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 29 210 підписників, посідаючи 4 687 місце в категорії Технології та додатки та 22 616 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 210 підписників.
За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -229, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.17%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 094 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 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 09 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.
29 210
Підписники
-1224 години
-607 днів
-22930 день
Архів дописів
29 210
➡️ Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка
🗣️ Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.
Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:
• Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования.
• Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.
Python Learning 👩💻29 210
⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python
Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.
🗣️ В Python можно использовать модуль
signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.
Python Learning 👩💻29 210
➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3
Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.
✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python
Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.
🗣️ Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов
Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам.
🗣️ Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным.
Python Learning 👩💻
29 210
📣 Для тех, кто ищет работу на Python
Представляем вашему вниманию канал, где админы вручную просматривают, отбирают и публикуют самые свежие и интересные вакансии, связанные с этим языком программирования.
🐍 Канал специализируется исключительно на Python
📆 Вакансии публикуются каждый день
🔝 В результате отбора выкладываются только топовые вакансии!
Python Вакансии l Работа Python — подписывайтесь и следите за лучшими вакансиями по Python!
29 210
Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных».
За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий.
На курсе вы:
— изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками;
— погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики;
— научитесь проектировать и проводить AB-тестирование.
Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении.
Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения.
→ Начать обучение бесплатно
29 210
Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных».
За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий.
На курсе вы:
— изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками;
— погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики;
— научитесь проектировать и проводить AB-тестирование.
Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении.
Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения.
→ Начать обучение бесплатно
29 210
⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов
➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.
🗣️ С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойствуPython Learning 👩💻
29 210
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
29 210
👀 Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
✔️ В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Python Learning 👩💻
29 210
⚙️ Декорируем функции
🗣️ Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.
def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».
➡️ С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.
Argument for add_one is 1
229 210
➡️ Проверка необходимой версии Python
✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Использование подчеркивания в REPL
Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:
>>> 3 * 3 9 >>> _ + 3 12🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩💻
29 210
Начните обучение в магистратуре в Центральном университете уже на 3-м курсе бакалавриата!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Учебу реально совместить с последними курсами бакалавриата или действующей работой. Обучение занимает 20 часов в неделю в вечернее время в первый год, а занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии. Обучение в университете построено по принципам ИТ-компаний, со средой, способствующей росту и развитию.
У каждого студента будет:
личный ментор по траектории обучения;
доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения;
диплом гособразца.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2VtzqubYWmq
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 774341802
29 210
⚙️ Обязательные аргументы
➡️ Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (
*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми.
Python Learning 👩💻