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 29 208 subscribers, ranking 4 689 in the Technologies & Applications category and 22 609 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 208 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -224 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.81%. 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 1 698 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 10 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.
Созданная на базе NumPy, SciPy обладает расширенным функционаломℹ️ Библиотека разработана для выполнения сложных и глубоких математических операций и вычислений. SciPy включает множество функций для научного анализа и работы с продвинутой математикой. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576graphlib был представлен в Python 3.9 как встроенный модуль для работы с направленными ациклическими графами. Он предоставляет функции для создания и манипулирования графами. (TopologicalSorter, OrderedSet)
В этом примере мы импортируем класс TopologicalSorter из модуля graphlib. Мы создаем словарь зависимостей, где каждый ключ представляет собой узел, а его значение - список узлов, от которых он зависит.
Мы создаем объект TopologicalSorter, используя словарь зависимостей, и вызываем метод static_order(), чтобы получить отсортированные узлы в топологическом порядке.
На выходе мы получим отсортированные узлы на основе зависимостей.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
