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 27 918 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 4 752，并在 俄罗斯 地区排名第 23 004 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 27 918 名订阅者。
根据 02 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 -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 9.25%。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 03 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。
27 918
订阅者
-1224 小时
-637 天
-25430 天
帖子存档
27 918
⏳ Ограниченное время! Начался 13-й поток программы Data-Engineer, и ты ещё можешь присоединиться. Записывайся до конца этой недели.
Не упусти шанс стать дата-инженером на 7 недель!
👉 Узнать подробнее
📌Для кого это?
• дата-инженеры
• аналитики данных
• бэкенд-разработчики
• техлиды
• менеджеры
📌Что ждет тебя за 7 недель:
• 20 занятий с преподавателями в Zoom
• 6 лабораторных работ с реальными данными
• общение с участниками и поддержка координатора
📌После программы ты:
• Научишься решать типичные задачи DE
• Структурируешь знания и познакомишься с новыми инструментами
• Поработаешь с облачным кластером
• Получишь доступ к видеозаписям и материалам навсегда
📌Лабы включают:
Подготовка инфраструктуры
Batch-обработка кликстрима
Потоковая обработка данных
... и многое другое!
📌Преподаватели – эксперты в своем деле, готовы ответить на все твои вопросы.
🔥 Получи скидку 10% по промокоду – TGDE10, но только до 20.10!
🔗[Подробнее про поток]
27 918
PySnooper
PySnooper — это библиотека для отладки, которая позволяет логгировать каждую строку выполняемого кода вместе со значениями переменных. Она полезна, когда нужно понять, как работает код и где происходят изменения переменных.
Для использования необходимо декорировать функцию, которую нужно отладить с помощью
@pysnooper.snoop(). Вид лога можно настроить с помощью параметров: variables — какие переменные отображать, depth — максимальная вложенность структур данных, prefix — префикс для каждой строки лога.
Результат использования pysnooper предоставлен на изображении.27 918
Один раз — случайность, сто раз — статистика
В мире, где каждый предмет воспроизводит десятки единиц информации, лучше ориентируется тот, кто хорошо умеет собирать и анализировать данные.
Работать с базами данных, Собирать отчеты, проводить ETL/ELT процессы, — аналитиков данных берут нарасхват. А те, кто подписан на канал Data Study, получают офферы не меньше 100т.р/месяц.
Автор канала делится hard и soft скиллами, помогает мягко войти в нишу IT, а тем, кто уже работает аналитиками — повысить свою экспертность и сразу начать зарабатывать на 20-30% больше.
Статистически расчитано, что на ссылку нажимают трое из четырех: @data_study
Реклама. ИП Джепаров Д.И.
ИНН 591908196110
erid: 2VtzqvCdFKS
27 918
FastAPI
FastAPI — это современный, быстрый (высокопроизводительный) веб-фреймворк для создания API используя Python 3.6+, в основе которого лежит стандартная аннотация типов Python. FastAPI обладает выдающейся производительностью благодаря использованию асинхронности и автоматическому созданию документации для вашего API.
FastAPI предоставляет множество других возможностей, такие как валидация запросов, зависимости (dependencies), работа с базами данных и многое другое, что делает его мощным инструментом для создания веб-приложений на Python.
Документацию можно прочесть здесь.
#для_продвинутых
27 918
Хочешь узнать свой реальный уровень знания Питона с обратной связью от опытного мидл программиста?
Приходи на бесплатный тестовый урок — такое мы делаем не часто.
Мы дадим максимум пользы за 40 минут. Что нужно сделать?
1) Запишись на бесплатный тестовый урок в боте
2) Реши задание (даже если раньше никогда ничего не кодил)
3) Получи обратную связь
4) Построй траекторию обучения и спланируй своё развитие в IT на ближайший год
5) Начни переход к удалённой работе и зарплате от 150 000 руб.
Записаться на Тестовый урок можно в боте после прохождения небольшого опроса, он займёт 1 минуту.
Реклама. ООО «ДЕВМАН»
ИНН: 5001149108. ОГРН: 1225000116131.
erid: Kra23WeYa
27 918
pyperclip
pyperclip — это библиотека Python, которая предоставляет простой способ копирования и вставки текста в буфер обмена (clipboard) операционной системы. Вы можете использовать pyperclip для копирования текста в буфер обмена и вставки текста из буфера обмена в свой Python-скрипт.
Для установки pyperclip, вы можете использовать инструмент управления пакетами Python, такой как pip. Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:
pip install pyperclipПосле установки библиотеки, вы можете использовать ее в своем Python-коде. #для_начинающих
27 918
Метод isalpha()
Метод
isalpha() является строковым методом, который позволяет проверить, состоит ли каждый символ в строке из букв (алфавитных символов). Он возвращает True, если все символы в строке являются буквами, и False в противном случае.
