现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 29 156 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 4 701，并在 俄罗斯 地区排名第 22 599 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 29 156 名订阅者。
根据 13 六月, 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 -234，过去 24 小时变化为 -17，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 6.32%。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 1 843 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 10。
- 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 14 六月, 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。
29 156
订阅者
-1724 小时
-687 天
-23430 天
帖子存档
29 156
Небольшая шпаргалка по Python на русском на каждый день. Еще больше можно найти в документе ниже.
29 156
Получаем текущее имя пользователя в Python
Модуль ОС в Python предоставляет функции для взаимодействия с операционной системой. ОС входит в стандартные служебные модули Python. Этот модуль предоставляет портативный способ использования функций, зависящих от операционной системы.
Метод os.getlogin() в Python используется для получения имени пользователя, вошедшего в систему на управляющем терминале процесса.
29 156
🤬ДА БЛ**ТЬ🤬
Да-да, именно такая реакция у создателей курсов, когда они увидели этот канал с бесплатными курсами по:
>Python (64гб видео)
>C# (27гб курсов)
>Java (45гб видео)
>PHP (34гб видео)
>Go (23гб видео)
>Rust (37гб видео)
>SQL (41гб видео)
>MySQL (21гб видео)
>Другое (114гб видео)
ВСЕ БЕСПЛАТНО❤️
29 156
Пишем TikTok бота на Python
Смотреть видео
P.S. Не хейтите пожалуйста за TikToK
29 156
Перемешиваем буквы в строке
Строки неизменяемы в Питоне, поэтому чтобы перемешать буквы в словах текста, каждое слово преобразуются в список символов, список перемешивается, затем объединённые символы назад в список слов присваиваются.
29 156
Pygame
Pygame — это «игровая библиотека», набор инструментов, помогающих программистам создавать игры.
Огромная документация находится здесь.
29 156
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
29 156
Открываем веб-сайт в своем веб-браузере с помощью Python
Модуль webbrowser предоставляет высокоуровневый интерфейс, позволяющий отображать пользователям веб-документы.
Документация доступна по ссылке.
29 156
Генерируем фейковый профиль человека
С помощью метода profile пакета Faker мы с легкостью может получить информацию о несуществующем человеке.
29 156
Узнаём кодировку текста
Наверное, у всех были ситуации, когда вы открыли файл или получили ответ от сервера, а внутри оказывается набор странных символов в непонятной кодировке.
Пакет
chardet как раз был создан для работы с кодировками. Его метод detect выдает предполагаемую кодировку с точностью от 0 до 1.
В примере на картинке мы сделали запрос к серверу, получили ответ, взяли его содержимое и проверили кодировку через метод detect.29 156
Загляните в мир разработки на Python! Пройдите бесплатный интенсив Skillbox и начните осваивать один из самых распространённых языков программирования.
Успейте записаться и получить при регистрации статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке». В ней — полезные скрипты на Python: ▶️ https://clc.to/2Msj2Q
📌 Освоите азы программирования на Python и разберёте основные элементы языка.
📌 Поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter и поймёте основы сетевого ПО.
📌 Напишете интерфейс мессенджера на Python на практических вебинарах.
Спикер интенсива — специалист, который 17 лет работает в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения, Михаил Овчинников.
🎁 Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Ждём вас в прямом эфире с 5 по 7 декабря в 21:00 по московскому времени 😉
29 156
Гайд по магическим методам в Python
Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию».
Смотреть статью
29 156
Функция monotonic()
Функция monotonic() модуля time возвращает значение, в долях секунды "монотонных" часов, то есть часов, которые не могут двигаться назад, т. е. не зависят от корректировки/обновления системных часов.
Контрольная точка возвращаемого значения не определена, поэтому допустима только разница между результатами последовательных вызовов.
Функция time.monotonic() идеально подходит для измерения времени выполнения программ большой длительности так как не зависит от корректировки системных часов.
Функция time.monotonic_ns() похожа на time.monotonic(), но возвращает время в наносекундах. Работает не на всех платформах.
29 156
Как преобразовать цветное изображение в черно-белое
Иногда может потребоваться преобразовать изображение в двоичное. Другими словами, вам нужно преобразовать цветное изображение или изображение в оттенках серого в черно-белое изображение.
В следующем примере мы прочитаем следующее цветное изображение, используя cv2.imread() в качестве изображения в градациях серого, а затем применим функцию к массиву изображений.
Подробнее ознакомиться можно здесь.
29 156
Достаем карты из колоды
В данном примере мы задействуем колоду из 52 карт.
С помощью данного кода мы достаем случайным образом 4 карты из нашей колоды.
29 156
Как преобразовать цветное изображение в черно-белое
Иногда может потребоваться преобразовать изображение в двоичное. Другими словами, вам нужно преобразовать цветное изображение или изображение в оттенках серого в черно-белое изображение.
В следующем примере мы прочитаем следующее цветное изображение, используя cv2.imread() в качестве изображения в градациях серого, а затем применим функцию к массиву изображений.
Подробнее ознакомиться можно здесь.
