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 28 462 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 585-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 671-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 28 462 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -250 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.30% 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 2 079 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 29 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.
28 462
Obunachilar
-424 soatlar
-557 kunlar
-25030 kunlar
Postlar arxiv
28 462
➡️ 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 👩💻28 462
➡️ 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 👩💻28 462
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
28 462
➡️ 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 👩💻28 462
➡️ 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 👩💻
28 462
🔵 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
28 462
➡️ 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 👩💻
28 462
➡️ 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 👩💻28 462
✊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!
28 462
➡️ 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 👩💻
28 462
Знаете основы Python, но руки не доходят сделать первый шаг к практике?
Сделайте его под руководствои опытного разработчика за полтора часа практики! Приглашаем вас на бесплатный практикум от преподавателя школы IT профессий Level Up - «Мой первый бот в Telegram»
По окончании практикума вы:
СОЗДАДИТЕ БОТА С НУЛЯ
ПОРАБОТАЕТЕ СО СТОРОННИМИ ПРИЛОЖЕНИЯМИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БОТА
НАУЧИТЕСЬ РАЗВЕРТЫВАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ НА СЕРВЕРЕ
Спикер практикума - Евгений Сергунин (Big Data аналитик в компании Wildberries)
Оставить заявку на практикум
Забронировать место на курсе «Python разработчик Junior» с выгодой 6000 рублей за раннее бронирование
28 462
➡️ Использование
contextlib.nullcontext для временного отключения контекстного менеджера
Начиная с Python 3.7, появился contextlib.nullcontext, который используется в ситуациях, когда требуется контекстный менеджер, но не нужно выполнять никаких действий в начале и конце блока. Это удобно, когда вы хотите условно использовать контекстный менеджер или временно его отключить.
🗣 В этом примере nullcontext используется для обхода реального контекстного менеджера, если он не нужен в текущих условиях.
✔️ nullcontext помогает упростить код, где контекстный менеджер используется только в определённых случаях, сохраняя при этом структуру программы.
Python Learning 👩💻28 462
➡️ Poetry — удобный менеджер зависимостей и инструмент для упаковки Python-проектов
Poetry — это современный инструмент для управления зависимостями и сборки Python-проектов. Он предоставляет удобный интерфейс для добавления и обновления зависимостей, а также упрощает процесс создания и публикации пакетов. Poetry автоматически генерирует файл pyproject.toml, который используется для управления метаданными и настройками проекта.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 462
➡️ HTTPX — современный клиент для работы с HTTP-запросами
HTTPX — это библиотека для выполнения HTTP-запросов, которая поддерживает асинхронные операции, полную совместимость с requests, и предоставляет мощные возможности для работы с сетевыми запросами. Она идеально подходит для тех случаев, когда вам нужно быстро и эффективно выполнять HTTP-запросы в асинхронных приложениях.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 462
➡️ Использование
functools.cache_property для кеширования свойств объектов
Начиная с Python 3.8, появился декоратор functools.cached_property, который позволяет кешировать результат вычисления свойства объекта. Это полезно, когда свойство требует сложных вычислений или обращений к ресурсам, но результат не меняется при повторных вызовах.
🗣 В этом примере свойство expensive_computation вычисляется только один раз, и при последующих вызовах возвращается закешированное значение.
✔️ cached_property делает код более эффективным, избегая повторных вычислений для неизменяемых свойств объекта.Python Learning 👩💻
28 462
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
28 462
Игра «Камень, Ножницы, Бумага» на Python
Выше представлен код игры "Камень, Ножницы, Бумага", где игра продолжается до тех пор, пока пользователь не решит выйти.
Результат работы кода представлен выше.
