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 27 898 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 758 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 23 029 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 27 898 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -251، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.26%. 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 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 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 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
27 898
المشتركون
-424 ساعات
-547 أيام
-25130 أيام
أرشيف المشاركات
27 897
Проверка, содержится ли элемент списка list1 в списке list2
Приходит время во всех наших кодировках, когда нам нужно сравнить списки, чтобы понять, появляются ли элементы из одного списка в другом.
Предлагаю вам ознакомиться с максимально удобным и быстрым решением данной задачи.
27 897
Лол, хакеры взломали платный канал, где обучают вообще ВСЕМ языкам программирования
По этой ссылке вам в картинках объяснят основы Python, C++, JS и других ЯП.
Надо забирать → https://t.me/+tKJLDP2_Tbs4YTEy
27 897
Введение в ООП Python
В данном видео уроке вы ознакомитесь с представлением об объектно-ориентированном программировании, а также с созданием классов и объектов в программах на Рython.
https://www.youtube.com/watch?v=irf2ekfkK0Q
27 897
Полезная библиотека boltons
В библиотеке много интересных утилит, дополняющих стандартную библиотеку языка. Сегодня остановимся на
strutils, которая фокусируется на работе со строками.
На картинке показано, как можно легко разделить строку по знакам пунктуации, вытащить текст из HTML и найти хештеги в строке. Документация утилиты: https://boltons.readthedocs.io/en/latest/strutils.html27 897
✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python
На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое!
✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"
27 897
Создание GUI приложения Python tkinter. Создаем калькулятор на tkinter
https://www.youtube.com/watch?v=WTlxKkM7n5I
27 897
Data Scientist — одна из самых перспективных и высокооплачиваемых специальностей в IT-сфере. Вы научитесь программировать на базовом уровне, работать с открытыми данными из интернета и предсказывать курс биткоина.
Заполнить форму для участия: 👉 https://clc.to/yRklPA.
Попробуйте свои силы на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox!
💡 Интенсив проведёт специалист в области обработки больших данных и машинного обучения Михаил Овчинников.
Подключайтесь к прямым эфирам с 30 мая по 1 июня в 21:00 по московскому времени.
27 897
Узнаем информацию о стране
countryinfo - модуль Python для возврата данных о странах, информации ISO и штатах/провинциях внутри них.
Установка пакета - pip install countryinfo.
В нашем примере мы узнаем население, официальный язык и столицу Испании.
Документацию пакета можно найти здесь.
P.S. Не забываем ставить реакции
27 897
👾 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/38PMufV
☝️ Переходите по ссылке в бота и нажмите НАЧАТЬ
27 897
Нелокальные переменные
Нелокальные переменные используются во вложенных функциях, локальная область видимости которых не определена. Это означает, что переменная может не находиться ни в локальной, ни в глобальной области.
Давайте на примере рассмотрим, как нелокальная переменная работает в Python.
Для этого нам понадобится ключевое слово nonlocal.
В приведенной выше программе есть вложенная функция inner(). Для создания нелокальной переменной мы используем ключевое слово nonlocal. Функция inner() определяется внутри функции outer().
27 897
Четыре закрытых канала для Python и фронтенд разработчика
@PythonTAT — кладезь полезных советов и рекомендаций по работе с python.
@python_job_board — подборка лучших вакансий для Python разработчиков.
@frontend_tests — сборник задач по JS (с их разбором) для прокачки теоретических знаний и подготовки к собеседованиям.
@on_the_frontend — дайджест самых актуальных статей по фронтенду.
⚠️ Доступ открыт на 3 дня, кто успеет подписаться, останется навсегда.
27 897
#Вопросы_с_собеседования
В чем разница между списками и массивами?
Примечание: в стандартной библиотеке Python есть объект array, но здесь мы специально будем обсуждать массив из популярной библиотеки Numpy.
Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов.
Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры.
Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.
