متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python Learning
الذهاب إلى القناة على Telegram
№ 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
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Learning
تُعد قناة Python Learning (@python_per_month) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 29 108 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 696 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 622 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 29 108 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -240، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.24%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.12% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 907 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“№ 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”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
29 108
المشتركون
-724 ساعات
-727 أيام
-24030 أيام
أرشيف المشاركات
29 107
Удаление дубликатов в списке
Первое что приходит на ум — преобразовать список во множество и обратно. Это хороший и рабочий способ. Но если вам нужно сохранить последовательность, то этот способ не подойдёт. С этой задачей легко справится OrderedDict из модуля collections
29 107
Именование среза с использованием функции slice
Работа с множеством значений, которые заданы индексами, может быстро обернуться беспорядком – как в плане поддержки, так и в плане читабельности кода.
Один из вариантов улучшения ситуации заключается в использовании констант для значений, задаваемых индексами. Но есть и более удачный способ написания качественного кода, как показано на картинке.
29 107
Регулярные выражения (REGEX)
Регулярные выражения — более гибкий способ нахождения подстрок в строках. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re. Модуль re содержит функцию search, которая позволит вам найти подстроку
Если вам нужны сложные сопоставления, например, учет регистра — этот метод подойдет вам лучше всего. Но у него есть и недостатки: сложность и скорость работы. То есть, в простеньких задачах его лучше не использовать.
29 107
💡Интересные решения в Python
Предлагаю вам ознакомиться с интересным каналом @python_tricks, где публикуются полезные решения, которые могут вам пригодиться в будущем. Например в этом примере выгрузив строки из базы данных — вы можете их транспонировать и поделить данные по "колонкам".
Вначале изучения Python вроде бы и проходишь все эти вещи, но со временем они забываются за ненадобностью.
Ознакамливайтесь, вспоминайте, сохраняйте себе что понравилось :)
29 107
Забудьте о range(len()). Наш выбор — enumerate()
Часто возникают ситуации, когда нужно перебрать коллекцию и отслеживать индексы элементов, к которым вы получили доступ. Для этих целей многие использует range(len(коллекция)).
Функция enumerate возвращает enumerate-объект, который хранит в себе и индексы элементов, и их значения.
С помощью этой функции вы облегчите доступ и к индексам, и к значениям.
Рассмотрим пример, в котором видна разница между range(len(коллекция)) и enumerate(коллекция).
29 107
Находим соответствия в строках
В стандартной библиотеке Python существует модуль
difflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую строку, заданную нами
Данный метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент – список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.29 107
geopy
Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopy всё упрощает:
$ pip install geopy
Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.
Также в нём есть полезный класс Distance. Он высчитывает расстояние между двумя местами в удобной единице измерения.
29 107
Библиотека Numpy "Базовые операции"
В Numpy очень просто реализованы простейшие операции: сложение, вычитание, умножение и деление. Единственное — для этого массивы должны быть одинаковыми.
Даже фильтрация возможна простейшим знаком. В массивах можно не перебирать через итератор filters, а просто поставить нужный знак.
Доступны так же математические операции: синус, косинус и подобные.
29 107
Пишем утилиту для генерации пароля
Использовать будем символы из пакета String. Собираем ascii буквы и цифры. И выбираем из них случайные для необходимой длинны пароля.
Полезно и для сервера и для личного использования.
29 107
Как эффективно изучать язык программирования Python самостоятельно? Где искать библиотеки для изучения и проверять свои знания?
С этим вам поможет телеграм канал @try2py
Каждый день мы публикуем:
📚 Обзоры на полезные библиотеки и приемы в коде
🧠 Тесты на знание Python
🔥 Развлекательный контент
Подписывайся, чтобы не потерять - https://t.me/try2py 🦾
29 107
Проверка на анаграммность
Проверить, являются ли строки анаграммами (например, в результате случайной перестановки букв) поможет класс Counter модуля collections
