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 29 199 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.
.removeprefix() и .removesuffix() были введены в Python 3.9. Они предназначены для удаления указанного префикса или суффикса из строки. Эти методы предоставляют удобный способ обрезания строк, особенно если вы знаете, что определенная строка всегда начинается с определенного префикса или заканчивается определенным суффиксом. Это позволяет избежать необходимости использования сложных срезов строк и делает код более читаемым.
#для_начинающихupdate() в Python используется для обновления содержимого словаря (dict) с данными из другого словаря или итерабельного объекта. Он позволяет добавлять новые ключи и значения в словарь или обновлять значения существующих ключей.
Синтаксис метода update() следующий:
словарь.update(другой_словарь)где:
словарь — это словарь, в котором вы хотите обновить данные.
другой_словарь — это словарь или другой итерабельный объект (например, другой словарь, список кортежей или список списков), данные из которого вы хотите добавить или обновить в словарь.
#для_начинающихdict_values.
Этот метод полезен, когда вы хотите получить доступ к значениям словаря, но не обязательно к ключам. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения операций на значениях словаря, например, суммирования всех значений или поиска определенного значения.
#для_начинающихsys.path.
Также обратите внимание, что динамическая загрузка модулей может быть мощным инструментом, но она также может привести к проблемам безопасности, если модули загружаются из ненадежных источников. Убедитесь, что вы проверяете и фильтруете ввод, который вы используете для определения имени модуля, чтобы избежать потенциальных уязвимостей.
#для_продвинутыхpip install emot#для_начинающих
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это библиотека, которая используется для поиска точек в пространстве, близких к заданной точке запроса. Она также создает большие файловые структуры данных только для чтения, которые отображаются в память, чтобы многие процессы могли использовать одни и те же данные.
В этом примере мы создаем индекс Annoy с длиной вектора элемента f и используем расстояние angular. Затем мы добавляем 1000 элементов со случайными значениями в индекс и строим его с использованием 10 деревьев. После этого мы сохраняем индекс в файл test.ann. Затем мы загружаем индекс из файла и выполняем поиск 1000 ближайших соседей для элемента с индексом 0.
Результат работы кода - список из 1000 индексов элементов, которые являются ближайшими соседями для элемента с индексом 0.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
