uz
Feedback
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 29 212 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 687-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 616-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 212 obunachiga ega bo‘ldi.

08 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -229 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.17% 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 2 094 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 8 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 09 Iyun, 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.

29 212
Obunachilar
-1224 soatlar
-607 kunlar
-22930 kunlar
Postlar arxiv
➡️ Piccolo ORM — современная и быстрая ORM для Python Piccolo ORM — это асинхронная ORM для Python, которая предлагает просто
➡️ Piccolo ORM — современная и быстрая ORM для Python Piccolo ORM — это асинхронная ORM для Python, которая предлагает простоту и высокую производительность. Она поддерживает автоматическую миграцию базы данных, имеет удобный синтаксис для создания моделей и запросов, и идеально подходит для использования с веб-фреймворками, такими как FastAPI и Starlette. Piccolo ORM — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и удобно работать с базами данных, используя асинхронные операции. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Сегодня мы расскажем про школу и сообщество для разработчиков IT Mentor — это ребята, которые доведут вас за руку до трудоуст
Сегодня мы расскажем про школу и сообщество для разработчиков IT Mentor — это ребята, которые доведут вас за руку до трудоустройства в компанию мечты и не возьмут денег, если вы решите прекратить учебу либо не найдете работу 😳 Уже в октябре они запускают новый поток программы "Python-разработчик", где под контролем опытных менторов вы сможете выйти на Middle-Middle+ и получить оффер от 200 тыс.₽ 💸  после окончания программы. Во время обучения каждый студент получает реальный практический опыт под руководством тимлида, а сам курс довольно легко совместить с работой или учебой: осваивать темы можно в своем темпе, а группа ребят вашего уровня не даст сойти с дистанции. 🫡 И, что не менее важно, вы сможете прокачать не только харды, но и усилить резюме, навыки самопрезентации и прохождения собеседований со всеми критическими точками, которые могут встретиться во время интервью и в начале работы. Рекомендую не упускать шанс и усилиться в разработке на Python без вложений 👉 ссылка на сайт. *Количество мест в группе ограничено Реклама. ИП Тюльников, ИНН 526223159257.

➡️ Использование itertools.combinations_with_replacement для генерации комбинаций с повторениями itertools.combinations_with_
➡️ Использование itertools.combinations_with_replacement для генерации комбинаций с повторениями itertools.combinations_with_replacement — это полезная функция из модуля itertools, которая позволяет создавать комбинации элементов с возможностью повторения. Это удобно, когда нужно сгенерировать все возможные сочетания заданной длины с повторяющимися элементами. 🗣 В этом примере combinations_with_replacement используется для генерации всех пар чисел с возможностью повторения.
✔️ Эта функция позволяет решать задачи, связанные с генерацией вариантов, где повторения допустимы.
Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

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

➡️ Использование types.MappingProxyType для создания неизменяемых отображений types.MappingProxyType — это объект-обёртка, ко
➡️ Использование types.MappingProxyType для создания неизменяемых отображений types.MappingProxyType — это объект-обёртка, который позволяет создать неизменяемое отображение на основе существующего словаря. Он предоставляет доступ для чтения к данным словаря, но блокирует возможность их изменения, что полезно для защиты данных от случайных изменений.
🗣 В этом примере MappingProxyType используется для создания защищённого отображения.
✔️ MappingProxyType помогает обезопасить данные, которые не должны изменяться в процессе работы программы. Python Learning 👩‍💻

➡️ Pony ORM — продвинутая ORM с поддержкой генерации SQL-запросов Pony ORM — это удобная и мощная ORM, которая позволяет писа
➡️ Pony ORM — продвинутая ORM с поддержкой генерации SQL-запросов Pony ORM — это удобная и мощная ORM, которая позволяет писать запросы на SQL, используя синтаксис Python. Она автоматически генерирует SQL-запросы на основе Python-кода, что делает работу с базами данных простой и интуитивной. Pony ORM — отличный выбор для разработчиков, которым важно писать лаконичный код при работе с базами данных, без явного написания SQL-запросов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Polars — библиотека для обработки данных, оптимизированная для больших наборов Polars — это высокопроизводительная библиот
➡️ Polars — библиотека для обработки данных, оптимизированная для больших наборов Polars — это высокопроизводительная библиотека для обработки и анализа данных, которая фокусируется на скорости и эффективной работе с большими наборами данных. Она предоставляет интуитивный интерфейс для работы с табличными данными и поддерживает многопоточность для максимальной производительности. Polars — отличный выбор для проектов, которым требуется быстрая обработка больших объёмов данных, с минимальными затратами на память. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование оператора match для структурного паттерн-матчинга в Python 3.10 Оператор match — это новая конструкция в Pyt
➡️ Использование оператора match для структурного паттерн-матчинга в Python 3.10 Оператор match — это новая конструкция в Python 3.10, которая позволяет выполнять структурный паттерн-матчинг. Она дает возможность сопоставлять сложные структуры данных и упрощает обработку разных типов входных данных.
🗣 В этом примере мы используем match для обработки разных типов сообщений, представленных в виде словарей с различными ключами.
✔️ match делает код более читаемым и упрощает логику обработки данных. Python Learning 👩‍💻

K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов. Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day дл
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов. Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться. Подробнее на сайте

➡️ Использование itertools.accumulate для последовательных вычислений itertools.accumulate — это функция, которая выполняет н
➡️ Использование itertools.accumulate для последовательных вычислений itertools.accumulate — это функция, которая выполняет накапливающие вычисления на основе элементов и переданной функции. По умолчанию используется сложение, но вы можете передать любую другую бинарную функцию. Это удобно для выполнения последовательных операций, таких как вычисление суммы, произведения или других кумулятивных операций.
🗣 В этом примере accumulate используется для вычисления кумулятивной суммы элементов списка.
✔️ itertools.accumulate помогает легко выполнять кумулятивные вычисления без необходимости писать цикл вручную. Python Learning 👩‍💻

➡️ Peewee — лёгкий ORM для Python Peewee — это компактная и простая в использовании ORM-библиотека для работы с базами данных
➡️ Peewee — лёгкий ORM для Python Peewee — это компактная и простая в использовании ORM-библиотека для работы с базами данных. Она поддерживает SQLite, MySQL, PostgreSQL и предоставляет удобный API для работы с моделями, упрощая взаимодействие с базами данных. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 25-26 сентября в 19:00 мск. О перспективах направления Pytho
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 25-26 сентября 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:LjN8K42v6

➡️ Tortoise ORM — асинхронный ORM для Python Tortoise ORM — это современный асинхронный ORM, ориентированный на работу с база
➡️ Tortoise ORM — асинхронный ORM для Python Tortoise ORM — это современный асинхронный ORM, ориентированный на работу с базами данных в асинхронных Python-приложениях. Он поддерживает аннотации типов и обеспечивает простоту использования, предлагая синтаксис, похожий на Django ORM. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование dataclasses.replace для создания копий объектов с изменёнными полями dataclasses.replace — это функция, кото
➡️ Использование dataclasses.replace для создания копий объектов с изменёнными полями dataclasses.replace — это функция, которая позволяет создать новую копию объекта, изменив некоторые его поля. Это особенно полезно, когда вам нужно работать с неизменяемыми объектами, но вы хотите создать их изменённые версии без необходимости переписывать код вручную.
🗣 В этом примере replace используется для изменения одного поля в объекте без изменения оригинала.
✔️ dataclasses.replace помогает сократить код и сделать его более читаемым при работе с неизменяемыми объектами. Python Learning 👩‍💻

✊Получите власть, которая и не снилась вашему отцу! 👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» -
✊Получите власть, которая и не снилась вашему отцу! 👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» - «Бот для Discord на Python: разработка и возможности»: регистрация На вебинаре мы:  - сделаем обзор платформы Discord и API - установим необходимые инструменты и библиотеки - разберем основы разработки бота в Discord По итогам вы узнаете: - основы работы с Discord API и возможность его использования для разработки ботов - как создать и настроить простого бота для своего сервера - как писать базовые команды для своего бота и управлять его поведением. 🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!

➡️ Использование functools.reduce для последовательного применения функции к элементам коллекции functools.reduce — это полез
➡️ Использование functools.reduce для последовательного применения функции к элементам коллекции functools.reduce — это полезная функция для свёртки (агрегирования) коллекции в одно значение. Она позволяет последовательно применить функцию к парам элементов в коллекции, сводя их к одному результату. Это особенно полезно для задач вроде суммирования, умножения или более сложных операций.
🗣 В этом примере reduce используется для умножения всех элементов списка.
✔️ functools.reduce помогает сделать код более декларативным и удобным для сложных операций над коллекциями. Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

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

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

Python Learning - Telegram kanali @python_per_month statistikasi va tahlili