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
Network:📈 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 28 409 subscribers, ranking 4 610 in the Technologies & Applications category and 22 813 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 409 subscribers.
According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -269 over the last 30 days and by -17 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.20%. 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 1 760 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 12.
- 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 03 September, 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.
28 409
Subscribers
-1724 hours
-617 days
-26930 days
Posts Archive
28 409
Один бот вместо тысячи каналов
Зачем подписываться на десятки каналов, если есть новостной бот AI Open News?
Он собирает актуальные посты из ваших любимых пабликов в персонализированную подборку. Можно читать ее, и не тратить время на лазанье по каналам.
И бот не заспамит вас уведомлениями — он высылает подборки только в установленное время. Чтобы читать перед сном или по пути на работу.
А еще он умеет составлять дайджесты из актуальных постов на любую тематику.
AI Open News удобнее каналов. Попробуйте 👉 @AiOpenNewsbot
28 409
Dash
Dash - это популярная библиотека для создания веб-приложений на Python. Она позволяет разработчикам создавать интерактивные, аналитические приложения без необходимости использовать
JavaScript.
Dash основан на Flask, Plotly и React, и предоставляет простой способ создания веб-приложений с использованием компонентов, таких как графики, таблицы и формы.
В этом примере мы создаем простое веб-приложение с использованием Dash. Приложение содержит поле ввода, кнопку отправки и контейнер для вывода результата. Мы определяем функцию update_output, которая вызывается при нажатии на кнопку "Submit". Функция возвращает текст, введенный пользователем, и выводит его в контейнере.28 409
Nested Sets (вложенные множества)
Это способ организации иерархических данных, где каждый узел дерева представлен парой чисел, определяющих диапазон значений.
Каждая категория представлена объектом, содержащим поля "ID", "Название", "Левая граница" и "Правая граница". "Левая граница" и "Правая граница" определяют диапазон значений, которые охватывают поддерево данной категории.
Преимущество использования
Nested Sets заключается в том, что мы можем эффективно извлекать всех потомков узла, находить родителей и определять уровень вложенности с помощью простых операций сравнения.
В этом примере мы находим всех потомков категории "Компьютеры".
*При изменении структуры дерева требуется обновление левых и правых границ всех связанных категорий.28 409
+1Задача
Напишите функцию Python, чтобы найти отличную пару чисел, произведение которых нечетно из последовательности целочисленных значений.
28 409
- Вибраторы с искусственным интеллектом?
- Немецкие роботы-гуманоиды захватывают рынок?
- Инвесторы не спешат вкладываться в стартапы эко-технологий и кибер-безопасности?
Мы предоставляем последние тенденции в мире технологий и искусственного интеллекта, стартапов и техно гигантов.
Интересно?
Подписывайся 👉🏻 TechCrab
Новости завтрашнего дня!
Новости которые вдохновляют!
28 409
Ход короля
Даны две различные клетки шахматной доски. Напишите программу, которая определяет, может ли король попасть с первой клетки на вторую одним ходом. Программа получает на вход четыре числа от 1 до 8 каждое, задающие номер столбца и номер строки сначала для первой клетки, потом для второй клетки.
Программа должна вывести «YES», если из первой клетки ходом короля можно попасть во вторую, или «NO» в противном случае.
28 409
Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотированию от мала до велика
Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python.
Смотреть статью
28 409
Количество компаний, переходящих с монолитов на микросервисы растет, и конечно, таким компаниям требуются инженеры знающие паттерны работы с микросервисами и имеющие опыт.
Хотите работать в крупных командах над сложными и интересными проектами? Тогда самое время погрузиться в микросервисную архитектуру 🗓 31 июля в 20:00 на открытом уроке «Топ ошибок при переходе с монолита на микросервисную архитектуру» от OTUS.
На занятии вместе со 👨💻 Станиславом Щетинниковым, директором по развитию в Сбербанке, разберем главные ошибки при переходе, плюсы и минусы микросервисной архитектуры.
👉 Регистрируйтесь на занятие — https://otus.pw/N7RP/
Открытый урок приурочен к старту онлайн-курса «Microservice Architecture» в OTUS. После урока полный курс вы сможете приобрести удобным для вас способом.
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
28 409
Dateparser
Dateparser - это библиотека, которая позволяет получать информацию о дате и времени из строковых значений в автоматическом режиме. Она может распознавать множество различных форматов дат и времени, включая относительные даты и даты на разных языках.
В данном примере мы имеем строку, описывающую относительную дату - "5 минут назад". С помощью функции
parse библиотеки Dateparser мы парсим эту дату в объект Python datetime. Затем мы выводим дату и время в нужном нам формате с помощью метода strftime.28 409
Вращаем и сохраняем изображение
Для вращения можно использовать функцию rotate, принимающую кол-во градусов.
28 409
📣 Знакомьтесь, Артём Чернов — не скучный чиновник Минцифры, а действующий цифровой предприниматель, урбанист, который всерьез занимается публичной политикой.
📌Новости IT-сферы: личный опыт и экспертиза, новейшие технологии, менторство и лайфхаки для развития ;
📌 Урбанистика: тренды и инициативы по развитию городов, пространств и людей в них.
📌 Политика “здорового человека”: эффективное взаимодействие с властью, получение бонусов и преференций для ИТ-специалистов и не только для них.
📌Общественная деятельность: цифровые социальные проекты и волонтерство, участие в жизни города, посильное каждому;
✔️ Подписаться: Лица Чернова
28 409
PyFlux
PyFlux - это библиотека для прогнозирования временных рядов. Она предоставляет удобный интерфейс для работы с моделями временных рядов, такими как анализ авторегрессии (AR), интегрированной скользящей средней (ARIMA), авторегрессии скользящего среднего (ARMA) и др.
В этом примере создается искусственный временной ряд и на его основе модель
ARMA обучается для прогнозирования следующих 10 значений этого ряда.28 409
🤔 Что круче: аналитика данных или бизнес-аналитика?
Хотите перейти в аналитику? Первый шаг к успешной карьере — правильно выбрать направление внутри профессии и узнать, какие навыки освоить на старте. Разобраться поможет открытый диалог «Бизнес-аналитик vs дата-аналитик: кто круче? Сравним зарплатную вилку, задачи и спрос на рынке труда» 25 июля в 19:00 Мск.
Спикеры:
— Василий Ключарев, продуктовый аналитик, банк Точка;
— Максим Третьяков, предприниматель, ранее бизнес-аналитик в «Росатом», SBS Consulting, Strategy Partners;
— Ольга Дремова, эксперт по разработке и развитию продуктов в стартапах.
На трансляции вы узнаете:
🔹 кому подойдет бизнес-аналитика, кому — консалтинг, а кому — аналитика данных;
🔹 какие специалисты наиболее востребованы на рынке труда;
🔹 какие навыки нужны разным аналитикам и какие задачи они решают;
🔹 сколько получают специалисты на разных этапах карьеры и на каких условиях работают.
🗣 Трансляция пройдет в формате открытого диалога — спикеры ответят на все ваши вопросы, которые вы сможете задать как перед, так и во время встречи. Лучше отправить вопросы заранее при регистрации, чтобы эксперты успели подготовиться и дали еще больше ценной информации!
💬 Переходите по ссылке, чтобы зарегистрироваться: https://u.to/6PHSHw
