Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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 29 212 підписників, посідаючи 4 687 місце в категорії Технології та додатки та 22 616 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 212 підписників.
За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -229, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.17%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 094 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 09 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.
29 212
Підписники
-1224 години
-607 днів
-22930 день
Архів дописів
29 213
➡️ Piccolo ORM — современная и быстрая ORM для Python
Piccolo ORM — это асинхронная ORM для Python, которая предлагает простоту и высокую производительность. Она поддерживает автоматическую миграцию базы данных, имеет удобный синтаксис для создания моделей и запросов, и идеально подходит для использования с веб-фреймворками, такими как FastAPI и Starlette.
• Piccolo ORM — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и удобно работать с базами данных, используя асинхронные операции.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 213
Сегодня мы расскажем про школу и сообщество для разработчиков IT Mentor — это ребята, которые доведут вас за руку до трудоустройства в компанию мечты и не возьмут денег, если вы решите прекратить учебу либо не найдете работу 😳
Уже в октябре они запускают новый поток программы "Python-разработчик", где под контролем опытных менторов вы сможете выйти на Middle-Middle+ и получить оффер от 200 тыс.₽ 💸 после окончания программы.
Во время обучения каждый студент получает реальный практический опыт под руководством тимлида, а сам курс довольно легко совместить с работой или учебой: осваивать темы можно в своем темпе, а группа ребят вашего уровня не даст сойти с дистанции.
🫡 И, что не менее важно, вы сможете прокачать не только харды, но и усилить резюме, навыки самопрезентации и прохождения собеседований со всеми критическими точками, которые могут встретиться во время интервью и в начале работы.
Рекомендую не упускать шанс и усилиться в разработке на Python без вложений 👉 ссылка на сайт.
*Количество мест в группе ограничено
Реклама. ИП Тюльников, ИНН 526223159257.
29 213
➡️ Использование
itertools.combinations_with_replacement для генерации комбинаций с повторениями
itertools.combinations_with_replacement — это полезная функция из модуля itertools, которая позволяет создавать комбинации элементов с возможностью повторения. Это удобно, когда нужно сгенерировать все возможные сочетания заданной длины с повторяющимися элементами.
🗣 В этом примере combinations_with_replacement используется для генерации всех пар чисел с возможностью повторения.
✔️ Эта функция позволяет решать задачи, связанные с генерацией вариантов, где повторения допустимы.Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Использование
types.MappingProxyType для создания неизменяемых отображений
types.MappingProxyType — это объект-обёртка, который позволяет создать неизменяемое отображение на основе существующего словаря. Он предоставляет доступ для чтения к данным словаря, но блокирует возможность их изменения, что полезно для защиты данных от случайных изменений.
🗣 В этом примере MappingProxyType используется для создания защищённого отображения.✔️
MappingProxyType помогает обезопасить данные, которые не должны изменяться в процессе работы программы.
Python Learning 👩💻29 213
➡️ Pony ORM — продвинутая ORM с поддержкой генерации SQL-запросов
Pony ORM — это удобная и мощная ORM, которая позволяет писать запросы на SQL, используя синтаксис Python. Она автоматически генерирует SQL-запросы на основе Python-кода, что делает работу с базами данных простой и интуитивной.
• Pony ORM — отличный выбор для разработчиков, которым важно писать лаконичный код при работе с базами данных, без явного написания SQL-запросов.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 213
➡️ Polars — библиотека для обработки данных, оптимизированная для больших наборов
Polars — это высокопроизводительная библиотека для обработки и анализа данных, которая фокусируется на скорости и эффективной работе с большими наборами данных. Она предоставляет интуитивный интерфейс для работы с табличными данными и поддерживает многопоточность для максимальной производительности.
• Polars — отличный выбор для проектов, которым требуется быстрая обработка больших объёмов данных, с минимальными затратами на память.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 213
➡️ Использование оператора match для структурного паттерн-матчинга в Python 3.10
Оператор match — это новая конструкция в Python 3.10, которая позволяет выполнять структурный паттерн-матчинг. Она дает возможность сопоставлять сложные структуры данных и упрощает обработку разных типов входных данных.
🗣 В этом примере мы используем match для обработки разных типов сообщений, представленных в виде словарей с различными ключами.✔️
match делает код более читаемым и упрощает логику обработки данных.
Python Learning 👩💻29 213
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
29 213
➡️ Использование
itertools.accumulate для последовательных вычислений
itertools.accumulate — это функция, которая выполняет накапливающие вычисления на основе элементов и переданной функции. По умолчанию используется сложение, но вы можете передать любую другую бинарную функцию.
Это удобно для выполнения последовательных операций, таких как вычисление суммы, произведения или других кумулятивных операций.
🗣 В этом примере accumulate используется для вычисления кумулятивной суммы элементов списка.✔️
itertools.accumulate помогает легко выполнять кумулятивные вычисления без необходимости писать цикл вручную.
Python Learning 👩💻29 213
➡️ Peewee — лёгкий ORM для Python
Peewee — это компактная и простая в использовании ORM-библиотека для работы с базами данных.
Она поддерживает SQLite, MySQL, PostgreSQL и предоставляет удобный API для работы с моделями, упрощая взаимодействие с базами данных.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 25-26 сентября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8K42v6
29 213
➡️ Tortoise ORM — асинхронный ORM для Python
Tortoise ORM — это современный асинхронный ORM, ориентированный на работу с базами данных в асинхронных Python-приложениях.
Он поддерживает аннотации типов и обеспечивает простоту использования, предлагая синтаксис, похожий на Django ORM.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Использование
dataclasses.replace для создания копий объектов с изменёнными полями
dataclasses.replace — это функция, которая позволяет создать новую копию объекта, изменив некоторые его поля. Это особенно полезно, когда вам нужно работать с неизменяемыми объектами, но вы хотите создать их изменённые версии без необходимости переписывать код вручную.
🗣 В этом примере replace используется для изменения одного поля в объекте без изменения оригинала.✔️
dataclasses.replace помогает сократить код и сделать его более читаемым при работе с неизменяемыми объектами.
Python Learning 👩💻29 213
✊Получите власть, которая и не снилась вашему отцу!
👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» - «Бот для Discord на Python: разработка и возможности»: регистрация
На вебинаре мы:
- сделаем обзор платформы Discord и API
- установим необходимые инструменты и библиотеки
- разберем основы разработки бота в Discord
По итогам вы узнаете:
- основы работы с Discord API и возможность его использования для разработки ботов
- как создать и настроить простого бота для своего сервера
- как писать базовые команды для своего бота и управлять его поведением.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
29 213
➡️ Использование
functools.reduce для последовательного применения функции к элементам коллекции
functools.reduce — это полезная функция для свёртки (агрегирования) коллекции в одно значение. Она позволяет последовательно применить функцию к парам элементов в коллекции, сводя их к одному результату. Это особенно полезно для задач вроде суммирования, умножения или более сложных операций.
🗣 В этом примере reduce используется для умножения всех элементов списка.✔️
functools.reduce помогает сделать код более декларативным и удобным для сложных операций над коллекциями.
Python Learning 👩💻
