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 28 470 підписників, посідаючи 4 624 місце в категорії Технології та додатки та 22 817 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 470 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -269, а за останні 24 години на -15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.89%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.41% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 961 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 971 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- 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 26 серпня, 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.
28 470
Підписники
-1524 години
-717 днів
-26930 день
Архів дописів
28 470
⚙️ contextlib.nested
Модуль
contextlib в Python позволяет обрабатывать несколько ресурсов с помощью менеджеров контекста более лаконично. Это полезно, когда работа идёт с большим числом файлов или объектов.
Python Learning 👩💻28 470
🚫 Антипаттерн недели: Неоптимальная проверка на принадлежность в списке
Использование списков для проверки на принадлежность с оператором
in приводит к линейному времени выполнения, что может быть медленным для больших наборов данных.
✔️ Используйте set для проверки на принадлежность, чтобы снизить время выполнения до O(1).
Python Learning 👩💻28 470
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Оператор is проверяет, указывают ли обе переменные на один и тот же объект в памяти. Переменные x и y ссылаются на один объект, поэтому x is y возвращает True. Переменная z — новый объект с тем же содержимым, но другой областью в памяти, поэтому x is z возвращает False.Python Learning 👩💻
28 470
Repost from бизнестрендс
⚡️ Запускаем крупный розыгрыш призов, где можно выиграть iPhone 17, игровые наушники, клавиатуру и мышь!
Без лишних слов, условия:
1. Подписка на:
— бизнестрендс
— Технотренды
— Блумберг
2. Нажать кнопку «Участвовать» снизу
Итоги будут опубликованы 15 ноября в 18:00 на наших каналах, желаем удачи!
28 470
⚙️ traceback.format_exc()
Метод
traceback.format_exc() из модуля traceback используется для получения форматированной строки трассировки исключения. Это полезно для логирования ошибок или их анализа.
Python Learning 👩💻28 470
🚫 Антипаттерн недели: Неоптимальная фильтрация данных через циклы
Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.
✔️ Используйте встроенные функции, такие как
filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.
Python Learning 👩💻28 470
🚫 Антипаттерн недели: Использование вложенных циклов для обработки больших данных
Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.
✔️ Используйте встроенные функции и методы, такие как
zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ abc.ABCMeta
Класс
abc.ABCMeta из модуля abc используется для создания абстрактных базовых классов (Abstract Base Classes). Это позволяет определить методы, которые должны быть реализованы в подклассах, и предотвращает создание экземпляров базового класса.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ tempfile.NamedTemporaryFile()
Метод
tempfile.NamedTemporaryFile() из модуля tempfile создаёт временный файл, который автоматически удаляется при закрытии. Это удобно для временного хранения данных.
Python Learning 👩💻28 470
🤔 Как это работает? — Рекурсия на примере факториала
Рекурсия — это техника, при которой функция вызывает саму себя. Функция факториала — классический пример использования рекурсии. Давайте разберём, как это работает.
➡️ Как это работает:
• Если n == 0, функция возвращает 1 (базовый случай).
• В остальных случаях функция вызывает саму себя с аргументом n - 1.
• Результаты этих вызовов умножаются на текущее значение n.
Развернутый аналог:
def factorial_iterative(n):
result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result28 470
#Вопросы_с_собеседования
Как проверить файл .py на синтаксические ошибки, не запуская его?
Утилита py_compile, позволит проверить файл .py на наличие синтаксических ошибок без его запуска.
Используется py_compile очевидно:
1. открываем командную строку/терминал.
2. переходим в каталог, содержащий файл .py, который вы хотите проверить
3. выполняем: python -m py_compile yourfile.py где yourfile.py - это имя файла, который вы хотите проверить.
Эта команда выполнит проверку файла и выведет описание любых синтаксических ошибок, которые были найдены, или пустой вывод, если ошибок нет.
Когда это может быть полезно? Например, если код большой и в процессе задействует много ресурсов, а нужно всего лишь удостовериться в его валидности.
Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ memoryview()
memoryview() — это встроенный метод Python, который позволяет работать с буфером данных без их копирования. Это полезно для работы с большими массивами данных, таких как байты или массивы, где важна производительность.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ Улучшение работы со строками
Конкатенация строк через
+ в цикле создаёт множество временных объектов, что замедляет выполнение программы. Вместо этого используйте join().
❌ Проблема: При конкатенации строк через + создаётся новый объект строки на каждом шаге.
✔️ Решение: Используйте str.join(), который работает быстрее, так как заранее выделяет память для итоговой строки.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ sys.getsizeof()
Метод
sys.getsizeof() позволяет узнать размер объекта в памяти, включая дополнительные данные, связанные с этим объектом. Это полезно для анализа потребления памяти в приложении.
Python Learning 👩💻28 470
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
28 470
⚙️ inspect.getsource()
Метод
inspect.getsource() из модуля inspect позволяет получить исходный код функции, класса или метода. Это полезно для анализа кода во время выполнения или создания инструментов для отладки и документации.
Python Learning 👩💻28 470
➡️ Интересный факт о языке: Множественное присваивание
Множественное присваивание позволяет в одной строке присвоить значения сразу нескольким переменным. Также это позволяет легко обменивать значения между переменными без использования временной переменной.
Как это работает:
• Справа от знака = создаётся кортеж значений.
• Эти значения распаковываются и присваиваются переменным слева.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️ zip()
Функция
zip() в Python используется для объединения нескольких итерируемых объектов (например, списков) в один итератор кортежей. Каждый кортеж содержит элементы, которые находятся на одинаковых позициях в исходных итерируемых объектах.
Python Learning 👩💻28 470
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
yield from в Python и как оно помогает при работе с большими наборами данных?
Ответ ⬇️
yield from используется для делегирования работы с подгенераторами в Python. Это позволяет "плоско" и эффективно обрабатывать вложенные данные, избегая лишних циклов и улучшая производительность.
Пример использования ⚙️
def flatten(nested_list): for item in nested_list: if isinstance(item, list): yield from flatten(item) # Делегирует генерацию к вложенному списку else: yield item nested_list = [1, [2, [3, 4], 5], 6] for num in flatten(nested_list): print(num)Python Learning 👩💻
