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 29 218 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 695-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 612-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 218 obunachiga ega bo‘ldi.
07 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -228 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.07% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 066 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 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 08 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.
29 218
Obunachilar
-1224 soatlar
-567 kunlar
-22830 kunlar
Postlar arxiv
29 216
➡️ В чем разница между итераторами и генераторами в Python?
Итераторы — это объекты, которые реализуют методы
__iter__() и __next__().
Генераторы — это особый вид итераторов, создаваемых с помощью функций с ключевым словом yield, позволяющие ленивую генерацию значений по одному.
✔️ Генераторы позволяют экономить память, так как значения вычисляются по мере необходимости.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻29 216
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 23-24 октября 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:LjN8KKmau
29 216
➡️ Использование библиотеки pynecone для создания веб-приложений на Python
pynecone — это библиотека, которая позволяет легко создавать интерактивные веб-приложения с использованием только Python.
• Она упрощает процесс разработки, устраняя необходимость в написании JavaScript, HTML или CSS. Все веб-элементы и взаимодействия описываются непосредственно на Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 216
Очистка элементов в последовательности
Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Для этого используют
itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передаётся контейнер, к примеру список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в контейнере.
Если логическое значение равно True или 1, то элемент остаётся в последовательности, иначе — удаляется из нее.
Python Learning 👩💻29 216
❓ Вопрос на собеседовании
Как работают дескрипторы в Python и в каких случаях их полезно использовать?
Ответ ⬇️
Дескриптор — это класс, который реализует методы доступа __get__, __set__ и/или __delete__. Дескрипторы полезны для создания управляемых атрибутов, например, для валидации или кэширования данных.
Пример использования ⚙️
class Descriptor: def __get__(self, instance, owner): return instance._value def __set__(self, instance, value): if value < 0: raise ValueError("Значение должно быть положительным!") instance._value = value class MyClass: value = Descriptor() def __init__(self, value): self.value = value obj = MyClass(10) print(obj.value) # 10 obj.value = -5 # Ошибка: Значение должно быть положительным!Python Learning 👩💻
29 216
➡️ Использование библиотеки fastjsonschema для валидации JSON-схем в Python
fastjsonschema — это новая библиотека, выпущенная в 2024 году, которая обеспечивает высокопроизводительную валидацию JSON-документов на основе схем.
Она значительно быстрее большинства аналогов, таких как jsonschema, и идеально подходит для проектов, где критична скорость обработки данных.
• fastjsonschema — отличный выбор для тех, кому важна производительность при работе с JSON-схемами.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 216
По статистике всего лишь 5% разработчиков получают зп 400к+ в РФ.
Причин очень много, но одна из главных — высокие доходы в АйТи не совместимы с отдыхом…
Для такой зарплаты нужно забить на личную жизнь. Днём работать, а всё свободное время тратить на изучение новых технологий, прохождение курсов и чтение книг.
Но есть ли другой путь?
Канал ML-инженера Олега Андриянова о том, как быстро расти в зарплате благодаря софт скиллам.
За 4 года в ИИ-разработке Олег вырос в доходах в 12.5 раз.
При этом продолжает качать и хард скилы, но не тратит на них всё свободное время.
Посты, которые будут вам полезны:
— какие 2 софт скилла помогают зарабатывать больше?
— как справляться со стрессом на работе, чтобы быть продуктивным?
— как гарантировано повысить себе зарплату?
— какой есть грязный трюк для повышения доходов?
Так что если вы хотите получать больше, подписывайтесь на канал Олега. И войдите в 5% золотых айтишников.
29 216
➡️ Использование модуля zoneinfo для работы с временными зонами в Python
Модуль zoneinfo, добавленный в Python 3.9, позволяет работать с временными зонами, используя базу данных IANA.
🗣 Это полезно для приложений, которые работают с пользователями из разных часовых поясов или управляют расписаниями событий.
✔️ Отличное решение для точного управления датами и временем с учётом локальных особенностей.Python Learning 👩💻
29 216
➡️ Использование библиотеки EdgeDB для работы с базами данных на Python
EdgeDB — это база данных и клиентская библиотека для Python, которая предлагает более современный и удобный подход к управлению схемами и запросами по сравнению с традиционными SQL базами данных.
Она поддерживает реляционные данные, но при этом использует запросы в стиле графов и обеспечивает автоматическое управление схемами.
• EdgeDB — отличный выбор для тех, кто хочет работать с базами данных, избегая сложности традиционного SQL и улучшая удобство работы с данными.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 216
Систематизируете и углубите знания бэкенд-разработки на Python на курсе Яндекс Практикума за 6 месяцев.
Преимущества курса:
— актуальная программа, которая постоянно обновляется;
— много практики, лайвкодинг и хакатон;
— возможность совмещать с другой учёбой или работой;
— наставники из Яндекса и не только;
— помощь с трудоустройством.
◾️Погружайтесь в Python, нарабатывайте нужные навыки и осваивайте инструменты для работы. Начните курс бесплатно, а если понравится, платите как удобно: в рассрочку или целиком.
