Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Learning
№ 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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python Learning
Channel Python Learning (@python_per_month) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 29 144 subscribers, ranking 4 702 in the Technologies & Applications category and 22 617 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 144 subscribers.
According to the latest data from 15 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -246 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.58%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 919 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 10.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“№ 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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 16 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
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.string из стандартной библиотеки содержит интересный класс Template, который позволяет вполне удобно создавать шаблоны строк для дальнейшего форматирования.
Такой способ появился ещё в Python 2.4, как замена %-форматированию, но популярным так и не стал. Поддерживает передачу значений по имени и использует $-синтаксис как в PHP.