uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Python Learning

Python Learning

Kanalga Telegram’da o‘tish

№ 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

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Python Learning analitikasi

Python Learning (@python_per_month) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 27 985 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 732-o'rinni va Rossiya mintaqasida 23 037-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 27 985 obunachiga ega bo‘ldi.

25 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -242 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.23% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 0 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent learning, строка, модуль, собеседование, zip kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“№ 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”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 26 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

27 985
Obunachilar
-924 soatlar
-397 kun
-24230 kun
Postlar arxiv
⚙️ threading.excepthook() threading.excepthook() позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для лог
⚙️ threading.excepthook() threading.excepthook() позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для логирования и предотвращения неожиданного завершения программы. 🔗 Документация Python Learning 👩‍💻

⚙️ contextlib.suppress() contextlib.suppress() позволяет временно подавлять определённые исключения в блоке кода. Это удобная
⚙️ contextlib.suppress() contextlib.suppress() позволяет временно подавлять определённые исключения в блоке кода. Это удобная альтернатива try-except, если нам не нужно обрабатывать ошибку, а просто игнорировать её. 🔗 Документация Python Learning 👩‍💻

⚙️ rich.print() rich.print() — это удобный способ красиво выводить текст, таблицы и логи в терминал с поддержкой цветного фор
⚙️ 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 👩‍💻

От первой строчки кода — до миллионов запросов в секунду. В VK бэкендеры решают задачи, которые действительно меняют цифровой ландшафт. Узнайте об их принципах работы и драгоценных победах. По ссылке — истории из первых рук и вакансии для тех, кто не боится вызовов.

⚙️ signal.set_wakeup_fd() signal.set_wakeup_fd() позволяет отправлять сигналы в файловый дескриптор вместо стандартного обраб
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ os.getloadavg() os.getloadavg() возвращает среднюю нагрузку на систему за последние 1, 5 и 15 минут. Это полезно для монит
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ inspect.currentframe() inspect.currentframe() позволяет получить текущий стек вызовов и информацию о выполняемом коде. Это
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ sys.setswitchinterval() sys.setswitchinterval() позволяет управлять частотой переключения потоков в Python, изменяя времен
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ inspect.getgeneratorstate() inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при
⚙️ 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 👩‍💻

⚙️ dataclasses.astuple() dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализаци
⚙️ dataclasses.astuple() dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами. Python Learning 👩‍💻

⚙️ threading.Timer() Метод threading.Timer() позволяет создавать таймеры, которые выполняют определенную функцию через заданн
⚙️ threading.Timer() Метод threading.Timer() позволяет создавать таймеры, которые выполняют определенную функцию через заданный интервал времени. Это полезно для отложенного выполнения задач без блокировки основного потока. Python Learning 👩‍💻

🚫 Антипаттерн недели: Использование mutable default arguments В Python опасно использовать изменяемые объекты (списки, слова
🚫 Антипаттерн недели: Использование mutable default arguments В Python опасно использовать изменяемые объекты (списки, словари, множества) как значения по умолчанию в аргументах функций. Это приводит к непредсказуемому поведению, так как объект создаётся один раз при определении функции и сохраняет своё состояние между вызовами. ✔️ Используйте None в качестве значения по умолчанию и создавайте новый объект внутри функции. Python Learning 👩‍💻

⚙️ dis.Bytecode() Метод dis.Bytecode() из модуля dis позволяет анализировать байт-код Python-функций. Это полезно для оптимиз
⚙️ dis.Bytecode() Метод dis.Bytecode() из модуля dis позволяет анализировать байт-код Python-функций. Это полезно для оптимизации кода и понимания его работы на уровне интерпретатора. Python Learning 👩‍💻

🚫 Антипаттерн недели: Использование range(len()) вместо enumerate() В Python часто используют range(len(lst)) для итерации п
🚫 Антипаттерн недели: Использование range(len()) вместо enumerate() В Python часто используют range(len(lst)) для итерации по списку с индексами, но это снижает читаемость кода и не является идиоматичным способом перебора элементов. ✔️ Используйте enumerate(), который позволяет одновременно получать индекс и значение элемента, делая код более читаемым и питоничным. Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании Как работает weakref в Python, и когда его стоит использовать? Ответ ⬇️ Модуль weakref позволяет создавать слабые ссылки на объекты, которые не предотвращают их сборку мусора. Это полезно, когда нужно отслеживать объекты без продления их времени жизни, например, в кешах или при управлении зависимостями в больших структурах данных. Пример использования ⚙️
import weakref class Data: def __del__(self): print("Объект удалён") obj = Data() weak_ref = weakref.ref(obj) print(weak_ref()) # <__main__.Data object at 0x...> del obj print(weak_ref()) # None (объект удалён)
Python Learning 👩‍💻

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с Senior из X5 уже завтра! Уже завтра(11 ноября) в 19:00 по мск приходи онлайн на о
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с Senior из X5 уже завтра! Уже завтра(11 ноября) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Олег, старший разработчик в X5, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Олег будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Олегу Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

⚙️ __slots__ Метод __slots__ позволяет явно указать, какие атрибуты может иметь объект класса, что значительно уменьшает потр
⚙️ __slots__ Метод __slots__ позволяет явно указать, какие атрибуты может иметь объект класса, что значительно уменьшает потребление памяти и ускоряет доступ к атрибутам. Это особенно полезно при создании большого количества экземпляров класса. Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.permutations() Метод itertools.permutations() генерирует все возможные перестановки элементов заданной последова
⚙️ itertools.permutations() Метод itertools.permutations() генерирует все возможные перестановки элементов заданной последовательности. Это полезно для задач, связанных с комбинаторикой. Python Learning 👩‍💻

⚙️ shutil.disk_usage() Метод shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий об
⚙️ shutil.disk_usage() Метод shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий объём, используемое и доступное пространство. Это полезно для мониторинга состояния файловой системы. Python Learning 👩‍💻

⚙️ concurrent.futures.as_completed() Метод concurrent.futures.as_completed() позволяет обрабатывать завершение асинхронных за
⚙️ concurrent.futures.as_completed() Метод concurrent.futures.as_completed() позволяет обрабатывать завершение асинхронных задач в порядке их завершения. Это полезно для параллельной обработки, где важно начать работу с результатами, как только они готовы. Python Learning 👩‍💻