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 27 897 subscribers, ranking 4 759 in the Technologies & Applications category and 23 020 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 27 897 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -251 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 9.26%. 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 0 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 0.
- 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 05 November, 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.
27 897
Subscribers
-424 hours
-547 days
-25130 days
Posts Archive
27 897
Библиотека Numpy
С многомерными массивами работать всегда сложнее. Например, если имеется огромный массив и требуется получить 1 индекс каждого вложенного списка начиная с 2, то мы пишем array[1:,2,:]. Однако, если нам надо залезть глубже, то придется добавить двоеточие. Но если нам надо самый последний вложенный, а вложений огромное множество?
Огромное множество двоеточий можно заменить многоточием. Получается что:
array[1, 2, ...] эквивалентно array[1, 2, :, :, :], но мы сразу видим какая запись более короткая и понятная.
27 897
Библиотека Numpy
При создании массивом мы получаем тип ndarray.
Рассмотрим наиболее часты атрибуты (не методы!) применимые к массивам:
ndim - число измерений (чаще их называют "оси") массива.
shape - размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim.
size - количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape.
dtype - объект, описывающий тип элементов массива
itemsize - размер каждого элемента массива в байтах.
data - буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.
27 897
Проверяем скорость интернета
У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в нашем примере все данные в выводе переведены в мегабайты.
27 897
Делаем скриншоты
Кросс-платформенный модуль pyscreenshot позволяет делать скриншоты как всего экрана, так и его части. Для его работы должна быть корректно установлена библиотека pillow.
Для создания скриншота используется метод grab, для его открытия – show, для сохранения – save. Также в grab можно передать аргумент bbox для захвата только определённой части экрана.
Подобный модуль может быть полезен, например, для логирования скриптов, использующих Selenium, который может открывать браузер и производить какие-либо операции в нём.
27 897
Задаем ширину текста
Сегодня поговорим о встроенном модуле textwrap.
В модуле присутствует fill, который позволяет задать ширину текста в символах.
Как видите в примере на картинке, слова переносятся на новые строки и ничего не обрывается на полуслове.
27 897
Функция findall()
Если мы хотим найти все вхождения, в дело вступает функция findall().
Синтаксис: findall(pattern, string, flags=0[optional])
В случае успеха данная функция возвращает список, в котором в виде строк содержатся все искомые вхождения по порядку. Если вхождений нет, то эта функция возвратит пустой список.
27 897
Библиотека showballstemmer
Работали когда-нибудь над поисковиками? Хороший поисковик должен много чего уметь, например, находить по минимальному запросу.
Некоторые используют pymorph2 (первая слишком много потребляет ресурсов), но ведь достаточно определять основу слова, а не начальную форму для нахождения большинства результатов.
Библиотека showballstemmer и занимается тем, что определяет основу слова, что делает поиск более точным. А главное — библиотека мало потребляет, а результат получается намного лучше.
В начале следует импортировать модуль требуемого языка, к примеру вот модули английского, русского и французского соответственно: EnglishStemmer, FrenchStemmer, RussianStemmer.
27 897
Библиотека FuzzyWuzzy
Интересная и полезная библиотека поиска совпадений в тексте. Очень поможет вам при работе над общающимися ботами: голосовыми или текстовыми помощниками.
Библиотеку следует установить:
install fuzzywuzzy
Несколько примеров работы библиотеки на картинке.
27 897
Функция zip
Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
27 897
Очистка элементов в последовательности
Встроенный модуль
itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.
Иногда возникает необходимость удалить ненужные объекты в последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.
Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.27 897
Обработка строки
Полезные функции для работы со строками. Python известен тем, что на нем можно написать код в одну строчку использованием метода, вместо перебора списком.
Перечислим наиболее полезные методы:
capitalize() - первая буква большая, остальные маленькие
strip() - удаление пробелов в начале и конце
center(int, chr='') - отцентрирует текст, int - нужное кол-во символов в строке, а chr - символ для добавления в начало и конец
swapcase() - заглавные буквы в прописные, маленькие в большие
lower() - преобразует к нижнему регистру
upper() - преобразует к верхнему регистру
При написании нейронок и ботов обязательно приводите все к нижнему регистру с помощью lower(). При написании ботов часто использую center(), для красивого вывода.
27 897
Находим соответствия в строках
В стандартной библиотеке Python существует модуль
difflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую строку, заданную нами
Данный метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент – список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.27 897
Время исполнения кода
Иногда нам приходится выбирать между несколькими вариантами кода и чаще всего мы отталкиваемся от его скорости. Пример вычисления времени исполнения кода мы сейчас и покажем.
Всё достаточно просто: с помощью модуля time запоминаем начальное время, выполняем основной код, узнаём конечное время и просто высчитываем разницу.
Если будете использовать этот пример, то просто вставьте свой код вместо комментария.
27 897
Нахождение наиболее частых элементов списка
Если вам необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, то лучше всего воспользоваться счетчиком Counter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
27 897
Сортировка словаря по значениям
Сортировка данных словаря по значениям ключей, а не по самим ключам, нередко вгоняет в ступор.
Задача решается довольно просто при помощи аргумента key функции sorted для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.
27 897
Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с функции – accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее..
Далее, chain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.
А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации.
27 897
Эта книга будет полезна как человеку, который только начинает изучать Python, так и уже довольно опытному программисту, так как она может дать вам любую информацию о нашем с вами любимом языке
