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 28 426 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 587-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 662-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 28 426 obunachiga ega bo‘ldi.
01 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -254 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 7.80% 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 2 218 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 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 02 Sentabr, 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.
28 426
Obunachilar
-1224 soatlar
-507 kun
-25430 kun
Postlar arxiv
28 424
Метод partition()
Метод
partition() — это метод строк (strings), который используется для разделения строки на три части на основе заданного разделителя. Этот метод возвращает кортеж из трех элементов:
— Часть строки перед первым вхождением разделителя.
— Сам разделитель.
— Часть строки после первого вхождения разделителя.
#для_начинающих28 424
Библиотека Feather
Feather — это формат данных и библиотека для работы с ним, разработанные для Python. Этот формат обеспечивает быстрое и эффективное чтение и запись данных в структурированных табличных форматах, а также обмен данными между Python и другими языками программирования, такими как R.
Для работы с
Feather, вам потребуется установить библиотеку pyarrow, так как Feather использует Apache Arrow для внутреннего представления данных. Установка pyarrow можно выполнить с помощью инструмента управления пакетами, такого как pip. После установки библиотеки pyarrow, вы можете использовать ее для чтения и записи данных в формате Feather
#для_продвинутых28 424
Бесплатный вебинар Python: Как стать востребованным backend разработчиком.
⏰ Когда: 27 сентября в 19:00 мск
Что узнаете за 2 часа:
✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.
✔️Какие знания нужны для входа в профессию.
✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.
✔️Какому бизнесу нужны Python-разработчики и почему Python хорош именно для веб-разработки.
А еще вас ждет Q&A сессия и увлекательный квиз!
🎁 Всем, кто зарегистрировался - Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику - Карта компетенций Python-разработчика.
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KScaC
28 424
Хакеры в шоке!!!
Среди них завелся бесстрашный и начал вести свой канал, где сливает все их рабочие схемы!
0.09% людей: пока что попали на канал «АнтиХакер» и больше не поведутся на дешевые разводы
Успей подписаться, пока бывшие коллеги до него не добрались!
✈️ @a_xaker
28 424
whylogs
whylogs — это библиотека для профилирования и анализа данных в Python. Она предоставляет средства для сбора статистики о данных, визуализации этой статистики и создания профилей данных для мониторинга и анализа.
#для_начинающих
28 424
🔥Научитесь создавать надежные и читаемые программы с SOLID
🔊Встречаемся 25 сентября в 20:00 мск на бесплатном открытом уроке «Особенности обработки исключений с точки зрения SOLID принципов».
Ключевыми темами этого урока будут:
1. Какие исключения и где их стоит обрабатывать:
— Основные типы исключений и их назначение;
— Места, где следует обрабатывать исключения (локальная или глобальная обработка); - Пользоваться или продолжать выброс исключений.
2. Стратегии обработки исключений:
— Принцип единственной ответственности (Single Responsibility Principle) и обработка исключений;
— Принцип открытости/закрытости (Open/Closed Principle) и обработка исключений;
— Принцип подстановки Барбары Лисков (Liskov Substitution Principle) и обработка исключений;
— Принцип разделения интерфейса (Interface Segregation Principle) и границы обработки исключений;
— Принцип инверсии зависимости (Dependency Inversion Principle) и управление исключениями.
💡Участники урока получат практические примеры и сценарии, чтобы разобраться в лучших практиках обработки исключений с учетом SOLID принципов. Мы также рассмотрим ситуацию, когда обработку исключений не следует производить, а вместо этого стоит использовать альтернативные стратегии, такие как возвращать специальные коды ошибок или использовать паттерн Either.
➡️ Пройдите вступительное тестирование, мы запишем вас на урок и напомним заранее
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 424
Обработчик ошибок в Flask
В Flask, вы можете использовать обработчики ошибок для обработки различных видов ошибок, которые могут возникнуть в вашем веб-приложении. Обработчики ошибок позволяют вам красиво представлять ошибки пользователю, а также выполнять дополнительные действия, такие как запись журналов или отправка уведомлений об ошибке. Flask предоставляет декораторы для создания обработчиков ошибок.
На картинке пример обработчика ошибки 404 (Not Found).
