Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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 29 231 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, 29 231 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 07 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.
29 231
Obunachilar
-824 soatlar
-577 kunlar
-22330 kunlar
Postlar arxiv
29 231
⚙️ rich.print()
rich.print() — это удобный способ красиво выводить текст, таблицы и логи в терминал с поддержкой цветного форматирования. Библиотека rich делает консольные приложения более читаемыми и наглядными.
🔗 Документация
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ signal.set_wakeup_fd()
signal.set_wakeup_fd() позволяет отправлять сигналы в файловый дескриптор вместо стандартного обработчика сигналов. Это полезно для обработки сигналов в асинхронных приложениях.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ os.getloadavg()
os.getloadavg() возвращает среднюю нагрузку на систему за последние 1, 5 и 15 минут. Это полезно для мониторинга производительности и загрузки CPU.
Python Learning 👩💻29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Декоратор @lru_cache(maxsize=2) кэширует результаты вызовов функции fibonacci(n), ускоряя вычисления. fibonacci(5) рекурсивно вычисляет сумму fibonacci(4) + fibonacci(3), что даёт 5. Код выполняется без ошибок.Python Learning 👩💻
29 231
🔥 Уже этой весной состоится 5-я юбилейная конференция Data Fusion 2025. Не пропустите самое масштабное событие в сфере анализа данных и ИИ.
💻Специалисты по работе с ИИ и данными из бизнеса, науки и государства соберутся на одной площадке, чтобы вместе ответить на ключевые вопросы:
— О чем говорят новейшие исследования в области ИИ в России и за рубежом?
— Как готовить кадры в эру ИИ?
— Как устроена экономика данных и какие отрасли будут ее драйверами?
— В чем особенности применения технологий ИИ и ML в фарме, медицине, промышленности, нейробиологии?
📍Встречаемся 16-17 апреля в Технологическом кластере «Ломоносов» в Москве.
Участие в конференции — бесплатное. Регистрация уже открыта – https://data-fusion.ru/
🙌 Увидимся на Data Fusion 2025!
#AI #ML #DataFusion #Конференция #IT #bigdata #datascience
29 231
⚙️ inspect.currentframe()
inspect.currentframe() позволяет получить текущий стек вызовов и информацию о выполняемом коде. Это полезно для отладки, логирования и анализа исполнения программы.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys.setswitchinterval()
sys.setswitchinterval() позволяет управлять частотой переключения потоков в Python, изменяя временной интервал между переключениями контекста. Это полезно для настройки многопоточных программ.
Python Learning 👩💻29 231
🌐Хотите войти в IT, но программирование кажется сложным? Вы уже пробовали учить Python, но застревали на базах данных, не понимали, как работает асинхронный код, и бросали попытки?
Тем временем компании продолжают искать Python-разработчиков. Они нужны в веб-разработке, data science, автоматизации. Этот язык один из самых востребованных, и освоить его — значит получить реальный шанс на хорошую работу.
Есть решение. Обучение «Python Developer. Basic» — это пошаговый путь от первых строк кода до уверенного Junior-разработчика. Вы освоите FastAPI, Django, работу с API, научитесь писать автотесты и работать с DevOps-инструментами.
👉Начните с нуля и получите сильное портфолио. Пройдите тест и получите доступ к бесплатным урокам и скидку на обучение: https://otus.pw/XQqu/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ inspect.getgeneratorstate()
inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода.
Python Learning 👩💻29 231
😈 Челлендж по запуску 12 простых IT-проектов за 12 месяцев
Летом 2023 г. появилось комьюнити инди-хакеров, в котором ребята решили запускать 1 простой продукт в онлайне каждый месяц.
И в реальном времени показывать: как разрабатывают, продвигают и сколько получилось заработать на запусках таких микро-проектов.
Например, вот 👉 пост про то, почему американцы платят $40 за простой конвертер картинок, который сделали за 4 недели. Несмотря на то, что вокруг полно бесплатных аналогов)
👉 Этот пост про то, как за 2 недели запустили темную тему с тарифами от $5 до $99. Четыре таких продукта приносят на пассиве как зп среднего разработчика.
А вот 👉 тут — как все может грустно закончиться, если 2 года пилить сложный продукт, не показывая его рынку.
👉 Здесь, как за 30 дней сделали приложение для решения задач по математике, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц.
А 👉 здесь рассказывают, как заработали 1 700 000 рублей на боте для создания фотокниг и какие фейлы допустили.
Первая находка в их комьюнити IT билдеров — метод, который позволяет сделать запуск за 1 месяц.
Вторая находка — метод продвижения, который они используют. В среднем на продвижение одного IT-продукта уходит $150, причем есть продукты с 200К+ юзеров 🙂
Вот здесь можно подписаться на канал, чтобы подглядеть за их запусками. А может, и попробовать сделать такой простой продукт самому)
29 231
⚙️ types.new_class()
types.new_class() позволяет динамически создавать новые классы во время выполнения программы. Это полезно для метапрограммирования, создания классов с динамическими атрибутами и автоматической генерации API.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ sys._current_frames()
sys._current_frames() позволяет получить стеки вызовов всех активных потоков в программе. Это полезно для отладки многопоточных приложений.
Python Learning 👩💻29 231
🚫 Антипаттерн недели: Ловушка с оператором
is при сравнении строк
В Python оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, а не равны ли их значения. Это может приводить к неожиданным ошибкам при сравнении строк.
✔️ Используйте == для сравнения значений строк, а не is.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
⚙️ dataclasses.astuple()
dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами.
Python Learning 👩💻29 231
🚀 Работаешь в Data Science? Заяви о себе на Data Fusion Contest 2025!
Data Fusion Contest 2025 это —
🔹возможность прокачать скилы на практике, внести вклад в развитие сообщества DS в России, а также погрузиться в новые DS/ML-методы;
🔹шанс сразиться с лучшими представителями профессии и проявить себя;
🔹возможность получить внушительный приз.
В этом году участников ждут 2 основные задачи:
«Label Craft» — про предсказание категории товаров.
«4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель.
И одна образовательная задача — «Distribution».
Победители смогут презентовать свои решения на конференции Data Fusion 2025 в кластере «Ломоносов».
Организаторы соревнования — ИТ-холдинг Т1 и ВТБ.
📆 Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года.
➡️ Регистрируйся на соревнование прямо сейчас.
Покажи, на что ты способен! 🔥
Подробнее о рекламодателе
29 231
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция filter() применяет лямбда-функцию lambda x: x % 2 == 0, оставляя только чётные числа. В результате получаем [2, 4, 6]. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
