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 28 463 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, 28 463 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.
28 463
Obunachilar
-324 soatlar
-627 kunlar
-25530 kunlar
Postlar arxiv
28 463
➡️ Memray — профилирование памяти для Python
Memray — это современный инструмент для профилирования памяти в Python, разработанный командой Bloomberg. Он позволяет детально отслеживать выделение и использование памяти в ваших приложениях, что помогает выявлять утечки и оптимизировать производительность.
• Глубокий анализ: Memray отслеживает все выделения памяти, включая те, что происходят в нативных расширениях на C/C++.
• Гибкие отчёты: Генерирует отчёты в виде текстовых файлов, графов и HTML-страниц для наглядного представления данных.
• Поддержка многопоточности: Корректно работает с многопоточными приложениями, обеспечивая точный анализ.
• Интеграция с Jupyter: Позволяет визуализировать данные профилирования прямо в Jupyter Notebook.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻28 463
🤓 Не можем обойти стороной новый выпуск подкаста «Деньги любят техно». Команда делает сезон про различия подходов к работе в DS-подразделениях в финтехе и в других отраслях, и второй эпизод посвящен промышленности. Если хотите успешно пройти собеседование – включайте!
Что в эпизоде:
● Чем отличается набор скиллов и необходимых знаний;
● С какими данными приходится работать, как часто нужно их обновлять, какие подходы к объединению данных из разных источников используют в финтехе и в промышленности;
● Какие задачи решают DS в обеих отраслях и похожи ли они между собой;
● Где интереснее и какие дополнительные навыки нужны для работы в обеих отраслях?
С разных сторон делятся опытом директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко и начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ Юлий Шамаев.
Видео-версия 👀
Аудио 🎧
28 463
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
В inner переменная x обозначена как nonlocal, поэтому изменение внутри inner влияет на x в outer, и функция возвращает local nonlocal.
Python Learning 👩💻
28 463
⚙️ contextlib.redirect_stdout
Функция
contextlib.redirect_stdout в Python временно перенаправляет вывод print() и других операций записи. Полезно, когда нужно записать вывод в файл или перехватить его для дальнейшей обработки.
Python Learning 👩💻28 463
👩💻 Задача по Python
Напишите функцию, которая принимает целое число
n и возвращает список всех чисел Фибоначчи, которые меньше или равны этому числу n. Числа Фибоначчи — это последовательность, где каждое число является суммой двух предыдущих: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, ...
Пример:
Для n = 10 ожидаемый вывод:
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8]28 463
🚀 Вебинар: Погружение в децентрализованные технологии🚀
Узнайте, как использовать Solidity для создания продвинутых dApp. Этот вебинар важен для понимания текущего состояния и потенциала Web3, что критично для разработчиков в освоении Solidity и создании продвинутых dApp.
⏰ Дата и время: 11.11.2024 в 20:00 (мск)
На уроке будет:
- Обсуждение базовых технологий, включая блокчейн и смарт-контракты
- Представление и анализ нескольких децентрализованных приложений
- Рассмотрение успешных кейсов использования Solidity
- Обсуждение безопасности
- Прогнозы и перспективы развития децентрализованных технологий
В результате участники получат актуальные знания о применении Solidity в разработке современных dApp.
Не упустите возможность узнать больше о dApp и их потенциале!
👉 Зарегистрируйтесь для участия: https://clck.ru/3ETp4R
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 463
⚙️ __del__
В Python метод
__del__ служит деструктором, который вызывается при уничтожении объекта. Он позволяет выполнять завершающие действия, такие как освобождение ресурсов или запись логов, перед тем как объект будет удалён сборщиком мусора.
Python Learning 👩💻28 463
Присоединяйтесь к бесплатному мини-курсу «Симулятор профессии дата-сайентист»
За 3 дня с нуля создадите виртуального робота-помощника (как Siri, Олег или Маруся) и решите несколько типичных задач дата-сайентиста, чтобы понять, подходит ли вам это направление
А еще:
- поймете, какие навыки нужны для работы в Data Science
- познакомитесь с языком Python
- узнаете о библиотеках Pandas, Plotly, Numpy
- освоите основы машинного обучения
- поработаете с Google Colab
- напишете AI-driven прототип
Все участники получат подарки: чек-листы и гайды, и чтобы больше узнать о профессии, бессрочный доступ к курсу «Основы Python: пишем чат-бота»
Записаться на мини-курс и забрать подарки
28 463
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает метод
@property в Python, и почему он считается полезным для инкапсуляции?
Ответ ⬇️
@property в Python позволяет создавать методы, которые можно вызывать как атрибуты. Это удобно для инкапсуляции и контроля над доступом к данным, позволяя нам реализовать "геттеры" и "сеттеры" в виде атрибутов, вместо прямого изменения переменных. @property можно использовать для вычисляемых значений или для валидации перед присвоением, сохраняя при этом простой синтаксис атрибутов.
Пример использования ⚙️
class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius @property def radius(self): return self._radius @radius.setter def radius(self, value): if value < 0: raise ValueError("Радиус не может быть отрицательным") self._radius = value circle = Circle(5) print(circle.radius) # 5 circle.radius = 10 print(circle.radius) # 10 circle.radius = -1 # Ошибка: ValueErrorPython Learning 👩💻
28 463
⚙️ itertools.product()
В Python функция
itertools.product() генерирует декартово произведение нескольких итерируемых объектов, что удобно для перебора всех комбинаций элементов.
Python Learning 👩💻28 463
⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом?
Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск!
Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://clck.ru/3ESZ3Z
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 463
⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом?
Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск!
Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://clck.ru/3ESZ3Z
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 463
⚙️ itertools.combinations()
В Python функция itertools.combinations() генерирует все возможные комбинации элементов заданной длины из итерируемого объекта. Это полезно для задач, связанных с перебором подмножеств.
Python Learning 👩💻
28 463
Соединение списка и множества в словарь
Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции
zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict().
fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}.
Python Learning 👩💻28 463
Соединение списка и множества в словарь
Для соединения списка и множества в словарь можно использовать встроенную функцию
zip(). Эта функция объединяет элементы нескольких последовательностей (`списков`, множеств, кортежей и т.д.) в кортежи.
Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict().
fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}.28 463
✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо
Выше приведено решение с помощью слайсов.
Python Learning 👩💻
28 463
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция make_multiplier возвращает лямбду, которая замыкает n. doubler умножает на 2, а tripler — на 3, поэтому результат 10 и 15.
Python Learning 👩💻
28 463
⚙️ filter()
В Python функция
filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных.
Python Learning 👩💻