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
29 230
⚙️ sys._getframe()
Метод
sys._getframe() позволяет получить объект текущего или родительского стека вызовов. Это полезно для отладки, анализа кода и динамического доступа к локальным переменным.
Python Learning 👩💻29 230
⚙️ __import__()
Встроенная функция
__import__() позволяет динамически импортировать модули во время выполнения программы. Это полезно, когда имя модуля заранее неизвестно или зависит от условий.
Python Learning 👩💻29 230
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Множество (set) в Python хранит только уникальные элементы, поэтому дубликаты 3 и 4 автоматически удаляются при создании numbers. Операция add(3) не изменяет множество, так как 3 уже в нём есть. Операция remove(2) удаляет 2 из множества. Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
29 230
⚙️ dis.Bytecode()
Метод
dis.Bytecode() из модуля dis позволяет анализировать байт-код Python-функций. Это полезно для оптимизации кода и понимания его работы на уровне интерпретатора.
Python Learning 👩💻29 230
🚫 Антипаттерн недели: Использование
range(len()) вместо enumerate()
В Python часто используют range(len(lst)) для итерации по списку с индексами, но это снижает читаемость кода и не является идиоматичным способом перебора элементов.
✔️ Используйте enumerate(), который позволяет одновременно получать индекс и значение элемента, делая код более читаемым и питоничным.
Python Learning 👩💻29 230
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает
weakref в Python, и когда его стоит использовать?
Ответ ⬇️
Модуль weakref позволяет создавать слабые ссылки на объекты, которые не предотвращают их сборку мусора. Это полезно, когда нужно отслеживать объекты без продления их времени жизни, например, в кешах или при управлении зависимостями в больших структурах данных.
Пример использования ⚙️
import weakref class Data: def __del__(self): print("Объект удалён") obj = Data() weak_ref = weakref.ref(obj) print(weak_ref()) # <__main__.Data object at 0x...> del obj print(weak_ref()) # None (объект удалён)Python Learning 👩💻
29 230
– Чем занимался сегодня?
– Да ничем
– А сколько заработал?
– 16 тыщ
Примерно так выглядит обычный день трейдера.
Он проснулся в 10 утра. Позавтракал. Открыл ноутбук. Пока все в маршрутках прутся на работу, нажал пару кнопок и заработал $150. Можно отдыхать.
Согласитесь, выглядит слишком просто, но с каналом Pro Trading на таком релаксе сможет зарабатывать каждый. Автор на пальцах объясняет, что такое трейдинг, и как без математического склада ума поднимать здесь по 10к в день.
Даже если нет опыта. Даже без образования. И даже без связей.
Если мир – это бассейн с деньгами, то данный канал – ваш трамплин: @pro_trading
29 230
⚙️ __slots__
Метод
__slots__ позволяет явно указать, какие атрибуты может иметь объект класса, что значительно уменьшает потребление памяти и ускоряет доступ к атрибутам. Это особенно полезно при создании большого количества экземпляров класса.
Python Learning 👩💻29 230
Если бы вы купили TRUMP coin на старте на 1000$, то уже сейчас у вас бы было 130.000$
Только вдумайтесь: Утром покупаете монет на 1000$, а уже через день 1000$ превратилась в 130.000$. Неплохо, правда?
Чтобы быть в тренде – достаточно читать Максима Гусева
Там рассказывают кейсы, как с 1000$ колотят состояние, а не просирают все.
Если хотите разбираться в мире крипты, вам сюда: https://t.me/+fxR-tkBeKItjZjM6
29 230
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Функция map применяет лямбда-функцию lambda x: x ** 2 к каждому элементу списка numbers, возводя его в квадрат. Возвращается объект map, который преобразуется в список с помощью list(squared). Код выполняется корректно.Python Learning 👩💻
29 230
⚙️ itertools.permutations()
Метод
itertools.permutations() генерирует все возможные перестановки элементов заданной последовательности. Это полезно для задач, связанных с комбинаторикой.
Python Learning 👩💻29 230
⚙️ concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
Класс
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures позволяет легко создавать и управлять пулом потоков для выполнения задач параллельно. Это особенно полезно для выполнения нескольких операций ввода-вывода или вычислений, которые могут быть распределены между несколькими потоками.
Python Learning 👩💻29 230
⚙️ shutil.disk_usage()
Метод
shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий объём, используемое и доступное пространство. Это полезно для мониторинга состояния файловой системы.
Python Learning 👩💻29 230
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает Python GIL (Global Interpreter Lock), почему он существует, и как его влияние можно минимизировать?
Ответ ⬇️
GIL — это механизм, который синхронизирует выполнение потоков в интерпретаторе CPython, позволяя только одному потоку исполнять Python-код в единицу времени, даже на многопроцессорных системах. GIL существует для упрощения управления памятью CPython, так как он делает объектную модель потокобезопасной.
Хотя GIL ограничивает параллелизм в многопоточных задачах, он не влияет на многопроцессные программы. Его влияние можно минимизировать, используя:
• Многопроцессный подход через модуль multiprocessing.
• Вызовы низкоуровневого кода (например, библиотеки C, освобождающие GIL).
• Асинхронное программирование (asyncio) для задач ввода-вывода.
Пример использования ⚙️
import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(1000000): counter += 1 threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)] for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() print("Итоговый счётчик:", counter) # Результат может быть меньше 2000000 из-за GILPython Learning 👩💻
29 230
⚙️ inspect.getmembers()
Метод
inspect.getmembers() из модуля inspect позволяет получить список всех членов объекта, включая методы, атрибуты и встроенные свойства. Это полезно для анализа структуры классов и объектов во время выполнения.
Python Learning 👩💻29 230
Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot
2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования
3. Проходи тест
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха
Всё просто, даже добавить нечего
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxRdUBv
