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
➡️ 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 👩💻
28 470
➡️ 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 👩💻28 470
➡️ 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 👩💻
28 470
itemgetter()
itemgetter() — это функция из модуля operator, которая используется для извлечения элементов из объектов, поддерживающих индексирование (например, списки, кортежи, строки).
Python Learning 👩💻
28 470
🔍Открытое собеседование на Python-бекендера с разработчиком из Avito и Яндекс во вторник
10 июля(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 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. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxHAo3V
28 470
Функция start_new_thread
Функция start_new_thread из модуля thread в Python используется для создания нового потока выполнения. Она принимает два аргумента:
target: Это функция, которая будет выполняться в новом потоке.
args: Это кортеж, содержащий аргументы, которые будут переданы функции target.
Python Learning 👩💻
28 470
Singledispatch
Singledispatch — это декоратор из стандартной библиотеки Python functools, который позволяет создавать универсальные функции с одиночной диспетчеризацией.
Универсальная функция — это функция, которая может работать с объектами разных типов.
Одиночная диспетчеризация — это метод выбора реализации функции на основе типа одного из ее аргументов.
Python Learning 👩💻
28 470
Модуль threading
Модуль
threading в Python позволяет создавать и управлять потоками выполнения, что даёт возможность программам эффективно обрабатывать задачи параллельно. Потоки позволяют выполнять несколько частей программы одновременно, что может улучшить отзывчивость и производительность.
Python Learning 👩💻28 470
Класс Template
Класс Template позволяет создавать шаблоны текста с подстановкой переменных.
Это удобно для генерации текста на основе шаблона.
Python Learning 👩💻
28 470
CherryPy
CherryPy — это легковесный объектно-ориентированный веб-фреймворк на Python, предназначенный для быстрой разработки веб-приложений. Он отличается простотой и элегантностью подхода, позволяя создавать мощные и гибкие веб-сайты.
Python Learning 👩💻
28 470
🔵 Занимаешься IT и ищешь свежие идеи? На этом канале собраны инсайды СЕО 1win о развитии iGaming-бизнеса.
Узнай, как управлять крупной компанией в высококонкурентной нише, используя новые технологии и тренды.
Подписывайся на Owner 1win и будь в теме!
28 470
Библиотека ELI5
ELI5 (расшифровывается как "Explain like I'm 5") – это библиотека Python, предназначенная для отладки и объяснения предсказаний классификаторов машинного обучения. Она работает с популярными библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn, XGBoost, Keras.
Python Learning 👩💻
28 470
Открыт набор в Т-Академию
Пройдите бесплатное обучение по аналитике или разработке на задачах, похожих на те, с которыми работают специалисты в крупных ИТ-компаниях.
В Т-Академии студенты каждую неделю выполняют практические задания и развивают собственный pet-проект. Приглашенные наставники из Т-Банка помогут прокачаться в одном из треков — разработке (backend, frontend, mobile) или в продуктовой аналитике.
Подойдет тем, кто уже знает базу, но не понимает, как применить ее на практике.
Учеба онлайн, можно совмещать с вузом или работой.
Помимо хардов — прокачка софт-скиллов, тренировочные интервью, мастер-классы и встречи в городах, где есть ИТ-хабы Т‑Банка.
У лучших будет шанс продолжить карьеру в команде.
Подать заявку можно до 31 июля
28 470
NAPALM
NAPALM (Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor support) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизации сетевых задач.
Она обеспечивает унифицированный API для работы с сетевыми устройствами различных производителей, что упрощает разработку скриптов и программ для управления сетями.
Python Learning 👩💻
28 470
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 👩💻
28 470
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 👩💻
28 470
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 470
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 470
Cement
Cement — это фреймворк для создания интерфейсов командной строки (CLI). Он помогает разработчикам быстро создавать мощные и удобные CLI-приложения.
Python Learning 👩💻
28 470
tqdm
Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.
Python Learning 👩💻
