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 29 224 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, 29 224 obunachiga ega bo‘ldi.

06 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 7.03% 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 2 055 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.

29 224
Obunachilar
-1224 soatlar
-567 kunlar
-22830 kunlar
Postlar arxiv
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО ВРЕМЕННЫМ РЯДАМ И AI 🔥 Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить временные ряды? Мы создали
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО ВРЕМЕННЫМ РЯДАМ И AI 🔥 Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить временные ряды? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачаться в одной из самых востребованных аналитических областей абсолютно бесплатно! 📌 Темы занятий: 1. Основы анализа временных рядов 2. Прогнозирование на основе временных рядов с помощью AI 3. Выявление аномалий в данных с помощью нейросетей 4. Применение временных рядов в рекомендационных системах 5. Тенденции и будущее анализа временных рядов с AI Почему временные ряды? Потому что это одна из центральных тем, они отличаются тем, что: 🧬 1. Очень нужны компаниям - прям прямая необходимость 🧬 2. Очень непредсказуемые - в отличие от CV, где всё понятно, тут итоговая точность нейронки вообще непредсказуемая 🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!

⚙️ min() и max() В Python функции min() и max() используются для нахождения минимального и максимального значений в итерируем
⚙️ min() и max() В Python функции min() и max() используются для нахождения минимального и максимального значений в итерируемых объектах. Эти функции поддерживают кастомные критерии сравнения. Python Learning 👩‍💻

⚙️ heapq.heappush() и heapq.heappop() В Python модуль heapq предоставляет функции для работы с кучами (heap) — структурами да
⚙️ heapq.heappush() и heapq.heappop() В Python модуль heapq предоставляет функции для работы с кучами (heap) — структурами данных для управления приоритетами. heappush() добавляет элемент в кучу, а heappop() удаляет наименьший элемент. Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools.lru_cache В Python декоратор functools.lru_cache кэширует результаты вызовов функции, что позволяет ускорить вып
⚙️ functools.lru_cache В Python декоратор functools.lru_cache кэширует результаты вызовов функции, что позволяет ускорить выполнение повторяющихся вычислений. Это удобно для оптимизации функций с дорогостоящими вычислениями. Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Метод __enter__ выполняется при входе в блок with, выводя Entering. Зн
Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️
Метод __enter__ выполняется при входе в блок with, выводя Entering. Значение "Context Active" возвращается в переменную ctx и выводится. Исключение ValueError возникает, но перед этим вызывается __exit__, выводящий Exiting. Затем исключение не подавляется, и программа завершится с сообщением об ошибке.
Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools.partial В Python функция functools.partial() позволяет создавать новую функцию с заранее зафиксированными значен
⚙️ functools.partial В Python функция functools.partial() позволяет создавать новую функцию с заранее зафиксированными значениями некоторых аргументов. Это удобно для упрощения вызовов функций с часто используемыми параметрами. Python Learning 👩‍💻

👩‍💻 Задача по Python: Уникальные элементы с сохранением порядка Напишите функцию, которая принимает список и возвращает нов
👩‍💻 Задача по Python: Уникальные элементы с сохранением порядка Напишите функцию, которая принимает список и возвращает новый список, содержащий только уникальные элементы, сохраняя их порядок появления. Пример:
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 3, 5, 1]
result = unique_order(numbers)
print(result)  
# Ожидаемый результат: [1, 2, 3, 4, 5]
Решение задачи на картинке ☝️ Python Learning 👩‍💻

⚙️ map() В Python функция map() позволяет применить заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта, создавая новый
⚙️ map() В Python функция map() позволяет применить заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта, создавая новый объект с результатами. Это удобно для преобразования данных. Python Learning 👩‍💻

😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻
😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻

😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻
😁 Жиза? Python Learning 👩‍💻

⚙️set.intersection() В Python метод set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствую
⚙️set.intersection() В Python метод set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствуют во всех переданных множествах. Это удобно для нахождения общих данных. Python Learning 👩‍💻

⚙️list.append() В Python метод list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять
⚙️list.append() В Python метод list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять список. Python Learning 👩‍💻

❓Знаете, как неудобно искать нужные библиотеки, переносить виртуальные окружения или запускать проекты с десятками ошибок из-
❓Знаете, как неудобно искать нужные библиотеки, переносить виртуальные окружения или запускать проекты с десятками ошибок из-за «не тех» версий? Теперь можно всё упростить — приходите на бесплатный урок по управлению зависимостями в Python 27 ноября в 19:00 мск! 📗Откройте для себя инструменты Pipenv и Poetry, которые берут под контроль все зависимости в вашем проекте. Больше никаких сюрпризов, когда код «вдруг перестал работать» 📗Мы покажем, как легко устанавливать, настраивать и управлять пакетами для создания чистой и воспроизводимой среды. Вы узнаете, в чем отличие Pipenv и Poetry, и как их можно использовать в любых проектах на Python. 💻Представьте: ваш код работает идеально на любом устройстве. Вы экономите время и больше не теряете контроль над версиями и пакетами. Это уровень профессионалов и вы можете его достичь! 🛑Регистрируйтесь на открытый урок и получите скидку на участие в курсе «Python Developer. Basic»: https://clck.ru/3EpkmD Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Вопрос на собеседовании Что такое __slots__ в Python, как они работают, и в каких случаях их стоит использовать? Ответ ⬇️ __slots__ — это специальный атрибут класса, который определяет фиксированный набор атрибутов для экземпляров класса. Это уменьшает потребление памяти, так как вместо хранения атрибутов в стандартном словаре (__dict__), они хранятся в виде фиксированной структуры. __slots__ полезны, если нужно создавать большое количество объектов одного класса, где экономия памяти критична. Однако __slots__ ограничивает добавление новых атрибутов, что делает классы менее гибкими. Пример использования ⚙️
class OptimizedClass: __slots__ = ['name', 'age'] # Указываем фиксированные атрибуты def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # Пример использования obj = OptimizedClass('Иван', 30) print(obj.name) # Иван print(obj.age) # 30 try: obj.address = 'Москва' # Ошибка: нельзя добавить новый атрибут except AttributeError as e: print(e) # "'OptimizedClass' object has no attribute 'address'"
Python Learning 👩‍💻

⚙️math.ceil() и math.floor() В Python функции math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вве
⚙️math.ceil() и math.floor() В Python функции math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вверх или вниз до ближайшего целого значения. Это полезно для контроля направления округления. Python Learning 👩‍💻

⚙️round() В Python функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирован
⚙️round() В Python функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирования чисел и работы с математическими расчётами. Python Learning 👩‍💻

⚙️str.startswith() и str.endswith() В Python методы str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается
⚙️str.startswith() и str.endswith() В Python методы str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается строка на указанную подстроку. Это удобно для работы с текстом, например, валидации данных. Python Learning 👩‍💻

⚙️collections.defaultdict В Python класс collections.defaultdict автоматически создаёт значения для отсутствующих ключей. Это
⚙️collections.defaultdict В Python класс collections.defaultdict автоматически создаёт значения для отсутствующих ключей. Это удобно для работы со словарями, где нужно избегать ошибок при доступе к несуществующим ключам. Python Learning 👩‍💻

⚙️ reversed() В Python встроенная функция reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в об
⚙️ reversed() В Python встроенная функция reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в обратном порядке. Это удобно для работы с последовательностями, когда нужен обратный порядок. Python Learning 👩‍💻