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 28 470 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 593-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 671-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 28 470 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -258 ga, so‘nggi 24 soatda esa -6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.01% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.41% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 997 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 971 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 27 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.
28 470
Obunachilar
-624 soatlar
-717 kunlar
-25830 kunlar
Postlar arxiv
28 470
➡️ Использование модуля contextvars для управления состоянием в асинхронном коде
Модуль contextvars, появившийся в Python 3.7, предоставляет механизм для хранения и управления контекстными переменными, которые сохраняют свое значение в пределах текущего потока или корутины.
🗣 Это особенно полезно в асинхронном программировании, где обычные переменные могут вести себя непредсказуемо из-за переключения контекстов.
✔️ contextvars повышает надежность и предсказуемость асинхронного кода, позволяя безопасно работать с состоянием.Python Learning 👩💻
28 470
➡️ Использование cachetools для кэширования в Python
cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.
• cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻28 470
➡️ Использование функции
itertools.tee() для дублирования итераторов
itertools.tee() — это интересная функция из модуля itertools, позволяющая создавать несколько независимых копий одного и того же итератора.
🗣️ Это полезно, когда вам нужно одновременно итерировать по одним и тем же данным в разных частях кода, не повторяя вычисления.
✔️ itertools.tee() делает работу с итераторами гибче и удобнее.Python Learning 👩💻
28 470
itemgetter()
itemgetter() — это функция из модуля operator, которая используется для извлечения элементов из объектов, поддерживающих индексирование (например, списки, кортежи, строки).
Python Learning 👩💻
28 470
🔍Открытое собеседование на Python-бекендера с разработчиком из Avito и Яндекс во вторник
10 июля(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
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. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxHAo3V
28 470
Функция start_new_thread
Функция start_new_thread из модуля thread в Python используется для создания нового потока выполнения. Она принимает два аргумента:
target: Это функция, которая будет выполняться в новом потоке.
args: Это кортеж, содержащий аргументы, которые будут переданы функции target.
Python Learning 👩💻
28 470
Singledispatch
Singledispatch — это декоратор из стандартной библиотеки Python functools, который позволяет создавать универсальные функции с одиночной диспетчеризацией.
Универсальная функция — это функция, которая может работать с объектами разных типов.
Одиночная диспетчеризация — это метод выбора реализации функции на основе типа одного из ее аргументов.
Python Learning 👩💻
28 470
Модуль threading
Модуль
threading в Python позволяет создавать и управлять потоками выполнения, что даёт возможность программам эффективно обрабатывать задачи параллельно. Потоки позволяют выполнять несколько частей программы одновременно, что может улучшить отзывчивость и производительность.
Python Learning 👩💻28 470
Класс Template
Класс Template позволяет создавать шаблоны текста с подстановкой переменных.
Это удобно для генерации текста на основе шаблона.
Python Learning 👩💻
28 470
CherryPy
CherryPy — это легковесный объектно-ориентированный веб-фреймворк на Python, предназначенный для быстрой разработки веб-приложений. Он отличается простотой и элегантностью подхода, позволяя создавать мощные и гибкие веб-сайты.
Python Learning 👩💻
28 470
🔵 Занимаешься IT и ищешь свежие идеи? На этом канале собраны инсайды СЕО 1win о развитии iGaming-бизнеса.
Узнай, как управлять крупной компанией в высококонкурентной нише, используя новые технологии и тренды.
Подписывайся на Owner 1win и будь в теме!
28 470
Библиотека ELI5
ELI5 (расшифровывается как "Explain like I'm 5") – это библиотека Python, предназначенная для отладки и объяснения предсказаний классификаторов машинного обучения. Она работает с популярными библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn, XGBoost, Keras.
Python Learning 👩💻
28 470
Открыт набор в Т-Академию
Пройдите бесплатное обучение по аналитике или разработке на задачах, похожих на те, с которыми работают специалисты в крупных ИТ-компаниях.
В Т-Академии студенты каждую неделю выполняют практические задания и развивают собственный pet-проект. Приглашенные наставники из Т-Банка помогут прокачаться в одном из треков — разработке (backend, frontend, mobile) или в продуктовой аналитике.
Подойдет тем, кто уже знает базу, но не понимает, как применить ее на практике.
Учеба онлайн, можно совмещать с вузом или работой.
Помимо хардов — прокачка софт-скиллов, тренировочные интервью, мастер-классы и встречи в городах, где есть ИТ-хабы Т‑Банка.
У лучших будет шанс продолжить карьеру в команде.
Подать заявку можно до 31 июля
28 470
NAPALM
NAPALM (Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor support) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизации сетевых задач.
Она обеспечивает унифицированный API для работы с сетевыми устройствами различных производителей, что упрощает разработку скриптов и программ для управления сетями.
Python Learning 👩💻
28 470
Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻
28 470
Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻
28 470
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 470
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 470
Cement
Cement — это фреймворк для создания интерфейсов командной строки (CLI). Он помогает разработчикам быстро создавать мощные и удобные CLI-приложения.
Python Learning 👩💻
28 470
tqdm
Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.
Python Learning 👩💻
