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 28 466 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, 28 466 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.
28 466
Obunachilar
-324 soatlar
-627 kunlar
-25530 kunlar
Postlar arxiv
28 466
⚙️ Улучшение работы со строками
Конкатенация строк через
+ в цикле создаёт множество временных объектов, что замедляет выполнение программы. Вместо этого используйте join().
❌ Проблема: При конкатенации строк через + создаётся новый объект строки на каждом шаге.
✔️ Решение: Используйте str.join(), который работает быстрее, так как заранее выделяет память для итоговой строки.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ ast.literal_eval()
Метод
ast.literal_eval() из модуля ast безопасно вычисляет выражения Python из строки. Это полезно для обработки данных из текстовых файлов или ввода, где требуется парсинг структур данных, таких как списки, словари или числа.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ ast.literal_eval()
Метод
ast.literal_eval() из модуля ast безопасно вычисляет выражения Python из строки. Это полезно для обработки данных из текстовых файлов или ввода, где требуется парсинг структур данных, таких как списки, словари или числа.
Python Learning 👩💻28 466
❓Вы когда-нибудь хотели стать лучшей версией себя?
Применять SQLAlchemy эффективнее — быстрее, лучше, умнее!
23 декабря, 20:00 мск — открытый урок для Python-разработчиков.
📒Что делать, если методы, использующие SQLAlchemy и СУБД, тормозят? Когда оптимизация внутри SQLAlchemy — благо, а когда — беда? Как создать удобную панель администрирования поверх SQLAlchemy?
Спикер Дмитрий Панкрашов — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД «Директум».
🟢Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/SrB3/
Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 466
⚙️ sys.getsizeof()
Метод
sys.getsizeof() позволяет узнать размер объекта в памяти, включая дополнительные данные, связанные с этим объектом. Это полезно для анализа потребления памяти в приложении.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ inspect.getsource()
Метод
inspect.getsource() из модуля inspect позволяет получить исходный код функции, класса или метода. Это полезно для анализа кода во время выполнения или создания инструментов для отладки и документации.
Python Learning 👩💻28 466
🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать?
📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час» вы сделаете первый шаг в мире веб-разработки. Мы начнём с идеи и за час создадим работающий проект.
⚙️Настроим окружение, создадим модель данных, разберёмся с админ-панелью и выведем результат на экран. Вы увидите, что программирование на Python — это просто, если за дело берутся профессионалы!
👉Присоединяйтесь 25 декабря в 20:00 мск и получите скидку🥳 на участие в большом курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3FMMQR
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 466
🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать?
📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час» вы сделаете первый шаг в мире веб-разработки. Мы начнём с идеи и за час создадим работающий проект.
⚙️Настроим окружение, создадим модель данных, разберёмся с админ-панелью и выведем результат на экран. Вы увидите, что программирование на Python — это просто, если за дело берутся профессионалы!
👉Присоединяйтесь 25 декабря в 20:00 мск и получите скидку🥳 на участие в большом курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3FMMQR
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Класс D наследуется от B и C. Вызов d.greet() ищет метод greet согласно MRO. Порядок поиска: D -> B -> C -> A. Поэтому вызывается метод greet из класса B.Python Learning 👩💻
28 466
➡️ Интересный факт о языке: Множественное присваивание
Множественное присваивание позволяет в одной строке присвоить значения сразу нескольким переменным. Также это позволяет легко обменивать значения между переменными без использования временной переменной.
Как это работает:
• Справа от знака = создаётся кортеж значений.
• Эти значения распаковываются и присваиваются переменным слева.
Python Learning 👩💻28 466
⚙️ zip()
Функция
zip() в Python используется для объединения нескольких итерируемых объектов (например, списков) в один итератор кортежей. Каждый кортеж содержит элементы, которые находятся на одинаковых позициях в исходных итерируемых объектах.
Python Learning 👩💻28 466
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое
yield from в Python и как оно помогает при работе с большими наборами данных?
Ответ ⬇️
yield from используется для делегирования работы с подгенераторами в Python. Это позволяет "плоско" и эффективно обрабатывать вложенные данные, избегая лишних циклов и улучшая производительность.
Пример использования ⚙️
def flatten(nested_list): for item in nested_list: if isinstance(item, list): yield from flatten(item) # Делегирует генерацию к вложенному списку else: yield item nested_list = [1, [2, [3, 4], 5], 6] for num in flatten(nested_list): print(num)Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ sys.intern()
В Python функция
sys.intern() оптимизирует хранение строк, создавая их в единственном экземпляре в памяти (интернирование). Это ускоряет сравнение строк за счёт сравнения ссылок, а не их содержимого.
Python Learning 👩💻28 466
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция generator возвращает 1 и 2 с помощью yield. При следующем вызове next(gen) выполняется return 3, вызывая StopIteration с атрибутом value равным 3. Это значение доступно через e.value.Python Learning 👩💻
28 466
⚙️ sys.setrecursionlimit()
В Python функция
sys.setrecursionlimit() позволяет изменить максимальную глубину рекурсии. Это полезно для задач с глубокой рекурсией, таких как обход деревьев или выполнение сложных алгоритмов.
Python Learning 👩💻28 466
Напоминаю, что у нас есть свой чат, где вы можете задавать вопросы
https://t.me/Chat_for_Python
28 466
❌ Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов по умолчанию
Использование изменяемых объектов (например, списков или словарей) в качестве значений по умолчанию для аргументов функции может привести к неожиданному поведению.
Значение по умолчанию (
[]) создаётся один раз при определении функции и используется повторно для всех вызовов. Поэтому изменения сохраняются между вызовами функции.
✔️ Как исправить:
Используйте None и создавайте новый список внутри функции:
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
print(add_item(1)) # [1]
print(add_item(2)) # [2] — теперь всё работает правильно!28 466
🤔 Как это работает? — Python: List Comprehension
List comprehension — это мощный способ создавать списки в Python одной строкой. Давайте разберём, как работает этот синтаксис.
➡️ Как это работает:
• range(10) генерирует числа от 0 до 9.
• Для каждого числа x из range(10) выполняется выражение x**2, которое возводит x в квадрат.
• Результаты собираются в список squares.
Развернутый аналог:
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
print(squares) #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]