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
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Learning analitikasi
Python Learning (@python_per_month) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 28 466 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 597-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 686-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 28 466 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -255 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.18% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.25% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 045 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 925 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 7 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 28 Avgust, 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.
28 466
Obunachilar
-324 soatlar
-627 kunlar
-25530 kunlar
Postlar arxiv
28 466
– Чем занимался сегодня?
– Да ничем
– А сколько заработал?
– 16 тыщ
Примерно так выглядит обычный день трейдера.
Он проснулся в 10 утра. Позавтракал. Открыл ноутбук. Пока все в маршрутках прутся на работу, нажал пару кнопок и заработал $150. Можно отдыхать.
Согласитесь, выглядит слишком просто, но с каналом Pro Trading на таком релаксе сможет зарабатывать каждый. Автор на пальцах объясняет, что такое трейдинг, и как без математического склада ума поднимать здесь по 10к в день.
Даже если нет опыта. Даже без образования. И даже без связей.
Если мир – это бассейн с деньгами, то данный канал – ваш трамплин: @pro_trading
28 466
⚙️ __slots__
Метод
__slots__ позволяет явно указать, какие атрибуты может иметь объект класса, что значительно уменьшает потребление памяти и ускоряет доступ к атрибутам. Это особенно полезно при создании большого количества экземпляров класса.
Python Learning 👩💻28 466
Если бы вы купили TRUMP coin на старте на 1000$, то уже сейчас у вас бы было 130.000$
Только вдумайтесь: Утром покупаете монет на 1000$, а уже через день 1000$ превратилась в 130.000$. Неплохо, правда?
Чтобы быть в тренде – достаточно читать Максима Гусева
Там рассказывают кейсы, как с 1000$ колотят состояние, а не просирают все.
Если хотите разбираться в мире крипты, вам сюда: https://t.me/+fxR-tkBeKItjZjM6
28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция map применяет лямбда-функцию lambda x: x ** 2 к каждому элементу списка numbers, возводя его в квадрат. Возвращается объект map, который преобразуется в список с помощью list(squared). Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ itertools.permutations()
Метод
itertools.permutations() генерирует все возможные перестановки элементов заданной последовательности. Это полезно для задач, связанных с комбинаторикой.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
Класс
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures позволяет легко создавать и управлять пулом потоков для выполнения задач параллельно. Это особенно полезно для выполнения нескольких операций ввода-вывода или вычислений, которые могут быть распределены между несколькими потоками.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ 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 👩💻28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает Python GIL (Global Interpreter Lock), почему он существует, и как его влияние можно минимизировать?
Ответ ⬇️
GIL — это механизм, который синхронизирует выполнение потоков в интерпретаторе CPython, позволяя только одному потоку исполнять Python-код в единицу времени, даже на многопроцессорных системах. GIL существует для упрощения управления памятью CPython, так как он делает объектную модель потокобезопасной.
Хотя GIL ограничивает параллелизм в многопоточных задачах, он не влияет на многопроцессные программы. Его влияние можно минимизировать, используя:
• Многопроцессный подход через модуль multiprocessing.
• Вызовы низкоуровневого кода (например, библиотеки C, освобождающие GIL).
• Асинхронное программирование (asyncio) для задач ввода-вывода.
Пример использования ⚙️
import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(1000000): counter += 1 threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)] for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() print("Итоговый счётчик:", counter) # Результат может быть меньше 2000000 из-за GILPython Learning 👩💻
28 466
⚙️ inspect.getmembers()
Метод
inspect.getmembers() из модуля inspect позволяет получить список всех членов объекта, включая методы, атрибуты и встроенные свойства. Это полезно для анализа структуры классов и объектов во время выполнения.
Python Learning 👩💻28 466
Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot
2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования
3. Проходи тест
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха
Всё просто, даже добавить нечего
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxRdUBv
28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
f-строки – удобный способ отображения информации в нужном формате. Здесь на место {name} подставляется переменная name, а на место {age / 10:.5f} переменная age, деленная на 10. В форматировании указано представление с 5 знаками после запятой.Python Learning 👩💻
28 466
⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов
Друзья, мы запустили новые каналы, где публикуются все свежие вакансии и стажировки
🔺 ВАКАНСИИ
Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ
Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ
Вакансии и стажировки
в крупнейших IT-компаниях мира:
NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.👉 ПОДПИСАТЬСЯ
28 466
⚙️ 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 👩💻28 466
⚙️ contextlib.nested
Модуль
contextlib в Python позволяет обрабатывать несколько ресурсов с помощью менеджеров контекста более лаконично. Это полезно, когда работа идёт с большим числом файлов или объектов.
Python Learning 👩💻28 466
— Взлом Google 19-летним пацаном
— Взлом Microsoft, который стоил компании 10000000$
— Взлом Windows, который отправил половину компьютеров в синий экран
Разбираю такие взломы на пальцах — так просто, что поймёт даже самый тупой!
Заходи в мой авторский блог про хакинг и иб — @hacking_tg
28 466
🚫 Антипаттерн недели: Неоптимальная проверка на принадлежность в списке
Использование списков для проверки на принадлежность с оператором
in приводит к линейному времени выполнения, что может быть медленным для больших наборов данных.
✔️ Используйте set для проверки на принадлежность, чтобы снизить время выполнения до O(1).
Python Learning 👩💻