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 28 446 підписників, посідаючи 4 584 місце в категорії Технології та додатки та 22 669 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 446 підписників.
За останніми даними від 30 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -249, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.53%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.25% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 142 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 31 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.
set_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.
#для_продвинутыхdefault_int_handler — это функция, которая используется в качестве обработчика сигнала SIGINT по умолчанию. Она вызывается, когда пользователь нажимает комбинацию клавиш Ctrl+C, чтобы прервать работу программы.
Функциональность:
default_int_handler прерывает работу программы, генерируя исключение KeyboardInterrupt. Эта функция сбрасывает обработчик сигнала SIGINT, восстанавливая его исходное состояние.
#для_продвинутыхhypot из модуля math в Python используется для вычисления евклидовой нормы, также известной как гипотенуза прямоугольного треугольника.
Синтаксис:
import math hypot(x, y)Аргументы:
x: Первый катет прямоугольного треугольника.
y: Второй катет прямоугольного треугольника.
#для_начинающихstatistics.mean() в Python используется для вычисления среднего арифметического набора данных. Она находится в модуле statistics, который нужно предварительно импортировать.
#для_начинающихstatistics.mean() в Python используется для вычисления среднего арифметического набора данных. Она находится в модуле statistics, который нужно предварительно импортировать.
#для_начинающихbisect.insort() в Python используется для вставки элемента в уже отсортированный список, сохраняя его отсортированным. Она работает с помощью алгоритма бинарного поиска, что делает ее более эффективной, чем линейный поиск,
#для_начинающихitemgetter() — это функция из модуля operator, которая используется для извлечения элементов из объектов, поддерживающих индексирование (например, списки, кортежи, строки).
#для_начинающихlru_cache() из модуля functools в Python используется для мемоизации функций, то есть для кэширования результатов их вычислений. Это может значительно повысить производительность кода, если функция выполняет вычисления, которые требуют много времени.
Как работает lru_cache():
Декоратор lru_cache() работает по алгоритму LRU (Least Recently Used), что означает, что он кэширует последние maxsize результатов вычислений функции. Если кэш переполняется, то наименее
#для_начинающихattrgetter() из модуля operator используется для получения значения атрибута объекта. Она позволяет избежать явного указания имени атрибута, что может сделать код более читаемым и удобным.
#для_продвинутыхgroupby() из модуля itertools в Python используется для группировки элементов итератора по значению ключа. Она применяется к итератору (списку, кортежу, строке) и возвращает объект groupby, который представляет собой итератор по группам.
Синтаксис:
groupby(iterable, key=None)Аргументы:
iterable: Итерируемый объект, который нужно сгруппировать.
key: Функция, которая извлекает ключ из каждого элемента итератора. По умолчанию используется функция lambda x: x, которая возвращает сам элемент.
#для_продвинутыхpermutations() из модуля itertools в Python используется для генерации всех возможных перестановок элементов из итерируемого объекта.
Синтаксис:
itertools.permutations(iterable, r=None)Аргументы:
iterable: Итерируемый объект, например, список, строка или кортеж.
r (опционально): Целое число, указывающее длину перестановок. Если не указано, то по умолчанию генерируются все перестановки возможной длины.
#для_начинающихuniform() из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел с плавающей запятой в заданном диапазоне.
Синтаксис:
random.uniform(a, b)Аргументы:
a: (обязательный) Нижняя граница диапазона.
b: (обязательный) Верхняя граница диапазона.
Возвращаемое значение:
Случайное число с плавающей запятой, равномерно распределенное в диапазоне [a, b].
#для_начинающихstrptime() — это метод класса datetime, который используется для преобразования строки, представляющей дату и время, в объект datetime.
Синтаксис:
datetime.strptime(date_string, format_string)Аргументы:
date_string: Строка, представляющая дату и время.
format_string: Строка, представляющая формат даты и времени.
#для_продвинутыхbytes.hex() — это метод, который преобразует объект bytes в шестнадцатеричную строку.
Как работает: bytes.hex() возвращает строку, состоящую из шестнадцатеричных цифр, представляющих каждый байт в объекте bytes. Шестнадцатеричные цифры идут парами, где первая цифра представляет старший полубайт, а вторая - младший полубайт.
Например, байт со значением 10 (в десятичной системе) будет представлен как "0a" в шестнадцатеричной системе.
#для_продвинутых