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 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.
TestAddFunction, унаследованный от unittest.TestCase. Внутри класса мы определяем различные методы, начинающиеся с префикса test_, которые содержат код для проверки различных случаев использования функции add().
В каждом тестовом методе мы вызываем функцию add() с определенными аргументами и сравниваем полученный результат с ожидаемым результатом, используя метод assertEqual() из unittest.TestCase. Если результат не соответствует ожидаемому, тест будет неудачным, и unittest выдаст соответствующее сообщение об ошибке.
Наконец, в блоке if __name__ == '__main__': мы вызываем unittest.main(), чтобы запустить все тесты в классе. Выполнение этого файла выводит отчет о пройденных и не пройденных тестах.video_to_images принимает путь к видео (`video_path`) и количество желаемых изображений (`frames_count`). Она открывает видеофайл, читает каждый кадр и сохраняет каждый "шаг" кадров как отдельное изображение. Затем функция прекращает обработку, когда необходимое количество изображений сохранено.
Обратите внимание, что код использует целочисленное деление // и целочисленное преобразование int() для обеспечения, чтобы каждое изображение было сохранено через примерно одинаковое количество кадров, чтобы равномерно распределить их по времени видео.pandas DataFrame, извлекать изображения из PDF и извлекать метаданные о PDF-документе.
В этом примере мы используем функцию pdfplumber.open() для открытия PDF-файла example.pdf.
Внутри оператора with мы перебираем все страницы PDF-файла с помощью цикла for. Для каждой страницы мы вызываем метод extract_text() для извлечения текстового содержимого. Извлеченный текст сохраняется в переменной text.
Выполнив этот код, вы сможете извлечь и распечатать текстовое содержимое каждой страницы PDF-файла.
Стоит отметить, что pdfplumber является мощным инструментом, но точность извлеченного текста сильно зависит от качества и форматирования самого PDF.