняют свое значение в пределах текущего потока или корутины.
🗣 Это особенно полезно в асинхронном программировании, где обычные переменные могут вести себя непредсказуемо из-за переключения контекстов.
✔️ contextvars повышает надежность и предсказуемость асинхронного кода, позволяя безопасно работать с состоянием.
Python Learning 👩💻 | 1 |
| 6 |  ➡️ Использование cachetools для кэширования в Python
cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.
• cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 2 297 |
| 7 |  🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 2 999 |
| 8 | Признайтесь, было такое? Вы пишете код на Python, подключаете PyTorch, модель обучается, графики красивые. Но стоит копнуть чуть глубже — «а как backpropagation считает градиенты вручную?» или «почему трансформер вообще работает?» — и уверенность куда-то улетучивается. Всё потому, что большинство курсов превращают вас в оператора готовых библиотек, а не в инженера, который понимает, что происходит под капотом.
Курс Евгения Разинкова «ИИ: от основ до трансформеров» ломает этот сценарий. Его задача — не научить вас вызывать чужие функции, а дать ту фундаментальную базу, на которой строится сильный ML-специалист: вы собираете нейросети с нуля и понимаете каждую строчку кода за ними.
Почему этот курс работает иначе:
✅ Сначала пишете алгоритмы сами, потом берёте PyTorch. Ключевые алгоритмы вы реализуете на чистом NumPy — и только осознав, как они устроены изнутри, переходите к PyTorch, вплоть до трансформеров. После этого вы свободно читаете чужой код, документацию и свежие научные статьи.
✅ Учитесь на реальных инженерных задачах. Теорию можно найти и на YouTube — навык даёт только практика — этоключевая часть программы. Задания с подсказками-TODO, разбор боевого кода и соревнования на Kaggle — это десятки часов работы над настоящими задачами уровня продакшена.
✅ Остаётесь в среде профессионалов. Чат школы живёт и после выпуска: Евгений с командой экспертов, выпускники и практикующие ML-инженеры годами продолжают делиться опытом. Доступ ко всем материалам и практике — на 15 месяцев.
Главный результат — фундамент, который не устаревает. Вы пройдёте путь от линейной алгебры до собственной языковой модели, собранной своими руками. На финальном проекте вы с нуля построите и обучите языковую модель — готовый кейс для портфолио. Но ценнее самой модели то, что после курса вы понимаете ИИ на уровне математики и кода, а не «по инструкции». Это и есть самый честный аргумент в разговоре о повышении грейда и зарплаты.
Почему стоит доверять автору. Евгений Разинков — к.ф.-м.н., доцент кафедры мат.статистики КФУ, руководитель AI-направления и основатель магистратуры по машинному обучению в Казанском Федеральном Университете. Это не теоретик, а практик, который сам каждый день решает такие задачи и умеет объяснять сложное простым языком. Его курс уже прошли десятки специалистов со средней оценкой 4,9 из 5, а на YouTube-канале выложены 180+ лекций, по которым учатся тысячи.
🎁 Для подписчиков канала — промокод PYTHON даёт скидку 10 000 рублей на обучение.
Хотите наконец понимать ИИ, а не просто им пользоваться?
👉 https://clck.ru/3UF6Yz
Информация о рекламодателе* | 1 223 |
| 9 |  ➡️ Использование функции itertools.tee() для дублирования итераторов
itertools.tee() — это интересная функция из модуля itertools, позволяющая создавать несколько независимых копий одного и того же итератора.
🗣️ Это полезно, когда вам нужно одновременно итерировать по одним и тем же данным в разных частях кода, не повторяя вычисления.
✔️ itertools.tee() делает работу с итераторами гибче и удобнее.
Python Learning 👩💻 | 3 344 |
| 10 |  Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻 | 3 326 |
| 11 |  ➡️ Превращение функций в методы класса с помощью types.MethodType
types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.
🗣️ В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.
Python Learning 👩💻 | 2 841 |
| 12 |  🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире
19 мая(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
🔍 Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 0 |
| 13 |  Bidict
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
Python Learning 👩💻 | 2 462 |
| 14 |  ⚙️ Pympler для мониторинга и анализа памяти
ℹ️ Библиотека мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги.
🗣️ С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 3 518 |
| 15 |  ➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻 | 0 |
