¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python Learning
Ir al canal en 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python Learning
El canal Python Learning (@python_per_month) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 29 212 suscriptores, ocupando la posición 4 687 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 616 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 29 212 suscriptores.
Según los últimos datos del 08 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -229, y en las últimas 24 horas de -12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.17%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 094 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“№ 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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 09 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
29 212
Suscriptores
-1224 horas
-607 días
-22930 días
Archivo de publicaciones
29 213
Знаете основы Python, но руки не доходят сделать первый шаг к практике?
Сделайте его под руководствои опытного разработчика за полтора часа практики! Приглашаем вас на бесплатный практикум от преподавателя школы IT профессий Level Up - «Мой первый бот в Telegram»
По окончании практикума вы:
СОЗДАДИТЕ БОТА С НУЛЯ
ПОРАБОТАЕТЕ СО СТОРОННИМИ ПРИЛОЖЕНИЯМИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БОТА
НАУЧИТЕСЬ РАЗВЕРТЫВАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ НА СЕРВЕРЕ
Спикер практикума - Евгений Сергунин (Big Data аналитик в компании Wildberries)
Оставить заявку на практикум
Забронировать место на курсе «Python разработчик Junior» с выгодой 6000 рублей за раннее бронирование
29 213
➡️ Использование
contextlib.nullcontext для временного отключения контекстного менеджера
Начиная с Python 3.7, появился contextlib.nullcontext, который используется в ситуациях, когда требуется контекстный менеджер, но не нужно выполнять никаких действий в начале и конце блока. Это удобно, когда вы хотите условно использовать контекстный менеджер или временно его отключить.
🗣 В этом примере nullcontext используется для обхода реального контекстного менеджера, если он не нужен в текущих условиях.
✔️ nullcontext помогает упростить код, где контекстный менеджер используется только в определённых случаях, сохраняя при этом структуру программы.
Python Learning 👩💻29 213
➡️ Poetry — удобный менеджер зависимостей и инструмент для упаковки Python-проектов
Poetry — это современный инструмент для управления зависимостями и сборки Python-проектов. Он предоставляет удобный интерфейс для добавления и обновления зависимостей, а также упрощает процесс создания и публикации пакетов. Poetry автоматически генерирует файл pyproject.toml, который используется для управления метаданными и настройками проекта.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
➡️ HTTPX — современный клиент для работы с HTTP-запросами
HTTPX — это библиотека для выполнения HTTP-запросов, которая поддерживает асинхронные операции, полную совместимость с requests, и предоставляет мощные возможности для работы с сетевыми запросами. Она идеально подходит для тех случаев, когда вам нужно быстро и эффективно выполнять HTTP-запросы в асинхронных приложениях.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Использование
functools.cache_property для кеширования свойств объектов
Начиная с Python 3.8, появился декоратор functools.cached_property, который позволяет кешировать результат вычисления свойства объекта. Это полезно, когда свойство требует сложных вычислений или обращений к ресурсам, но результат не меняется при повторных вызовах.
🗣 В этом примере свойство expensive_computation вычисляется только один раз, и при последующих вызовах возвращается закешированное значение.
✔️ cached_property делает код более эффективным, избегая повторных вычислений для неизменяемых свойств объекта.Python Learning 👩💻
29 213
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
29 213
Игра «Камень, Ножницы, Бумага» на Python
Выше представлен код игры "Камень, Ножницы, Бумага", где игра продолжается до тех пор, пока пользователь не решит выйти.
Результат работы кода представлен выше.
29 213
😒 На одном кодинге уже давно не вывезешь, перспектива 2024 года - Информационная Безопасность
Ловите два канала на тему ИБ и хакинга
ZeroDay - Уроки по кибербезопасности и хакингу с нуля. Вирусы, взломы, OSINT, криптография и свежие новости
Белый Хакер - программное обеспечение, утилиты, OSINT, инструменты, полезная литература и много другое. Совершенно новый формат непохожий на другие каналы.
