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 29 210 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 687-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 616-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 210 obunachiga ega bo‘ldi.

08 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -229 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 7.17% 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 2 094 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 09 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.

29 210
Obunachilar
-1224 soatlar
-607 kunlar
-22930 kunlar
Postlar arxiv
➡️ Data classes Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с
➡️ Data classes Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами: возврат нескольких значений или словарей; класс данных требует минимального количества кода; возможность сравнения классов данных; возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr; снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints. Python Learning 👩‍💻

➡️ PyYAML YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся
➡️ PyYAML YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.
🗣️ В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.
✔️ Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Знаете ли вы, что число π (пи) никогда не заканчивается и не повторяется? А числа Фибоначчи встречаются во многих природных я
Знаете ли вы, что число π (пи) никогда не заканчивается и не повторяется? А числа Фибоначчи встречаются во многих природных явлениях? 🐌 Математика — это не просто набор формул. Это язык, который описывает мир вокруг нас. 📚 Есть желание разобраться? В помощь вам — полезный канал о высшей математике. Его автор — выпускник СПБГУ, а ныне — преподаватель предмета. Простым языком объясняет сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит бесплатные практикумы 🔥 Приятный бонус — живые дискуссии в комментариях и ответы на любые вопросы. Посмотрите сами 👉 @lav_math

➡️ Многоточие в Python 🗣️ Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках
➡️ Многоточие в Python 🗣️ Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но чего вы, возможно, не знаете – это еще и валидный объект в Python:
>>> ...
Ellipsis
⚙️ Применяется он преимущественно в операциях нарезки матриц в NumPy. Однако можно использовать его вместо обычного pass в качестве плэйсхолдера в функции, которую еще не реализовали:
python        
def my_awesome_func():
    ...
✔️ Вот валидный код Python, и выглядит он теперь не так уж плохо. Python Learning 👩‍💻

➡️ wikipedia У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатн
➡️ wikipedia У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации. ✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным. 🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate(). Python Learning 👩‍💻

⚙️ sh Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль. ✔️ Б
⚙️ sh Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль. ✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python. 🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ __repr__ При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например
⚙️ __repr__ При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:
>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>
✔️ Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:
class SomeClass:
    def __repr__(self):
        return "<какое-то описание>"

some_instance = SomeClass()

# выводит <какое-то описание>
print(some_instance)
Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы. Python Learning 👩‍💻

⚙️ Перегрузка операторов В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие c
⚙️ Перегрузка операторов В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы. ✔️ На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов. 🗣️ Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете. Python Learning 👩‍💻

➡️ Queue Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue. ✔️ Он позволяет реал
➡️ Queue Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue. ✔️ Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.
🗣️ Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.
⚙️ Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки. Python Learning 👩‍💻

❓ howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидат
howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал? ✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi
➡️ Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:
$ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git
🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
$ howdoi exit vim
Python Learning 👩‍💻

❓ howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидат
howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал? ✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi
➡️ Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:
$ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git
🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
$ howdoi exit vim
Python Learning 👩‍💻

🚀 Заканчивается набор на курс "Компьютерное зрение Advanced"! Стартуем 30 июля. Успейте попасть в группу! 🚀 Присоединяйтесь к нашему продвинутому курсу по компьютерному зрению от OTUS, ведущего образовательного центра с более чем 130 авторскими курсами для IT-специалистов уровня. Что Вас ждёт на курсе? Вводная часть и настройка: Разберетесь с настройкой окружения, углубленным изучением PyTorch и дополнительных библиотек. Нейронные сети и обучение: Изучите эволюцию сверточных сетей, Self-Supervised Learning и адаптивные методы. Рассмотрите современные архитектуры и методы обучения. Стандартные задачи CV: Освоите методы детектирования, 3D сегментацию, трекинг и ReID. Генеративные модели: Научитесь использовать VAE, GAN, диффузионные модели, генеративные видеомодели и мультимодальные нейросети. Продвинутые методы CV: Изучите SAM, стереозрение, 3D реконструкцию, SLAM, модели для автономных ТС и детекцию действий. Оптимизация инференса: Научитесь выполнять инференс на сервере и аннотацию данных в CVAT. Проектная работа: Получите консультации по проектам и защитите свои проекты. 🤔Какие навыки Вы сможете отразить в своём резюме после прохождения курса? Детектирование объектов: Разработка моделей для автономного вождения и других приложений с высокой точностью. Сегментация изображений: Применение методов для медицинской диагностики и других областей, создание моделей с минимальным количеством размеченных данных. Распознавание объектов: Разработка системы для автономных транспортных средств и роботов, способных ориентироваться в пространстве. Оценка позы: Создание 3D модели объектов и сцен для медицины, архитектуры и робототехники. Генеративные модели: Генерация изображений и видео, разработка мультимодальных моделей для создания контента. Интеграция данных: Создание системы для обработки и интеграции текстов, изображений и видео, например, для визуального QA. Пройдите вступительное тестирование и получите 15% скидку до 28 июля! Не упустите шанс! 🌟 👉Для регистрации и тестирования нажмите здесь. 👉Для более детального ознакомления с курсом здесь. Места ограничены, торопитесь! Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

➡️ Jedi 🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его
➡️ Jedi 🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным. Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.
🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Jedi 🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его
➡️ Jedi 🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным. Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.
🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Ответ:
Anonymous voting

Ответ:
Anonymous voting

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻
Что будет выведено при выполнении кода? 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 👩‍💻

⚙️ bashplotlib Хотите строить графики в консоли? $ pip install bashplotlib Стройте на здоровье. 🔗 Ссылочка на доку Python Le
+1
⚙️ bashplotlib Хотите строить графики в консоли?
$ pip install bashplotlib
Стройте на здоровье. 🔗 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 👩‍💻