→ Начать бесплатно
29 216
➡️ Использование функции
functools.cache для кэширования результатов
functools.cache — это полезный инструмент для кэширования результатов функций, что позволяет существенно ускорить выполнение программы при многократных вызовах с одинаковыми аргументами. Кэширование помогает избежать повторных вычислений, особенно в случае дорогостоящих операций.
🗣 Это полезно при работе с рекурсивными функциями или задачами, которые требуют повторяющихся вычислений.
✔️ Отличное решение для оптимизации кода и повышения производительности.Python Learning 👩💻
29 216
Функция sample()
Функция
sample() модуля random в Python возвращает случайную выборку элементов из последовательности. В первом параметре функции указываем последовательность, во втором параметре — количество элементов, которые мы хотим выбрать случайным образом.
Python Learning 👩💻29 216
Главная конференция по бизнесу в Telegram
31 октября в Москве пройдёт первая конференция по Telegram от крупнейшего сервиса аналитики Telemetr. Топы Телеграм-рынка, маркетологи и представители бизнеса обсудят самые актуальные тенденции и перспективы развития платформы Telegram.
Присоединиться к мероприятию можно будет и онлайн. Тут найдёте всю информацию - https://telemetr.pro.
На конференции вас ждут:
- 20+ опытных спикеров
- 1000+ онлайн и офлайн участников
- две сцены
- нетворкинг активности
- лаунж зона
- вкусный фуршет
- яркое afterparty в PAPA Moscow
Спикерами главной сцены будут: Артемий Лебедев, руководитель Telemetr - Денис Ларионов, основатель агентства GoDigital - Сурен Альбертян, основатель Сидорин ЛАБ - Дмитрий Сидорин и многие другие!
За подробностями сюда - https://telemetr.pro
А купить билет со скидкой в 10% можно, использовав наш промокод - TMConf10
Купить билет - https://telemetr.pro
29 216
PyOgre
PyOgre — это связка Python с OGRE (Object-Oriented Graphics Rendering Engine), мощным 3D-движком, написанным на C++. Она позволяет разработчикам создавать игры, демо-версии и другие 3D-приложения, используя Python.
Python — более простой и понятный язык, чем C++, что делает PyOgre более доступным для начинающих разработчиков. PyOgre позволяет использовать Python для создания сложных 3D-приложений, сохраняя при этом высокую производительность OGRE.
Python Learning 👩💻
29 216
Погрузитесь в мир Python с нашим бесплатным курсом!
🎓 Включено 45 уроков, 56 упражнений в тренажере и 163 проверочных теста. Узнаете, как создавать программы, работать с условиями и функциями.
Что вы освоите:
— Составление программ из нескольких модулей.
— Анализ ошибок в коде с использованием отладочной печати.
📚 Курс охватывает основы Python: синтаксис, условия, циклы, типы данных и библиотеки. Практика на каждом шаге поможет вам уверенно использовать язык.
Начните свое обучение с бесплатного базового курса Python и вы сможете создавать несложные программы, а так же анализировать ошибки в коде!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KBpGR
29 216
Погрузитесь в мир Python с нашим бесплатным курсом!
🎓 Включено 45 уроков, 56 упражнений в тренажере и 163 проверочных теста. Узнаете, как создавать программы, работать с условиями и функциями.
Что вы освоите:
— Составление программ из нескольких модулей.
— Анализ ошибок в коде с использованием отладочной печати.
📚 Курс охватывает основы Python: синтаксис, условия, циклы, типы данных и библиотеки. Практика на каждом шаге поможет вам уверенно использовать язык.
Начните свое обучение с бесплатного базового курса Python и вы сможете создавать несложные программы, а так же анализировать ошибки в коде!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KBpGR
29 216
➡️ Использование модуля
contextlib.AsyncExitStack для управления асинхронными ресурсами
AsyncExitStack из модуля contextlib позволяет динамически управлять асинхронными ресурсами, такими как файлы, сетевые соединения или блокировки, создавая стек контекстных менеджеров. Это полезно, когда требуется работать с неизвестным заранее количеством контекстных менеджеров.
🗣 Этот инструмент помогает гибко работать с ресурсами в асинхронном коде, упрощая управление их инициализацией и освобождением.
✔️ AsyncExitStack позволяет добавлять и обрабатывать несколько контекстных менеджеров в асинхронном режиме, гарантируя корректное завершение работы с ресурсами.Python Learning 👩💻
29 216
Ваш код и алгоритмы уже устарели, а вы даже не подозреваете об этом
Каждый день появляются новые подходы в Machine Learning и Data Science, а вы всё ещё используете старые методы?
Artificial Intelion — это ежедневные инсайты из мира ИИ, актуальные исследования и полезные фреймворки, которые вы сможете сразу применить в работе.
Прокачайте свои навыки и узнайте, как внедрить последние технологии в проекты, чтобы оставаться впереди конкурентов.
Удиви своих коллег знаниями по DS и ML: @artificial_intelion
