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 29 238 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 686-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 583-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 238 obunachiga ega bo‘ldi.

05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -223 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.88% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 011 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 914 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 06 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.

29 238
Obunachilar
-824 soatlar
-577 kunlar
-22330 kunlar
Postlar arxiv
➡️ Использование подчеркивания в REPL Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора под
➡️ Использование подчеркивания в REPL Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:
>>> 3 * 3
9
>>> _ + 3
12
🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩‍💻

Python уже покорен? А как насчет Django? Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-ку
Python уже покорен? А как насчет Django?   Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-курс по Django. Программа начинается с создания и настройки простых проектов: блога и канбан-доски, а завершается подключением автоматических бэкапов.   Всего за час вы научитесь: 1️⃣ Работать с бэкендом и API 2️⃣ Создавать веб-приложение по шаблону от Django 3️⃣ Настраивать Nginx и Gunicorn 4️⃣ Автоматизировать резервное копирование   Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение прямо сейчас Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwEQ3nk

⚙️ XlsxWriter для записи файлов в формате Excel ℹ️ XlsxWriter — это очень мощный модуль Python для записи файлов в формате Ex
⚙️ XlsxWriter для записи файлов в формате Excel ℹ️ XlsxWriter — это очень мощный модуль Python для записи файлов в формате Excel. Он поддерживает добавление текста, чисел, формул, изображений и макросов Excel — среди прочих функциональных возможностей. ✔️ XlsxWriter даже интегрируется с pandas, известным пакетом Python для работы с данными. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ dir Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумыва
⚙️ dir Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались. ➡️ Используем командную строку:
>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)
🗣️ Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете. Python Learning 👩‍💻

🧑🏻‍💻Хотите начать карьеру в программировании или улучшить свои навыки? Python — один из самых востребованных языков, котор
🧑🏻‍💻Хотите начать карьеру в программировании или улучшить свои навыки? Python — один из самых востребованных языков, который откроет для вас множество возможностей. На курсе «Python Developer. Basic» вы научитесь создавать веб-приложения, работать с базами данных, использовать фреймворки FastAPI и Django, а также погрузитесь в асинхронное программирование. Не упустите шанс прокачать свои навыки под руководством опытных практикующих экспертов. Программа курса регулярно обновляется с учетом требований рынка. После окончания вы будете готовы к реальным задачам и сможете претендовать на роль уверенного Junior Python-разработчика. 🚀Старт группы уже близко, оставьте заявку прямо сейчас и получите скидку на обучение: https://otus.pw/Vnsw/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🧑🏻‍💻Хотите начать карьеру в программировании или улучшить свои навыки? Python — один из самых востребованных языков, котор
🧑🏻‍💻Хотите начать карьеру в программировании или улучшить свои навыки? Python — один из самых востребованных языков, который откроет для вас множество возможностей. На курсе «Python Developer. Basic» вы научитесь создавать веб-приложения, работать с базами данных, использовать фреймворки FastAPI и Django, а также погрузитесь в асинхронное программирование. Не упустите шанс прокачать свои навыки под руководством опытных практикующих экспертов. Программа курса регулярно обновляется с учетом требований рынка. После окончания вы будете готовы к реальным задачам и сможете претендовать на роль уверенного Junior Python-разработчика. 🚀Старт группы уже близко, оставьте заявку прямо сейчас и получите скидку на обучение: https://otus.pw/Vnsw/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Самый полный стартовый гайд по ботам Telegram (python) Смотреть статью

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое
🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Собес проведет Вадим Пуштаев, ex. head of backend в 💙, автор канала @pythonetc, архитектор в европейской компании Как это будет: 📂 Вадим будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Вадим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Вадиму 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: 2Vtzqxf5Xvt

➡️ Использование коллекций Python Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортеж
➡️ Использование коллекций Python Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().
Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.
🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу Counter() Python Learning 👩‍💻

➡️ Преобразование двух списков в словарь Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второ
➡️ Преобразование двух списков в словарь Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь? ✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip(). Python Learning 👩‍💻

🏎💨Не позволяйте вашим приложениям терять скорость! Обрабатывайте задачи эффективно с FastAPI. Узнайте, как фоновые задачи м
🏎💨Не позволяйте вашим приложениям терять скорость! Обрабатывайте задачи эффективно с FastAPI. Узнайте, как фоновые задачи могут повысить отзывчивость вашего приложения. Освойте FastAPI и научитесь улучшать производительность приложений. Повышение скорости ответа и снижение нагрузки — это реально. ⚡️Присоединяйтесь к открытому вебинару 20 мая в 20:00 мск и получите скидку на большое обучение «Python Developer. Basic»: https://otus.pw/yjXt/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков Когда мы работаем с большими наборами данных, важно
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков. ➡️ Пример кода Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти. Почему это полезно Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов. Python Learning 👩‍💻

➡️ clean-text для нормализации и очистки текста Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для пр
➡️ clean-text для нормализации и очистки текста Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка. Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré     rïght <3!«
в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"
🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для вс
➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda. 🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать. Библиотека решает несколько проблем: • Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный. • Пропущенные импорты мешают работе. • Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких
⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Использование функции sorted() В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенно
⚙️ Использование функции sorted() В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач. 🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:
sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]
➡️ А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:
sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']
Python Learning 👩‍💻

⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может
⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets. 🗣️ Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания па
⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await. 🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

DeepChem DeepChem — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая использует методы глубокого обучения для решения
DeepChem DeepChem — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая использует методы глубокого обучения для решения задач в области химии, биологии и материаловедения. DeepChem позволяет прогнозировать различные свойства молекул, такие как их активность, растворимость, токсичность и т.д., используя методы машинного обучения. Также библиотека может использоваться для быстрого и эффективного поиска потенциальных лекарственных средств из больших библиотек соединений. DeepChem может генерировать новые молекулы с заданными свойствами, что может быть полезно для разработки новых материалов и лекарств. Python Learning 👩‍💻

🧑🏻‍💻Хотите глубже понять Python и научиться использовать абстрактные классы и протоколы для создания более гибких и поддер
🧑🏻‍💻Хотите глубже понять Python и научиться использовать абстрактные классы и протоколы для создания более гибких и поддерживаемых приложений? Присоединяйтесь к открытому вебинару 13 мая в 20:00 МСК, где мы разберём абстрактные классы и протоколы в Python. Вы научитесь создавать и применять их с помощью модуля abc, улучшая архитектуру ваших проектов. Углубление знаний в ООП поможет вам писать более структурированный и расширяемый код, который станет основой для успешных проектов. Понимание абстракции — ключ к более высокому уровню разработки. 👉Регистрируйтесь и получите скидку на большую программу обучения "Python Developer. Basic": https://otus.pw/AMrK/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576