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 29 146 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 702 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 617 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 29 146 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -246، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.58%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 919 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 10.
- 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 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
29 146
المشتركون
-824 ساعات
-647 أيام
-24630 أيام
أرشيف المشاركات
29 146
Знание Python, Bl и дашборды - must have в сфере аналитики
Много теории, ещё больше практики — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию аналитика данных. Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.
Курс «Профессия «Аналитика данных» от Moscow Digital School поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, а главное - находить взаимосвязи и строить гипотезы.
Для чего именно вам нужна эти навыки?
Данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, маркетинге. Вам подойдет этот курс если вы хотите освоить новую профессию, а также начать работать в IT-индустрии.
Лучшие студенты получат возможность стажироваться в Ozon, Банк Открытие, Data Sfera, Agima.
Старт нового потока: 26 июля 2022.
Скидка 10% на обучение по промокоду: PYTHONPERMONTH
29 146
Переименование файлов в Python
Функция rename() используется для переименовывания файлов в Python. Для ее использования сперва нужно импортировать модуль os.
29 146
👾 3D-МОДЕЛИРОВАНИЕ С НУЛЯ
Обучитесь и берите заказы 💸
Что нужно:
— любой рабочий компьютер (необязательно мощный);
— желание учиться и потом зарабатывать.
Чему вы научитесь:
Делать 3D-макеты для дизайнеров интерьера, визуализаторов и маркетинговых агентств.
Это несложно, вы справитесь, даже если:
— не шарите в программах для 3D-моделирования;
— не имеете спец. образования и боитесь работать на себя.
Где это применить:
На создании 3D-объектов можно стабильно зарабатывать от 100 000 рублей в месяц.
Причем заказы бывают не только в рублях, но и в долларах и евро.
Если вы готовы освоить профессию, которая даст стабильность и свободу, то регистрируйтесь на бесплатный вводный интенсив по 3D-моделированию:
➡️https://bit.ly/3IS1S9g
☝️ Переходите по ссылке в бота и нажмите НАЧАТЬ
29 146
Python GUI: создаём простое приложение с PyQt и Qt Designer
Эта статья предназначена для тех, кто только начинает своё знакомство с созданием приложений с графическим интерфейсом (GUI) на Python.
Смотреть статью
29 146
Преобразование текста в речь
Рассмотрим модуль pyttsx3, позволяющий озвучивать текст прямо во время выполнения программы. Для запуска кода с картинки необходимо установить модуль при помощи
pip install pyttsx3. Запущенная программа спросит, как у вас дела, и скажет, что любит макароны.
Модуль позволяет менять настройки произношения.
Документацию пакета можно найти здесь.29 146
Флаги явного преобразования
Используются для определённого преобразования значения поля
format перед его форматированием. Их можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения.
!r — преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s — преобразует значение в строку, используя функцию str()
В примере в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 10 символов, в случае с флагом !s — без кавычек в более удобном для чтения виде.29 146
❗️ Без знания алгоритмов не обойтись! Большинство ведущих IT-компаний на собеседованиях проверяют кандидата на умение реализовывать классические алгоритмы.
❓ Какие алгоритмы должен знать каждый программист?
💪 Расскажем на интерактивном вебинаре с опытным программистом с 20-летним опытом Евгением Волосатовым.
Регистрируйтесь на вебинар «Пирамидальная сортировка выбором»
Сортировка выбором — один из самых простых алгоритмов сортировки. Ее можно значительно ускорить, если использовать структуру данных «куча» для поиска максимального элемента за О(1) константное время. В результате получится алгоритм пирамидальной сортировки HeapSort.
📌 Бесплатный вебинар пройдет в рамках практического онлайн-курса «Алгоритмы и структуры данных».
Формат обучения подходит для любого языка программирования.
👉 Для участия зарегистрируйтесь на мероприятие https://otus.pw/G8Po/
29 146
Блок else в циклах for
В Python блок
else может быть представлен не только в условных конструкциях после if, но и в циклах после for и while.
В данном случае код внутри else выполняется, только если цикл не был прерван с помощью break.29 146
⁉️ Разработать одну ML-модель и провести ее валидацию — уже давно не проблема. Как экспериментировать сразу с сотнями моделей и с разными параметрами и при этом не захлебнуться в разнообразии экспериментов? Как не потерять этот опыт и легко воспроизводить эксперименты годовой давности?
📌 20 июля в 20:00 на открытом уроке OTUS мы разберем инструмент MLFlow. Он позволяет легко выбирать лучшие модели среди всех экспериментов и при этом легко сравнивать эти модели, и всегда иметь понятное описание эксперимента.
💻 Занятие проведет Миленькин Александр, старший менеджер по работе с большими данными в X5 Retail Group.
💣 Чтобы зарегистрироваться на урок, пройдите вступительный тест
⚠️ Еще больше знаний о том, как устроен процесс внедрения ML-решения, ждет вас на онлайн-курсе «MLOps». Он рассчитан на специалистов по машинному обучению или Software инженеров.
29 146
❗️СРОЧНО❗️
Хочешь стать гуру Python'а благодаря сеньйору с Яндекс и зарабатывать от 113.000руб/мес?