Как видно в примере выше, первая строка состоит только из букв, поэтому isalpha() возвращает True. Вторая строка содержит символы, которые не являются буквами (запятая и восклицательный знак), поэтому isalpha() возвращает False.
#для_начинающих27 918
@cached_propertyВ Python,
@cached_property — это декоратор, который используется для кэширования результатов вычисления свойства (property) класса. Это может быть полезно, когда вычисление значения свойства требует затратных вычислений, и вы хотите избежать повторных вычислений при многократном доступе к свойству.
@cached_property не является стандартной частью стандартной библиотеки Python, но его можно легко добавить, например, используя библиотеку cached-property.
#для_продвинутых27 918
RecursionError
Ошибка RecursionError в Python возникает, когда функция вызывает саму себя (рекурсивный вызов) слишком много раз и превышает максимальную глубину рекурсии, установленную интерпретатором Python. Это ограничение существует для предотвращения переполнения стека вызовов, что может привести к сбою программы.
Обычно RecursionError сопровождается сообщением, указывающим на место в вашем коде, где произошла ошибка. Это сообщение будет содержать информацию о максимальной глубине рекурсии, которая была превышена.
#для_начинающих
27 918
Приглашаем на бесплатный урок курса "Python для аналитики" от OTUS
Тема: Применение RFM-анализа для сегментации клиентской базы
Дата: 16 октября в 20:00
В результаты урока вы:
- освоите методику RFM-анализа и поймете ее ключевую роль в сегментации клиентов;
- научитесь применять RFM для разработки эффективных маркетинговых кампаний, адаптированных под разные группы клиентов;
- поймете, как использование RFM может увеличить лояльность клиентов и повысить эффективность маркетинговых мероприятий.
Больше навыков аналитики можно получить на онлайн-курсе от OTUS, который доступен в рассрочку.
👉Регистрируйтесь бесплатно прямо сейчас и ставьте событие в календарь, чтобы ничего не пропустить
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
27 918
Streamlit
Streamlit — это библиотека для создания веб-приложений с использованием Python. Она предоставляет простой способ превращения скриптов Python в интерактивные веб-приложения без необходимости изучения веб-разработки или HTML/CSS/JavaScript.
Streamlit предоставляет множество возможностей для создания интерактивных приложений с минимальными усилиями. Вы можете использовать его для создания дашбордов, визуализации данных, прототипирования и многих других приложений. Для более подробной информации и документации по Streamlit посетите официальный сайт.
#для_начинающих27 918
SpaCy
SpaCy — это библиотека для обработки естественного языка (NLP) на языке Python. Она предоставляет инструменты для сегментации текста, анализа грамматики, извлечения информации и многих других задач, связанных с обработкой текста.
Библиотека предоставляет множество инструментов для более сложных задач обработки текста, таких как анализ тональности, извлечение ключевых фраз, машинное обучение и многое другое. Вы можете узнать больше о SpaCy в его официальной документации.
#для_продвинутых27 918
Dramatiq
Dramatiq - это библиотека для обработки задач в фоновом режиме в Python. Она предоставляет удобный способ асинхронной обработки задач, таких как отправка электронных писем, обработка изображений, обновление данных и многое другое. Dramatiq разработан для обеспечения простоты использования и производительности.
#для_начинающих27 918
"🐍 💻 Владеешь языком программирования Python и хотелось бы достойно зарабатывать на своих навыках?
Просмотрел много вакансий и не знаешь, что выбрать? Часть предложений тебя не интересует, а другая часть вообще не по твоему профилю?
Недавно мы создали канал , где наши админы каждый день просматривают горы вакансий на самых разных ресурсах, проводят отбор и выкладывают самые свежие и интересные предложения, специализированные исключительно на Python! Тебе не придётся тратить время и силы на поиски и отбор, всё самое интересное мы уже нашли!
💼 Python Вакансии l Работа Питон - подписывайся, чтобы не упустить свой заветный оффер!
27 918
Scrubadub
Scrubadub — это библиотека для обнаружения и удаления личной информации (PII) из текста на языке Python. Она может быть полезной при обработке текстовых данных, чтобы защитить конфиденциальность информации.
Этот код обнаружит и удалит PII (номер телефона и адрес электронной почты) из текста и вернет очищенную версию текста.
#для_начинающих27 918
Функция os.listdir()
Функция
os.listdir() в Python используется для получения списка файлов и папок в указанной директории. Она возвращает список имен элементов в указанной директории в виде строк.
Замените '/путь/к/директории' на путь к директории, список файлов и папок которой вы хотите получить. Функция os.listdir() вернет список строк с именами элементов в этой директории, и вы можете использовать этот список для дальнейшей обработки файлов и папок в Python.
#для_начинающих