#для_продвинутых
28 424
Как указать очередь в Celery?
Для указания очереди (queue) в Celery, вы можете воспользоваться параметрами queue, delay или apply_async при определении задачи (task). Этот параметр позволяет указать, в какую очередь следует поместить задачу. Очереди обычно используются для распределения задач между разными воркерами (workers) или группами воркеров.
#для_продвинутых
28 424
@app.route()
@app.route() — это декоратор, который используется для создания маршрутов (роутов) в вашем веб-приложении на основе Flask. Маршруты определяют, какие функции-обработчики должны вызываться при обращении к определенным URL-адресам.
В этом примере мы создали Flask-приложение и определили два маршрута с помощью декораторов @app.route(). Первый маршрут соответствует корневому URL-адресу ('/'), а второй маршрут соответствует URL-адресу '/about'. Когда пользователь переходит по этим URL-адресам, соответствующие функции (home() и about()) выполняются, и результат их выполнения возвращается клиенту.
#для_продвинутых28 424
⚡️ Друзья, мы создали новый канал по изучению C# и разработке игр на Unity.
👉 C#/Unity Learning👈
Заходите, если интересно
28 424
Как просмотреть методы объекта?
Чтобы посмотреть все методы и атрибуты, связанные с определенным объектом в Python, можно использовать функцию dir(). Она принимает объект в виде аргумента и возвращает список имен всех атрибутов и методов объекта.
#для_начинающих
28 424
Может ли быть индекс списка отрицательным?
Да, индекс списка может быть отрицательным. В таком случае, отрицательное значение считается от конца списка, где -1 соответствует последнему элементу, -2 — предпоследнему элементу и так далее.
#для_начинающих
28 424
❓Как сочетать мощь SQL и гибкость Pandas для комплексного анализа данных?
Расскажем на практическом открытом уроке 25 сентября в 20:00 по Москве.
Преподаватель: Роман Козлов, ведущий аналитик ГКУ "Новые технологии управления"
Вебинар приурочен к онлайн-курсу "Python для аналитики"
🔸На вебинаре рассмотрим:
- Основы работы с библиотекой Pandas для анализа данных;
- Извлечение данных из SQL-базы данных прямо в Pandas DataFrame;
- Применение SQL-запросов внутри Pandas;
- Выгрузку обработанных данных из Pandas обратно в SQL;
- Примеры реальных сценариев анализа данных с использованием SQL и Pandas.
🔸В результате вебинара вы попрактикуетесь в интеграции SQL-запросов и Pandas, обработке и сохранении результатов анализа в базе данных.
Больше навыков по аналитике можно получить на курсе "Python для аналитики" от OTUS.
👉Зарегистрироваться на вебинар
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 424
Дорогие подписчики, Telegram выкатил обновление, в котором появилась возможность публиковать истории от лица каналов.
Мне как админу очень интересно как это работает, поэтому если у вас есть Premium, проголосуйте пожалуйста
https://t.me/python_per_month?boost
P.S Возможно чтобы проголосовать вам придется обновить Telegram
28 424
Ruff
Ruff - это линтер для проверки качества кода.
Он помогает обнаруживать ошибки, следовать стилистическим рекомендациям и в целом писать более чистый и читаемый код.
Ruff можно использовать для проверки как отдельных файлов, так и целых проектов.
28 424
28 424
В чём разница между типами list и tuple?
В Python, список (list) и кортеж (tuple) являются двумя различными типами данных, которые предоставляют набор элементов в определенном порядке. Основная разница между ними заключается в том, что список может быть изменен (мутабельный тип), а кортеж является неизменяемым (иммутабельным типом).
То есть, после создания кортежа, вы не можете изменять его содержимое, добавлять или удалять элементы. Это делает кортежи более эффективными по памяти и дает гарантию того, что их содержимое не будет изменено случайно в коде. В то время как список может быть изменен, что было бы очень полезно, если вам нужна коллекция элементов, которые вы можете изменять по ходу выполнения кода.
Другая разница между списком и кортежем заключается в скорости доступа к элементам. За счет того, что кортежи являются неизменным типом данных, они обрабатываются быстрее, чем списки.
#для_начинающих
