uk
Feedback
Python Learning

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

📈 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 29 218 підписників, посідаючи 4 695 місце в категорії Технології та додатки та 22 612 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 218 підписників.

За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -228, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.07%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 066 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
  • 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 08 червня, 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.

29 218
Підписники
-1224 години
-567 днів
-22830 день
Архів дописів
⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

💸 Вакансии для IT'шников Выбери своё направление ⤵ 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. C/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

➡️ Использование функции math.prod() для перемножения элементов итерируемого объекта math.prod() — это полезная функция, появ
➡️ Использование функции math.prod() для перемножения элементов итерируемого объекта math.prod() — это полезная функция, появившаяся в Python 3.8. Она позволяет вычислить произведение всех элементов в переданном итерируемом объекте, подобно тому, как sum() вычисляет сумму. 🗣 В этом примере math.prod() используется для вычисления произведения всех чисел в списке.
✔️ math.prod() делает код более понятным и сокращает необходимость писать собственные циклы для умножения элементов.
Python Learning 👩‍💻

Ха-ха
Ха-ха

➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле Pydash — это функциональная утилита для работы с колле
➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле Pydash — это функциональная утилита для работы с коллекциями и объектами в Python. Она предлагает широкий набор инструментов для работы с данными: фильтрацию, трансформацию, агрегирование и многое другое, позволяя писать чистый и лаконичный код. Синтаксис Pydash напоминает популярную библиотеку Lodash из экосистемы JavaScript. Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле Pydash — это функциональная утилита для работы с колле
➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле Pydash — это функциональная утилита для работы с коллекциями и объектами в Python. Она предлагает широкий набор инструментов для работы с данными: фильтрацию, трансформацию, агрегирование и многое другое, позволяя писать чистый и лаконичный код. Синтаксис Pydash напоминает популярную библиотеку Lodash из экосистемы JavaScript. Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Jav
Разбираем как решать задачи на LeetCode ✅ Примеры решений ✅ Пояснения Выбери своё направление: 1. Python 2. JavaScript 3. Java 4. C# 5. Golang 6. C/C++ 7. PHP 8. Kotlin 9. Swift

➡️ HTTPie — удобный HTTP-клиент для Python HTTPie — это современный и удобный HTTP-клиент для Python, который позволяет отпра
➡️ HTTPie — удобный HTTP-клиент для Python HTTPie — это современный и удобный HTTP-клиент для Python, который позволяет отправлять HTTP-запросы и получать ответы с минимальными усилиями. В отличие от requests, он имеет лаконичный синтаксис и автоматически форматирует ответы, делая работу с API более удобной и наглядной. HTTPie — отличный выбор для тестирования API и отладки запросов благодаря своему простому и понятному интерфейсу. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование метода itertools.pairwise() для последовательного объединения элементов itertools.pairwise() — это метод, до
➡️ Использование метода itertools.pairwise() для последовательного объединения элементов itertools.pairwise() — это метод, добавленный в Python 3.10, который позволяет итерироваться по парам соседних элементов в последовательности. Это удобно при необходимости обработки пар значений, например, для вычисления разниц или поиска паттернов. 🗣 В этом примере pairwise используется для объединения последовательных элементов списка.
✔️ pairwise() делает код лаконичнее и помогает избежать ошибок при ручной обработке последовательностей.
Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥 Выбери своё направление: 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Sci
🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥 Выбери своё направление: 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. C/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

Переводим текст с английского на русский язык и преобразуем его в голосовое сообщение Для перевода текста с английского на ру
Переводим текст с английского на русский язык и преобразуем его в голосовое сообщение Для перевода текста с английского на русский и преобразования его в голосовое сообщение, вы можете использовать библиотеки googletrans для перевода и gTTS (Google Text-to-Speech) для синтеза речи. pip install googletrans==4.0.0-rc1 pip install gtts

➡️ Pygments — мощная библиотека для подсветки синтаксиса в Python Pygments — это библиотека для подсветки синтаксиса, которая
➡️ Pygments — мощная библиотека для подсветки синтаксиса в Python Pygments — это библиотека для подсветки синтаксиса, которая поддерживает более 300 языков программирования. Она может быть использована для форматирования кода в веб-приложениях, документации или редакторах. Pygments автоматически распознает язык и применяет соответствующую подсветку. Pygments — отличный выбор для создания приложений, требующих визуально выделенного кода с подсветкой синтаксиса. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование functools.partialmethod для создания частичных методов functools.partialmethod — это функция, которая позвол
➡️ Использование functools.partialmethod для создания частичных методов functools.partialmethod — это функция, которая позволяет создать частичный метод класса, фиксируя некоторые аргументы метода заранее. Это полезно, когда нужно часто вызывать метод класса с одинаковыми параметрами, но вы хотите избежать повторного их указания. 🗣 В этом примере partialmethod используется для создания метода, который фиксирует часть аргументов заранее, что упрощает вызовы.
✔️ Эта функция делает код более лаконичным и гибким при работе с методами классов.
Python Learning 👩‍💻

🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸Python | Вопросы собесовPython | LeetCodePython | ТестыPython | Удалёнка Подпишись, чтобы не потерять ☝️

➡️ Tenacity — мощная библиотека для реализации повторных попыток (retry) Tenacity — это библиотека для реализации автоматичес
➡️ Tenacity — мощная библиотека для реализации повторных попыток (retry) Tenacity — это библиотека для реализации автоматического повторения операций при возникновении ошибок. Она позволяет легко добавить логику повторных попыток к любой функции или блоку кода, с гибкой настройкой условий и времени задержки между попытками. Tenacity — отличный инструмент для работы с нестабильными операциями, такими как запросы к API или подключения к базе данных. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ AnyIO — универсальная библиотека для асинхронного программирования AnyIO — это высокоуровневая библиотека для работы с аси
➡️ AnyIO — универсальная библиотека для асинхронного программирования AnyIO — это высокоуровневая библиотека для работы с асинхронными операциями, которая обеспечивает совместимость с asyncio, Trio и Curio. Она позволяет писать асинхронный код, не привязываясь к конкретной реализации, что упрощает поддержку различных фреймворков и библиотек. AnyIO — отличный выбор для создания асинхронных приложений, когда нужна гибкость и переносимость между различными асинхронными фреймворками. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Cамостоятельно изучаете Python с нуля или хотите повысить грейд? Тогда курс Python-разработчик Junior от школы Level Up то, ч
Cамостоятельно изучаете Python с нуля или хотите повысить грейд? Тогда курс Python-разработчик Junior от школы Level Up то, что вам нужно! 🧑🏻‍💻 Прямо сейчас открыт набор студентов на новый поток, где под контролем опытного преподавателя вы сможете выйти на новый уровень. Все занятия только в онлайн вебинарах с преподавателем, никаких записанных уроков! Во время обучения вы получите реальный практический опыт и изучите актуальный стек: базы данных, Django, FastApi, GIT. А еще вас будут ждать карьерные консультации, прокачка резюме по итогам курса 📝 🎁 Бонус — закрытое сообщество студентов Изучайте полную программу и оставляйте заявку по ссылке 👉 https://clck.ru/3DTKiC Старт группы уже в совсем скоро и только сегодня скидка 20% по промокоду PYTHONLEARNING !