Python Learning
№ 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 29 238 підписників, посідаючи 4 686 місце в категорії Технології та додатки та 22 583 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 238 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -223, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.88%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.13% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 011 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 914 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 06 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.
>>> 3 * 3 9 >>> _ + 3 12🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩💻
>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)
🗣️ Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.
Python Learning 👩💻collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().
Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу
Counter()
Python Learning 👩💻zip().
Python Learning 👩💻# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.
Почему это полезно
Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.
Python Learning 👩💻A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29). »Yóù àré rïght <3!«в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>). "you are right <3!"🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.
🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:
sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]
➡️ А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:
sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']
Python Learning 👩💻async/await.
🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
