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 28 417 підписників, посідаючи 4 610 місце в категорії Технології та додатки та 22 819 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 417 підписників.
За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -254, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.25% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 218 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 925 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 02 вересня, 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.
28 417
Підписники
-1224 години
-507 днів
-25430 днів
Архів дописів
28 409
Метод partition()
Метод
partition() — это метод строк (strings), который используется для разделения строки на три части на основе заданного разделителя. Этот метод возвращает кортеж из трех элементов:
— Часть строки перед первым вхождением разделителя.
— Сам разделитель.
— Часть строки после первого вхождения разделителя.
#для_начинающих28 409
Библиотека Feather
Feather — это формат данных и библиотека для работы с ним, разработанные для Python. Этот формат обеспечивает быстрое и эффективное чтение и запись данных в структурированных табличных форматах, а также обмен данными между Python и другими языками программирования, такими как R.
Для работы с
Feather, вам потребуется установить библиотеку pyarrow, так как Feather использует Apache Arrow для внутреннего представления данных. Установка pyarrow можно выполнить с помощью инструмента управления пакетами, такого как pip. После установки библиотеки pyarrow, вы можете использовать ее для чтения и записи данных в формате Feather
#для_продвинутых28 409
Бесплатный вебинар Python: Как стать востребованным backend разработчиком.
⏰ Когда: 27 сентября в 19:00 мск
Что узнаете за 2 часа:
✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.
✔️Какие знания нужны для входа в профессию.
✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.
✔️Какому бизнесу нужны Python-разработчики и почему Python хорош именно для веб-разработки.
А еще вас ждет Q&A сессия и увлекательный квиз!
🎁 Всем, кто зарегистрировался - Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику - Карта компетенций Python-разработчика.
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KScaC
28 409
Хакеры в шоке!!!
Среди них завелся бесстрашный и начал вести свой канал, где сливает все их рабочие схемы!
0.09% людей: пока что попали на канал «АнтиХакер» и больше не поведутся на дешевые разводы
Успей подписаться, пока бывшие коллеги до него не добрались!
✈️ @a_xaker
28 409
whylogs
whylogs — это библиотека для профилирования и анализа данных в Python. Она предоставляет средства для сбора статистики о данных, визуализации этой статистики и создания профилей данных для мониторинга и анализа.
#для_начинающих
28 409
🔥Научитесь создавать надежные и читаемые программы с SOLID
🔊Встречаемся 25 сентября в 20:00 мск на бесплатном открытом уроке «Особенности обработки исключений с точки зрения SOLID принципов».
Ключевыми темами этого урока будут:
1. Какие исключения и где их стоит обрабатывать:
— Основные типы исключений и их назначение;
— Места, где следует обрабатывать исключения (локальная или глобальная обработка); - Пользоваться или продолжать выброс исключений.
2. Стратегии обработки исключений:
— Принцип единственной ответственности (Single Responsibility Principle) и обработка исключений;
— Принцип открытости/закрытости (Open/Closed Principle) и обработка исключений;
— Принцип подстановки Барбары Лисков (Liskov Substitution Principle) и обработка исключений;
— Принцип разделения интерфейса (Interface Segregation Principle) и границы обработки исключений;
— Принцип инверсии зависимости (Dependency Inversion Principle) и управление исключениями.
💡Участники урока получат практические примеры и сценарии, чтобы разобраться в лучших практиках обработки исключений с учетом SOLID принципов. Мы также рассмотрим ситуацию, когда обработку исключений не следует производить, а вместо этого стоит использовать альтернативные стратегии, такие как возвращать специальные коды ошибок или использовать паттерн Either.
➡️ Пройдите вступительное тестирование, мы запишем вас на урок и напомним заранее
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 409
Обработчик ошибок в Flask
В Flask, вы можете использовать обработчики ошибок для обработки различных видов ошибок, которые могут возникнуть в вашем веб-приложении. Обработчики ошибок позволяют вам красиво представлять ошибки пользователю, а также выполнять дополнительные действия, такие как запись журналов или отправка уведомлений об ошибке. Flask предоставляет декораторы для создания обработчиков ошибок.
На картинке пример обработчика ошибки 404 (Not Found).
