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 4 593 місце в категорії Технології та додатки та 22 671 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 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -258, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.41% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 997 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 27 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
-624 години
-717 днів
-25830 день
Архів дописів
28 470
Wooey
Wooey — это библиотека Python, которая позволяет создавать простые веб-интерфейсы для ваших скриптов командной строки. Она является мощным инструментом для повышения доступности, улучшения удобства использования и сбора данных.
Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ vars()
В Python функция
vars() возвращает словарь атрибутов объекта или локальные переменные, если объект не указан. Это удобно для работы с объектами или отладки.
Python Learning 👩💻28 470
🔥Финишная прямая: подай заявку на Хакатон Т1 в Нижнем Новгороде и поборись за призовой фонд 600 000 рублей!
📅 Когда: 19 – 22 сентября
🌐 Формат: онлайн + финал на площадке
Участвуй, если ты:
🔹студент тех/ИТ-направлений;
🔹развиваешься в dev, аналитике, дизайне, AI/DS/ML, DevOps;
🔹сможешь быть в Нижнем Новгороде 22-09.
Выбери свой кейс:
🔸PingTower — сервис круглосуточного отслеживания доступности сайтов и мгновенных уведомлений о сбоях, позволяющий бизнесу не терять клиентов.
🔸HR Консультант — ИИ-консультант для карьерных сценариев и поиска талантов по умным фильтрам.
Почему стоит участвовать:
🔻Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1;
🔻Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний;
🔻Реальный опыт командной работы.
Регистрация открыта!
➡️ Успей до 17 сентября по ссылке
Ты не из Нижнего Новгорода? Смотри расписание хакатонов в других городах.
#реклама
О рекламодателе
28 470
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое генераторы Python, как работает метод
send() в генераторах, и как его можно использовать для управления их поведением?
Ответ ⬇️
Генераторы в Python — это функции, которые используют yield для возврата значения и приостановки выполнения. Метод send() позволяет отправлять данные обратно в генератор, которые затем могут быть использованы внутри генератора при следующем возобновлении. Это делает генераторы двусторонними, позволяя не только получать значения, но и передавать данные в них.
Пример использования ⚙️
def interactive_generator(): value = yield "Начало" # Возвращаем начальное значение while value: value = yield f"Вы отправили: {value}" # Возвращаем обработанное значение gen = interactive_generator() print(next(gen)) # "Начало" print(gen.send("Привет")) # "Вы отправили: Привет" print(gen.send("Python")) # "Вы отправили: Python" gen.close() # Завершаем генераторPython Learning 👩💻
28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
👩💻 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]28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
⚙️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 👩💻28 470
⚙️list.append()
В Python метод
list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять список.
Python Learning 👩💻28 470
❓ 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 👩💻
28 470
Она снова не ответила? Вот почему твои переписки умирают
— «Привет», «Как дела?», «Что делаешь?», «Почему молчишь?», «Сколько лет?» «Откуда ты?», «Где работаешь?» – серьёзно? 🤦
Добавь сюда кринжовые попытки рассмешить — и вместо свидания ты получишь очередную мертвую переписку или отмазки в духе «устала/заболела/извини, не могу — кошка наблевала».
Проблема в том, что такие фразы не вызывают интереса. Девушка просто не видит в тебе мужчину, с которым стоит продолжать.
Что делать? Использовать проверенную стратегию переписки.
Например: вместо банального «спокойной ночи» — отправь любое сообщение из шаблонов в канале, и ты офигеешь от реакции. Она сама захочет писать первой.
Шаблоны и стратегию ты найдешь в канале Вани Абсента. Он помогает стать магнитом для женщин и построить яркие отношения, которые наполняют и зажигают: @absent
В канале ты найдёшь:
— пошаговый алгоритм, как влюбить девушку мечты – от первой переписки до секса;
— что делать на первом свидании, чтобы домой уехать с ней;
— как стать сильным уверенным мужчиной со счастливыми отношениями, сильным окружением и высоким доходом.
👉 Подписывайся — https://t.me/+68l_H37nlG4yNzJi
И действуй, а не смотри, как девушки мечты проходят мимо.
28 470
⚙️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 👩💻28 470
⚙️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 👩💻28 470
⚙️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 👩💻28 470
⚙️ 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 👩💻28 470
👩💻 Задача по Python: Объединение и сортировка двух списков
Напишите функцию, которая принимает два списка чисел, объединяет их, удаляет дубликаты и возвращает отсортированный список.
Пример:
list1 = [3, 1, 4, 1, 5]
list2 = [9, 2, 6, 5, 3, 5]
result = merge_and_sort(list1, list2)
print(result)
# Ожидаемый результат: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]28 470
⚙️ string.Template
В Python класс
string.Template из модуля string позволяет подставлять значения в строки с использованием плейсхолдеров. Это удобный способ работы с шаблонами текста.
Python Learning 👩💻28 470
⚙️heapq.nlargest() и heapq.nsmallest()
В Python функции
heapq.nlargest() и heapq.nsmallest() позволяют получить n наибольших или наименьших элементов из коллекции. Это удобно для задач, связанных с выборкой экстремальных значений.
Python Learning 👩💻