Python Learning
前往频道在 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
显示更多
📈 Telegram 频道 Python Learning 的分析概览
频道 Python Learning (@python_per_month) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 27 897 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 4 759，并在 俄罗斯 地区排名第 23 020 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 27 897 名订阅者。
根据 04 十一月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -251，过去 24 小时变化为 -4，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 9.26%。内容发布后 24 小时内通常能获得 N/A% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 0 次浏览，首日通常累积 0 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 learning, строка, модуль, собеседование, zip 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“№ 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”
凭借高频更新（最新数据采集于 05 十一月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
27 897
订阅者
-424 小时
-547 天
-25130 天
帖子存档
27 897
DATApedia - канал про Data Science, и все что связано с данными, в котором вы найдете:
— Переведенные зарубежные статьи, которые есть только у нас;
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор;
Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉
Подписаться: https://t.me/data_science_wiki
27 897
DATApedia - канал про Data Science, и все что связано с данными, в котором вы найдете:
— Переведенные зарубежные статьи, которые есть только у нас;
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор;
Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉
Подписаться: https://t.me/data_science_wiki
27 897
🔥Создай свой первый искусственный интеллект за один вечер без специальных навыков и подготовки на бесплатном онлайн-уроке.
👉 15 ноября в 18:00 пройдет demo-занятие «Data Science - это проще, чем кажется».
🤖 На занятии вы сможете научить компьютер, определять, что изображено на картинке!
А именно вы сможете обучить свою первую модель машинного обучения для решения задачи классификации изображений. Поверьте, это проще, чем кажется.
👱🏻♀️ Занятие проведет Мария Тихонова — преподаватель курса OTUS, Senior Data Scientist в Сбере.
⚡️ Вебинар бесплатный и даёт возможность познакомиться с онлайн-курсом «Специализация Machine Learning» и оценить качество материалов.
👉 Чтобы зарегистрироваться на мероприятие, оставьте заявку на сайте https://otus.pw/y7rv/
27 897
Генерация перестановок для итерируемого объекта
Функция
permutations модуля itertools возвращает итератор с последовательными перестановками из элементов входной последовательности iterable. Каждая комбинация заключена в кортеж с длинной r элементов.
Если r не указано или None, тогда по умолчанию r равна длине iterable и генерируются все возможные перестановки полной длины.27 897
Получение наибольших или наименьших чисел из списка
Представим, что у вас есть список с числами и необходимо получить указанное число наибольших или наименьших чисел из него.
Одно из решений данной задачи - использование встроенной библиотеки
heapq.27 897
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
27 897
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.
27 897
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.
27 897
💡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 :)