29 213
➡️ Использование
contextlib.suppress для игнорирования определённых исключений
contextlib.suppress — это контекстный менеджер, который позволяет игнорировать заданные исключения при выполнении кода. Это полезно в ситуациях, когда вы ожидаете, что может произойти ошибка, но хотите её безопасно пропустить, не прерывая выполнение программы.
🗣 В этом примере мы используем contextlib.suppress для игнорирования исключения FileNotFoundError при попытке удалить файл, если его нет.
✔️ С помощью contextlib.suppress можно аккуратно обработать ожидаемые исключения, не добавляя лишних try-except блоков.Python Learning 👩💻
29 213
➡️ Использование функции
dataclasses.field для установки значений по умолчанию на основе фабричных функций
dataclasses.field — это способ назначения значений по умолчанию для полей датаклассов, используя фабричные функции. Это особенно полезно, когда вы хотите, чтобы каждое поле имело своё уникальное значение, как, например, новый объект списка или словаря.
🗣 В этом примере каждый объект класса будет иметь своё собственное поле списка values, а не ссылку на один и тот же объект.
Python Learning 👩💻29 213
➡️ Loguru — удобная и мощная система логирования для Python
Loguru — это библиотека для логирования, которая значительно упрощает работу с логами по сравнению с стандартным модулем logging. Она автоматически форматирует сообщения, поддерживает ротацию логов, асинхронное логирование и фильтрацию по уровням, что делает её идеальным решением для современных проектов.
🗣 Loguru — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и просто настроить эффективную систему логирования с минимумом кода.🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
29 213
Что делать, если пробелы в резюме не дают расти в профессии и финансах
Повышения проходят мимо, новых офферов нет, и для интересных вакансий не хватает навыков? Проверьте, насколько хорошо вы владеете тремя самыми популярными (и доходными) аналитическими инструментами — Excel, SQL и Python!
И нет, это не только про аналитику: эти три столпа нужны в маркетинге, финансах, управлении, консалтинге, HR и многих других сферах, где работают с большими объемами данных. При этом карьерный рост даже до уровня миддл без аналитических навыков практически невозможен – стоит только взглянуть на требования для серьезных вакансий на hh.
Заманчиво? Приходите на бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» школы Changellenge >> Education и научитесь уверенно использовать Excel, SQL и Python для работы с данными! Он пройдет онлайн с 12 по 16 сентября.
За пять дней вы:
– решите 2 практических кейса;
– поработаете с Excel, SQL и Python в связке, как это часто происходит в реальной работе;
– построите сводные таблицы с помощью SQL и Python;
– построите столбчатый график с помощью Python;
– потренируетесь применять функцию VLOOKUP в Excel.
А еще получите бонусы:
– памятки по решению задач в Excel, SQL и Python;
– сборник полезных материалов по аналитике;
– грант 15 000 рублей на комплексные программы по аналитике.
Пора сдвинуть карьеру с мертвой точки! Подключиться к обучению можно до 12 сентября включительно. Бесплатно!
Регистрируйтесь по ссылке >> https://u.to/-JvcIA
Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2VtzqvBMzkP
29 213
Продолжаем знакомиться с библиотекой Matplotlib
Наш код генерирует данные о продажах за неделю и отображает их на графике. Этот код сначала генерирует случайные значения продаж для каждого дня недели, а затем строит столбчатую диаграмму. Результат работы кода представлен выше
29 213
➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 213
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/n/python_per_month
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
29 213
➡️ Textblob — Простая обработка текста с использованием NLP
Textblob — это библиотека Python, предоставляющая удобный интерфейс для выполнения операций по обработке текста, таких как определение тональности, перевод текста, тегирование частей речи и многое другое. Она строится поверх библиотеки NLTK и отлично подходит для тех, кто хочет быстро внедрить базовые функции обработки естественного языка в свои проекты.
🗣 Textblob — отличный выбор для работы с текстом, если вам нужно легко и быстро реализовать простые функции NLP.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
