uk
Feedback
Python Learning

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 28 462 підписників, посідаючи 4 585 місце в категорії Технології та додатки та 22 671 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 462 підписників.

За останніми даними від 28 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -250, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.30%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.25% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 079 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 29 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.

28 462
Підписники
-424 години
-557 днів
-25030 день
Архів дописів
⚙️ Использование модуля sys.settrace для отладки и профилирования В Python есть малоизвестная, но мощная функция — sys.settra
⚙️ Использование модуля sys.settrace для отладки и профилирования В Python есть малоизвестная, но мощная функция — sys.settrace(), которая позволяет установить собственный обработчик трассировки для отладки и профилирования кода. ➡️ С её помощью можно отслеживать выполнение каждого вызова функции, строки или даже изменения локальных переменных в программе. Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__ В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с
➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__ В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__.
🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.
Python Learning 👩‍💻

⚙️ Работа с хэшируемыми типами данных через __hash__ и __eq__ В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэширу
⚙️ Работа с хэшируемыми типами данных через __hash__ и __eq__ В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов __hash__ и __eq__.
🗣️ Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность.
Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование функции inspect для динамического анализа кода В Python есть мощный модуль inspect, который позволяет провод
➡️ Использование функции inspect для динамического анализа кода В Python есть мощный модуль inspect, который позволяет проводить динамический анализ кода.
🗣️ С его помощью можно извлекать информацию о функциях, классах и их параметрах прямо во время выполнения программы. Это полезно для создания гибких и адаптивных систем.
Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 27-28 августа в 19:00 мск. О перспективах направления Python
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 27-28 августа в 19:00 мск. О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет. На вебинаре вы: ☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми. ☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения. ☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python. ☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта. 🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива! Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8Jxd15

⚙️ Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов В Python 3.7 и выше можно использовать модуль dataclasses для
⚙️ Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов В Python 3.7 и выше можно использовать модуль dataclasses для создания простых классов данных. 🗣️ Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания. Python Learning 👩‍💻

➡️ Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощ
➡️ Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода. Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода. Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности. Python Learning 👩‍💻

Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳 Все возможно с Добровольным квалификационным экзамено
Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳 Все возможно с Добровольным квалификационным экзаменом! Это бесплатный проект Правительства Москвы, где ты можешь показать свои знания по специальности, запомниться потенциальным работодателям и получить оффер в престижные компании Москвы. Тебя ждет всего три шага: 1️⃣ Пройди тест После регистрации на сайте ДКЭ тебе будет доступно 70 профессий по 7 направлениям. Выбирай тест по своей специальности и проверь уровень своих знаний! 2️⃣ Реши кейс Если ты успешно сдал тест, тебя пригласят на следующий этап, где ты с другими участниками в команде будешь решать реальный кейс одного из работодателей. 3️⃣ Стань победителем Окажись в числе лучших по общему количеству баллов за оба этапа и получи шанс попасть на оплачиваемую стажировку с дальнейшим трудоустройством. Готов проявить себя? Регистрируйся и начинай проходить тест — https://dke.moscow Реклама. АНО "РАЗВИТИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА", АНО "РЧК". ИНН 7710364647. erid: LjN8KQE6B

➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров Иногда бывает нужно создать собственный контек
➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения. ✔️ В Python для этого можно использовать декоратор contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным. Python Learning 👩‍💻

➡️ Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка 🗣️ Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из сп
➡️ 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 👩‍💻

⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python Иногда требуется ограничить время выполнения функции,
⚙️ 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 👩‍💻

➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3 Продвинутые программисты могут использовать модиф
➡️ 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 👩‍💻

➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python Генераторы в Python позволяют создавать ле
➡️ 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 👩‍💻

➡️ Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повы
➡️ 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 👩‍💻

📣 Для тех, кто ищет работу на Python Представляем вашему вниманию канал, где админы вручную просматривают, отбирают и публик
📣 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!

Ответ:
Anonymous voting