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
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 29 199 suscriptores, ocupando la posición 4 688 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 613 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 29 199 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -225, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.94%. 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 1 735 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 10.
- 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 11 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.
.removeprefix() и .removesuffix() были введены в Python 3.9. Они предназначены для удаления указанного префикса или суффикса из строки. Эти методы предоставляют удобный способ обрезания строк, особенно если вы знаете, что определенная строка всегда начинается с определенного префикса или заканчивается определенным суффиксом. Это позволяет избежать необходимости использования сложных срезов строк и делает код более читаемым.
#для_начинающихupdate() в Python используется для обновления содержимого словаря (dict) с данными из другого словаря или итерабельного объекта. Он позволяет добавлять новые ключи и значения в словарь или обновлять значения существующих ключей.
Синтаксис метода update() следующий:
словарь.update(другой_словарь)где:
словарь — это словарь, в котором вы хотите обновить данные.
другой_словарь — это словарь или другой итерабельный объект (например, другой словарь, список кортежей или список списков), данные из которого вы хотите добавить или обновить в словарь.
#для_начинающихdict_values.
Этот метод полезен, когда вы хотите получить доступ к значениям словаря, но не обязательно к ключам. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения операций на значениях словаря, например, суммирования всех значений или поиска определенного значения.
#для_начинающихsys.path.
Также обратите внимание, что динамическая загрузка модулей может быть мощным инструментом, но она также может привести к проблемам безопасности, если модули загружаются из ненадежных источников. Убедитесь, что вы проверяете и фильтруете ввод, который вы используете для определения имени модуля, чтобы избежать потенциальных уязвимостей.
#для_продвинутыхpip install emot#для_начинающих
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это библиотека, которая используется для поиска точек в пространстве, близких к заданной точке запроса. Она также создает большие файловые структуры данных только для чтения, которые отображаются в память, чтобы многие процессы могли использовать одни и те же данные.
В этом примере мы создаем индекс Annoy с длиной вектора элемента f и используем расстояние angular. Затем мы добавляем 1000 элементов со случайными значениями в индекс и строим его с использованием 10 деревьев. После этого мы сохраняем индекс в файл test.ann. Затем мы загружаем индекс из файла и выполняем поиск 1000 ближайших соседей для элемента с индексом 0.
Результат работы кода - список из 1000 индексов элементов, которые являются ближайшими соседями для элемента с индексом 0.
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
