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 28 426 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 587,并在 俄罗斯 地区排名第 22 662 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 28 426 名订阅者。
根据 01 九月, 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 -254,过去 24 小时变化为 -12,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 7.80%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.25% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 218 次浏览,首日通常累积 925 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 8。
- 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 02 九月, 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。
28 426
订阅者
-1224 小时
-507 天
-25430 天
帖子存档
28 431
⚡️ Как работать с фреймворком Spark еще эффективнее?
Расскажем на бесплатном открытом уроке «Оптимизация Spark» от OTUS, который проведет Вадим Заигрин, ведущий эксперт по Spark, Kafka и Data Engineering.
💻 На вебинаре:
— Рассмотрим типичные проблемы Spark-приложений
— Изучим способы оптимизации
— Познакомимся с Adaptive Query Execution
📢📢 Занятие пройдёт 14 ноября в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Spark Developer». Это отличная возможность совершенно бесплатно протестировать формат обучения и задать преподавателю любые вопросы в режиме реального времени. После урока вы сможете стать студентом курса на специальных условиях.
➡️ Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/36ZuKD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 431
pprint
pprint (pretty-print) предоставляет функционал для красивого вывода структур данных в удобочитаемой форме. Он используется для отображения сложных объектов, таких как словари и списки, с отступами и переносами строк для лучшей читаемости.
#для_начинающих28 431
Green threads
Зелёные потоки (green threads) — это потоки выполнения, управление которыми вместо операционной системы производит виртуальная машина (ВМ). Green threads эмулируют многопоточную среду, не полагаясь на возможности ОС по реализации легковесных потоков. Управление ими происходит в пользовательском пространстве, а не пространстве ядра, что позволяет им работать в условиях отсутствия поддержки встроенных потоков.
#для_продвинутых
28 431
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/c/Python_per_month
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
28 431
PySimpleGUI
PySimpleGUI — это простая и легкая в использовании библиотека для создания графического интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простые инструменты для создания оконных приложений с использованием графических элементов, таких как кнопки, текстовые поля, чекбоксы и др. PySimpleGUI предоставляет удобный интерфейс для создания GUI, особенно для начинающих разработчиков.
PySimpleGUI поддерживает различные стили и темы, и вы можете легко настраивать внешний вид вашего приложения. Вы можете найти дополнительные примеры использования PySimpleGUI на официальном сайте проекта.
#для_продвинутых
28 431
Класс Process
Класс
Process предоставляется модулем multiprocessing и используется для создания и управления процессами. Процессы являются отдельными экземплярами выполнения программы, каждый со своим собственным пространством памяти, ресурсами и потоками выполнения. Использование процессов вместо потоков может быть полезным в ситуациях, когда требуется более высокая изоляция данных, или когда нужно использовать несколько ядер процессора для параллельной обработки.
Класс Process предоставляет простой способ создания процесса в Python. Он принимает функцию, которую нужно выполнить в новом процессе, и может быть использован для передачи данных между родительским и дочерним процессами.
#для_начинающих28 431
Метод issuperset()
Метод
issuperset() возвращает True, если все элементы указанного набора существуют в исходном наборе, в противном случае он возвращает False.
#для_начинающих28 431
Библиотека setuptools
Библиотека
setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.
setuptools предоставляет функциональность для создания файлов setup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.
#для_начинающих28 431
Генераторы коллекций
В Python генераторы коллекций (или генераторы) представляют собой удобный способ создания итерируемых последовательностей данных без необходимости сохранять все элементы в памяти. Они могут использоваться для генерации значений на лету, что делает их полезными для работы с большими или бесконечными последовательностями данных.
Генераторы коллекций можно создать с использованием специального синтаксиса, который похож на генераторы списков, но вместо создания списка они создают генераторный объект. В примере на картинке мы создали генератор выражений. Генераторы выражений особенно полезны, когда вы работаете с большими объемами данных, так как они не сохраняют все элементы в памяти, а генерируют их по мере необходимости.
#для_начинающих
28 431
Бэкендеры, приходите послушать, как устроена работа в командах Яндекса. Компания организует Yandex Backend Tour по 5-ти городам России (Москва, Екатеринбург, Нижний Новгород, Новосибирск и Санкт-Петербург), где разработчики Cloud, Еды, Лавки Рекламы, Маркета и других популярных сервисов расскажут о продуктах и технологиях.
Коммерческие разработчики с опытом смогут попасть в понравившуюся команду всего за неделю, с 20 по 26 ноября. Для этого нужно будет пройти предварительный контест до 19 ноября и 2 тех. собеса с кодингом в онлайн-редакторе.
Для подготовки самыми полезными, по словам успешных кандидатов, оказываются задачки из Яндекс Контеста и LeetCode (тут берите уровень medium).
28 431
Библиотека CVXPY
Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Python. Она позволяет решать широкий спектр задач оптимизации, таких как линейное программирование, квадратичное программирование, полуопределенное программирование и другие, с использованием декларативного синтаксиса.
Чтобы начать использовать библиотеку CVXPY, вам потребуется установить её и импортировать в свой Python-скрипт или среду.
В примере на картинке мы создали две переменные
x и y, определили целевую функцию и ограничения, создали задачу оптимизации, и затем решили её с использованием метода solve(). Результаты оптимизации доступны через атрибуты value переменных.
#для_начинающих28 431
Регулярные выражения — это не трудно
Регулярные выражения имеют дурную славу из-за присущей им сложности. Это справедливо, но я также считаю, что если сосредоточиться на определенном ключевом подмножестве регулярных выражений, то это не так уж и сложно. Большая часть трудностей возникает из-за различных «шорткатов», которые трудно запомнить.
Смотреть статью
28 431
Prophet
Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она позволяет легко выполнять прогнозирование временных рядов, включая обнаружение сезонности и праздников. Пророк обычно используется для прогнозирования временных рядов с дневной или более низкой частотой.
Это основной шаблон использования библиотеки Prophet в Python. Вы можете настроить модель, добавить информацию о праздниках и доработать прогнозы в соответствии с вашими потребностями. Prophet также предоставляет возможность учесть изменения в тренде и сезонности, а также добавить пользовательские праздники и события для улучшения точности прогнозов.
#для_продвинутых
28 431
VisPy
VisPy — это библиотека для визуализации данных в Python, предназначенная для создания высокопроизводительных интерактивных визуализаций. Она использует библиотеку OpenGL для рендеринга и обеспечивает доступ к графическим возможностям вашего компьютера через современный Python API.
После установки библиотеки, вы можете создать графические приложения с использованием VisPy. В примере на картинке создается окно с красным треугольником. VisPy предоставляет широкие возможности для создания 2D и 3D визуализаций, а также возможность работы с пользовательским вводом, анимациями и интерактивностью.
Вы можете найти дополнительные примеры и документацию на официальном сайте VisPy, чтобы более подробно изучить возможности этой библиотеки и начать создавать собственные визуализации.
#для_продвинутых
28 431
Как создать эффективный код на Python?
Расскажем на бесплатном открытом уроке «List Comprehensions в Python: создание эффективного и читаемого кода» от OTUS. https://otus.pw/775I/
На эфире:
- познакомитесь с принципом работы и синтаксисом list comprehensions в Python;
- узнаете применение условий и вложенных конструкций, сравнение с традиционными циклами for.
Урок идеально подойдет начинающим программистам, он состоится 8 ноября в 19:00 мск и будет приурочен к старту курса «Python Developer». На нем вы сможете пройти путь с нуля до Middle Developer.
Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://otus.pw/775I/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru