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

Network:Senior Python Developer Russia22 845 Technologies & Applications4 612...

📈 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 28 388 subscribers, ranking 4 612 in the Technologies & Applications category and 22 845 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 28 388 subscribers.

According to the latest data from 05 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -273 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.51%. 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 1 848 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 13.
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 06 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.

28 388

Subscribers

-724 hours

-717 days

-27330 days

1 848

Post views

No data24 hours

No data48 hours

6.51%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

28 384

Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

28 384

Открываем веб-сайт в своем веб-браузере с помощью Python Модуль webbrowser предоставляет высокоуровневый интерфейс, позволяющий отображать пользователям веб-документы. Документация доступна по ссылке.

28 384

Что выведет код, приведённый на картинке?

Anonymous voting

28 384

Генерируем фейковый профиль человека С помощью метода profile пакета Faker мы с легкостью может получить информацию о несуществующем человеке.

28 384

Узнаём кодировку текста Наверное, у всех были ситуации, когда вы открыли файл или получили ответ от сервера, а внутри оказывается набор странных символов в непонятной кодировке. Пакет chardet как раз был создан для работы с кодировками. Его метод detect выдает предполагаемую кодировку с точностью от 0 до 1. В примере на картинке мы сделали запрос к серверу, получили ответ, взяли его содержимое и проверили кодировку через метод detect.

28 384

Загляните в мир разработки на Python! Пройдите бесплатный интенсив Skillbox и начните осваивать один из самых распространённых языков программирования. Успейте записаться и получить при регистрации статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке». В ней — полезные скрипты на Python: ▶️ https://clc.to/2Msj2Q 📌 Освоите азы программирования на Python и разберёте основные элементы языка. 📌 Поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter и поймёте основы сетевого ПО. 📌 Напишете интерфейс мессенджера на Python на практических вебинарах. Спикер интенсива — специалист, который 17 лет работает в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения, Михаил Овчинников. 🎁 Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox. Ждём вас в прямом эфире с 5 по 7 декабря в 21:00 по московскому времени 😉

28 384

Гайд по магическим методам в Python Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию». Смотреть статью

28 384

Функция monotonic() Функция monotonic() модуля time возвращает значение, в долях секунды "монотонных" часов, то есть часов, которые не могут двигаться назад, т. е. не зависят от корректировки/обновления системных часов. Контрольная точка возвращаемого значения не определена, поэтому допустима только разница между результатами последовательных вызовов. Функция time.monotonic() идеально подходит для измерения времени выполнения программ большой длительности так как не зависит от корректировки системных часов. Функция time.monotonic_ns() похожа на time.monotonic(), но возвращает время в наносекундах. Работает не на всех платформах.

28 384

Как преобразовать цветное изображение в черно-белое Иногда может потребоваться преобразовать изображение в двоичное. Другими словами, вам нужно преобразовать цветное изображение или изображение в оттенках серого в черно-белое изображение. В следующем примере мы прочитаем следующее цветное изображение, используя cv2.imread() в качестве изображения в градациях серого, а затем применим функцию к массиву изображений. Подробнее ознакомиться можно здесь.

28 384

Достаем карты из колоды В данном примере мы задействуем колоду из 52 карт. С помощью данного кода мы достаем случайным образом 4 карты из нашей колоды.

28 384

Что выведет код сверху?

Anonymous voting

28 384

FuzzyWuzzy Множество раз вам могло прийти в голову реализовать “размытую” функцию поиска для вашей программы, которая в процентах может сравнивать строки. FuzzyWuzzy предоставляет готовое и лёгкое решение. В первом примере кода на картинке с помощью fuzz.ratio мы сравниваем две строки и получаем ответ 83, означающий, что они совпадают на 83%. Если у вас есть список строк, и совпадения необходимо искать во всех строках, FuzzyWuzzy поможет выделить наиболее похожие. Это мы и делаем во втором примере, сравнивая строки data visualisation и custom behavior со строками из arr. При этом в функцию process.extract в качестве параметра также передаётся limit, задающий, сколько значений мы хотим получить.

28 384

🐍 Ищем Python разработчиков любого уровня! Если ты готов покорять новые вершины, обучаться чему-то новому и неизведанному, то тебе однозначно к нам! Канал «Python, Understand?» предоставляет абсолютно любому желающему возможность развиваться и получать новые знания в программировании на Python! P.S — Всем, кто подписался, в подарок идёт крутейший курс от всем известной онлайн-школы! Оставим ссылку ниже, подписывайся!

28 384

Распределение памяти в Python: сколько и в каких случаях занимают типы данных В этом материале разберем, как устроено выделение памяти под объекты в Python. Потом кратко о том, как работает очистка памяти от неиспользуемых объектов. И, наконец, о разнице в занимаемой памяти на примере типов list, dict и tuple. Смотреть статью

28 384

Что выведет код сверху?

Anonymous voting

28 384