#для_продвинутых
28 409
Как указать очередь в Celery?
Для указания очереди (queue) в Celery, вы можете воспользоваться параметрами queue, delay или apply_async при определении задачи (task). Этот параметр позволяет указать, в какую очередь следует поместить задачу. Очереди обычно используются для распределения задач между разными воркерами (workers) или группами воркеров.
#для_продвинутых
28 409
@app.route()
@app.route() — это декоратор, который используется для создания маршрутов (роутов) в вашем веб-приложении на основе Flask. Маршруты определяют, какие функции-обработчики должны вызываться при обращении к определенным URL-адресам.
В этом примере мы создали Flask-приложение и определили два маршрута с помощью декораторов @app.route(). Первый маршрут соответствует корневому URL-адресу ('/'), а второй маршрут соответствует URL-адресу '/about'. Когда пользователь переходит по этим URL-адресам, соответствующие функции (home() и about()) выполняются, и результат их выполнения возвращается клиенту.
#для_продвинутых28 409
⚡️ Друзья, мы создали новый канал по изучению C# и разработке игр на Unity.
👉 C#/Unity Learning👈
Заходите, если интересно
28 409
Как просмотреть методы объекта?
Чтобы посмотреть все методы и атрибуты, связанные с определенным объектом в Python, можно использовать функцию dir(). Она принимает объект в виде аргумента и возвращает список имен всех атрибутов и методов объекта.
#для_начинающих
28 409
Может ли быть индекс списка отрицательным?
Да, индекс списка может быть отрицательным. В таком случае, отрицательное значение считается от конца списка, где -1 соответствует последнему элементу, -2 — предпоследнему элементу и так далее.
#для_начинающих
28 409
❓Как сочетать мощь SQL и гибкость Pandas для комплексного анализа данных?
Расскажем на практическом открытом уроке 25 сентября в 20:00 по Москве.
Преподаватель: Роман Козлов, ведущий аналитик ГКУ "Новые технологии управления"
Вебинар приурочен к онлайн-курсу "Python для аналитики"
🔸На вебинаре рассмотрим:
- Основы работы с библиотекой Pandas для анализа данных;
- Извлечение данных из SQL-базы данных прямо в Pandas DataFrame;
- Применение SQL-запросов внутри Pandas;
- Выгрузку обработанных данных из Pandas обратно в SQL;
- Примеры реальных сценариев анализа данных с использованием SQL и Pandas.
🔸В результате вебинара вы попрактикуетесь в интеграции SQL-запросов и Pandas, обработке и сохранении результатов анализа в базе данных.
Больше навыков по аналитике можно получить на курсе "Python для аналитики" от OTUS.
👉Зарегистрироваться на вебинар
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 409
Дорогие подписчики, Telegram выкатил обновление, в котором появилась возможность публиковать истории от лица каналов.
Мне как админу очень интересно как это работает, поэтому если у вас есть Premium, проголосуйте пожалуйста
https://t.me/python_per_month?boost
P.S Возможно чтобы проголосовать вам придется обновить Telegram
28 409
Ruff
Ruff - это линтер для проверки качества кода.
Он помогает обнаруживать ошибки, следовать стилистическим рекомендациям и в целом писать более чистый и читаемый код.
Ruff можно использовать для проверки как отдельных файлов, так и целых проектов.
28 409
28 409
В чём разница между типами list и tuple?
В Python, список (list) и кортеж (tuple) являются двумя различными типами данных, которые предоставляют набор элементов в определенном порядке. Основная разница между ними заключается в том, что список может быть изменен (мутабельный тип), а кортеж является неизменяемым (иммутабельным типом).
То есть, после создания кортежа, вы не можете изменять его содержимое, добавлять или удалять элементы. Это делает кортежи более эффективными по памяти и дает гарантию того, что их содержимое не будет изменено случайно в коде. В то время как список может быть изменен, что было бы очень полезно, если вам нужна коллекция элементов, которые вы можете изменять по ходу выполнения кода.
Другая разница между списком и кортежем заключается в скорости доступа к элементам. За счет того, что кортежи являются неизменным типом данных, они обрабатываются быстрее, чем списки.
#для_начинающих
