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 29 231 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 29 231 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 07 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.
29 231
Підписники
-824 години
-577 днів
-22330 день
Архів дописів
29 231
⚙️ rich.print()
rich.print() — это удобный способ красиво выводить текст, таблицы и логи в терминал с поддержкой цветного форматирования. Библиотека rich делает консольные приложения более читаемыми и наглядными.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ signal.set_wakeup_fd()
signal.set_wakeup_fd() позволяет отправлять сигналы в файловый дескриптор вместо стандартного обработчика сигналов. Это полезно для обработки сигналов в асинхронных приложениях.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ os.getloadavg()
os.getloadavg() возвращает среднюю нагрузку на систему за последние 1, 5 и 15 минут. Это полезно для мониторинга производительности и загрузки CPU.
Python Learning 👩💻29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Декоратор @lru_cache(maxsize=2) кэширует результаты вызовов функции fibonacci(n), ускоряя вычисления. fibonacci(5) рекурсивно вычисляет сумму fibonacci(4) + fibonacci(3), что даёт 5. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
29 231
🔥 Уже этой весной состоится 5-я юбилейная конференция Data Fusion 2025. Не пропустите самое масштабное событие в сфере анализа данных и ИИ.
💻Специалисты по работе с ИИ и данными из бизнеса, науки и государства соберутся на одной площадке, чтобы вместе ответить на ключевые вопросы:
— О чем говорят новейшие исследования в области ИИ в России и за рубежом?
— Как готовить кадры в эру ИИ?
— Как устроена экономика данных и какие отрасли будут ее драйверами?
— В чем особенности применения технологий ИИ и ML в фарме, медицине, промышленности, нейробиологии?
📍Встречаемся 16-17 апреля в Технологическом кластере «Ломоносов» в Москве.
Участие в конференции — бесплатное. Регистрация уже открыта – https://data-fusion.ru/
🙌 Увидимся на Data Fusion 2025!
#AI #ML #DataFusion #Конференция #IT #bigdata #datascience
29 231
⚙️ inspect.currentframe()
inspect.currentframe() позволяет получить текущий стек вызовов и информацию о выполняемом коде. Это полезно для отладки, логирования и анализа исполнения программы.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys.setswitchinterval()
sys.setswitchinterval() позволяет управлять частотой переключения потоков в Python, изменяя временной интервал между переключениями контекста. Это полезно для настройки многопоточных программ.
Python Learning 👩💻29 231
🌐Хотите войти в IT, но программирование кажется сложным? Вы уже пробовали учить Python, но застревали на базах данных, не понимали, как работает асинхронный код, и бросали попытки?
Тем временем компании продолжают искать Python-разработчиков. Они нужны в веб-разработке, data science, автоматизации. Этот язык один из самых востребованных, и освоить его — значит получить реальный шанс на хорошую работу.
Есть решение. Обучение «Python Developer. Basic» — это пошаговый путь от первых строк кода до уверенного Junior-разработчика. Вы освоите FastAPI, Django, работу с API, научитесь писать автотесты и работать с DevOps-инструментами.
👉Начните с нуля и получите сильное портфолио. Пройдите тест и получите доступ к бесплатным урокам и скидку на обучение: https://otus.pw/XQqu/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
😈 Челлендж по запуску 12 простых IT-проектов за 12 месяцев
Летом 2023 г. появилось комьюнити инди-хакеров, в котором ребята решили запускать 1 простой продукт в онлайне каждый месяц.
И в реальном времени показывать: как разрабатывают, продвигают и сколько получилось заработать на запусках таких микро-проектов.
Например, вот 👉 пост про то, почему американцы платят $40 за простой конвертер картинок, который сделали за 4 недели. Несмотря на то, что вокруг полно бесплатных аналогов)
👉 Этот пост про то, как за 2 недели запустили темную тему с тарифами от $5 до $99. Четыре таких продукта приносят на пассиве как зп среднего разработчика.
А вот 👉 тут — как все может грустно закончиться, если 2 года пилить сложный продукт, не показывая его рынку.
👉 Здесь, как за 30 дней сделали приложение для решения задач по математике, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц.
А 👉 здесь рассказывают, как заработали 1 700 000 рублей на боте для создания фотокниг и какие фейлы допустили.
Первая находка в их комьюнити IT билдеров — метод, который позволяет сделать запуск за 1 месяц.
Вторая находка — метод продвижения, который они используют. В среднем на продвижение одного IT-продукта уходит $150, причем есть продукты с 200К+ юзеров 🙂
Вот здесь можно подписаться на канал, чтобы подглядеть за их запусками. А может, и попробовать сделать такой простой продукт самому)
29 231
⚙️ types.new_class()
types.new_class() позволяет динамически создавать новые классы во время выполнения программы. Это полезно для метапрограммирования, создания классов с динамическими атрибутами и автоматической генерации API.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys._current_frames()
sys._current_frames() позволяет получить стеки вызовов всех активных потоков в программе. Это полезно для отладки многопоточных приложений.
Python Learning 👩💻29 231
🚫 Антипаттерн недели: Ловушка с оператором
is при сравнении строк
В Python оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, а не равны ли их значения. Это может приводить к неожиданным ошибкам при сравнении строк.
✔️ Используйте == для сравнения значений строк, а не is.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
🚀 Работаешь в Data Science? Заяви о себе на Data Fusion Contest 2025!
Data Fusion Contest 2025 это —
🔹возможность прокачать скилы на практике, внести вклад в развитие сообщества DS в России, а также погрузиться в новые DS/ML-методы;
🔹шанс сразиться с лучшими представителями профессии и проявить себя;
🔹возможность получить внушительный приз.
В этом году участников ждут 2 основные задачи:
«Label Craft» — про предсказание категории товаров.
«4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель.
И одна образовательная задача — «Distribution».
Победители смогут презентовать свои решения на конференции Data Fusion 2025 в кластере «Ломоносов».
Организаторы соревнования — ИТ-холдинг Т1 и ВТБ.
📆 Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года.
➡️ Регистрируйся на соревнование прямо сейчас.
Покажи, на что ты способен! 🔥
Подробнее о рекламодателе
29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция filter() применяет лямбда-функцию lambda x: x % 2 == 0, оставляя только чётные числа. В результате получаем [2, 4, 6]. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
