Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Learning
Open in 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
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 29 199 subscribers, ranking 4 688 in the Technologies & Applications category and 22 613 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 199 subscribers.
According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -225 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.94%. 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 1 735 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 11 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.
29 199
Subscribers
-424 hours
-487 days
-22530 days
Posts Archive
29 198
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
29 198
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
29 198
Repost from Java
Prizes of the draw
3 Telegram Premium subscriptions for 3 months
Completion date
29 198
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
29 198
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.ru29 198
Pyppeteer
Pyppeteer — это библиотека для управления браузером с помощью Python с использованием инструмента Puppeteer, который изначально был разработан для Node.js. Puppeteer позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-страницами, выполнять сценарии на основе браузера, выполнять скриншоты, создавать PDF-файлы и многое другое.
Pyppeteer предоставляет Python-интерфейс для работы с Puppeteer, и, таким образом, позволяет разработчикам использовать мощные инструменты. Это особенно полезно для автоматизации тестирования веб-приложений, сбора данных с веб-сайтов и других сценариев, требующих взаимодействия с браузером.
#для_продвинутых
29 198
dateparser
dateparser — это библиотека Python, которая предоставляет удобные инструменты для разбора и анализа текстовых дат и времени. Она может автоматически определять формат даты и времени в текстовой строке и преобразовывать его в объект
datetime. Это полезно, когда у вас есть текстовые описания дат и времени в разных форматах, и вы хотите их структурировать.
Обратите внимание, что dateparser может использовать текущую локальную настройку, чтобы определить форматы даты и времени, поэтому результаты могут зависеть от настроек вашей системы. Вы также можете явно указать желаемую локаль с помощью аргумента locales, если это необходимо.
#для_продвинутых29 198
Функция partial
В Python модуль
functools предоставляет функцию partial, которая позволяет создавать новую функцию путем фиксирования некоторых аргументов существующей функции. Это полезно, когда вы хотите использовать функцию с некоторыми предопределенными аргументами, чтобы уменьшить необходимость повторения кода или улучшить читаемость.
functools.partial позволяет легко создавать адаптированные функции для различных сценариев использования, где часть аргументов остается постоянной, а другие аргументы могут изменяться.
#для_начинающих29 198
Изучите лабораторные окружения бесплатно всего за пару часов
На открытом уроке «Лабораторные окружения, что нового?» от OTUS и Сергея Караткевича.
На эфире обсудим:
- Особенности и требования к лабораторным окружениям в современной индустрии разработки;
- Новые тенденции в области лабораторных окружений и их приложение в индустрии;
- Популярные инструменты и платформы для создания и управления лабораторными окружениями;
- Практические рекомендации и советы по использованию новых инструментов и подходов.
Занятие пройдёт 7 ноября в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «SRE практики и инструменты».
Ссылка для регистрации: https://otus.ru/lessons/sre/?utm_source=telegram&utm_medium=cpm&utm_campaign=sre&utm_term=python_per_month&utm_content=lesson-07-11-23-offer-textklassika2-banner-klassika2&erid=LjN8KawtL#event-3506
29 198
LineaPy
LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных.
Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед".
Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.
В этом примере мы получили прогнозные значения временного ряда на 5 периодов вперед с помощью модели ARIMA из LineaPy за считанные строки кода.
29 198
Как эффективно использовать трейсинг в приложениях на Python?
Узнаете на бесплатном открытом уроке от OTUS и Дмитрия Панкрашова – ведущего разработчика в компании-партнере вендора СЭД «Директум». https://otus.pw/huiit/
На эфире:
- разберем, что такое трейсинг и как он помогает в performance мониторинге;
- посмотрим на применение Jaeger - популярного инструмента для сбора, хранения и визуализации трейсов.
Занятие пройдёт 9 ноября в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». После урока вы сможете продолжить обучение в рассрочку.
Для бесплатного участия и получения записи пройдите короткое вступительное тестирование прямо сейчас: https://otus.pw/huiit/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru29 198
Mypy
Mypy — это инструмент для статической типизации в Python. Он добавляет дополнительный слой проверки типов в ваш код, что помогает обнаруживать и предотвращать ошибки, связанные с типами данных, на этапе разработки, до выполнения программы.
Статическая типизация означает, что вы аннотируете типы для переменных, аргументов функций и возвращаемых значений в своем коде. Эти аннотации указывают Mypy, какие типы ожидаются для каждой переменной и выражения.
Mypy выполняет проверку типов на основе аннотаций, проверяя код на соответствие указанным типам. Если обнаруживаются несоответствия, Mypy генерирует ошибки или предупреждения, указывая на место, где ошибка произошла.
Это помогает повысить надежность и читаемость кода. Аннотации типов делают код более понятным и документируют ожидаемую структуру данных, что облегчает совместную работу в команде.
#для_продвинутых
29 198
Что такое %s?
%s — это специальное форматирующее поле, которое используется для вставки строковых значений в другие строки, а также для форматирования строк. Он является частью строкового форматирования, используемого в функциях print(), str.format(), и старом стиле форматирования с оператором %.
#для_начинающих29 198
Arrow
Arrow — это мощная библиотека, которая упрощает работу с датами и временем, делая код более читаемым и поддерживаемым. Она предоставляет множество удобных функций для обработки времени в Python и является отличной альтернативой стандартному модулю
datetime.
Вот некоторые из ключевых особенностей:
1. Arrow предоставляет различные способы создания объектов Arrow. Вы можете создать объект Arrow, представляющий текущее время, с использованием arrow.now(), или указать конкретную дату и время.
2. Для работы с датами вы можете выполнять арифметические операции, добавлять и вычитать дни, часы, минуты и другие временные интервалы.
3. Вы можете легко создавать объекты Arrow с указанием конкретной временной зоны и выполнять конвертацию между ними.
4. Arrow предоставляет метод format, который позволяет легко форматировать дату и время в строку в соответствии с заданным форматом.
5. Arrow позволяет представлять даты и время в словесном формате, типа «сегодня», «вчера» и «завтра».
#для_начинающих29 198
Куда делись все безработные питонисты?
Если ты один из них, то с вероятностью в 99.99% ты просто еще не подписан на Python Работа. Это же тот самый канал, где работу умудряются найти даже самые зеленые джуны.
Я уже молчу про мидлов, которые тут просто нарасхват! Авторы канала сканируют рынок и отбирают самые вкусные вакансии на должность Python Junior и Python Middle
Всем новым подписчикам категорически рекомендуется чекнуть в канале пост-закреп с подборкой 20 нейросетей, которые помогут вам существенно упростить поиск новой работы.
Python Работа – «мастхэв-канал» для каждого начинающего питониста!
А для Senior и Lead вакансии тут - @rabotapython
29 198
PySnooper
PySnooper — это библиотека для Python, которая позволяет вам добавлять отладочные точки в ваш код для отслеживания значений переменных и выполнения дополнительных действий при выполнении программы. Это полезный инструмент для отладки, поскольку он позволяет вам легко исследовать, какие значения принимают переменные в определенный момент времени и какой код выполняется.
При выполнении функции из примера PySnooper будет записывать значения переменных и их изменения во время выполнения функции в стандартный вывод, что облегчает отладку. Вы также можете настроить PySnooper для записи данных в файлы и выполнять другие действия при отладке.
#для_продвинутых
