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
Red:📈 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 28 452 suscriptores, ocupando la posición 4 585 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 22 671 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 28 452 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -250, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.40%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.25% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 106 visualizaciones. En el primer día suele acumular 925 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 30 agosto, 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.
28 452
Suscriptores
-624 horas
-377 días
-25030 días
Archivo de publicaciones
28 457
🦾 Пора изучить фреймворк Django!
Забудьте о скучном обучении — на курсе "Django-разработчик" вас ждут настоящие челленджи и нестандартные практические решения. А еще сильные проекты для портфолио и карьерный сапорт!
Пройдите тест, чтобы понять хватит ли у вас навыков для обучения.
📌У нас нет предзаписанных уроков.
Занятия в OTUS – это онлайн-вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить обратную связь.
И самое главное – сможете практиковаться!
🎁 Успейте на курс "Django-разработчик"! Только до 23 июня скидка 10%, подробности у наших менеджеров - после прохождения теста они свяжутся с вами.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3BNJwa
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857628 457
⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей
ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ OpenCV для компьютерного зрения
ℹ️ OpenCV имеет большой количество различных функций. Это делает ее отличным инструментом для программ компьютерного зрения в режиме реального времени.
✔️ Библиотека способна обрабатывать различные входные данные с визуальной информацией, взятой не только из изображений, но и из видеоданных. OpenCV может распознавать лица, почерк и объекты.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ PyCaret для машинного обучения
ℹ️ Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
✔️ Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
Что такое Tabula rasa и зачем это Python-разработчикам?
Узнайте на практическом уроке от OTUS, где мы разберем:
- best practices по настройке окружения для разработки свежего питонячьего проекта;
- всевозможные инструменты и автоматизации, которые могут применяться в таком случае;
- ответы на все возникающие вопросы.
🔥 Спикер Станислав Ступников — руководитель отдела разработки одной из крупнейших социальной сети России и опытный преподаватель.
Встречаемся 3 июля в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
🔴 Ссылка для регистрации: https://clck.ru/3BLpFf
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857628 457
⚙️ Seaborn для визуализации данных
ℹ️ Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
🗣️ Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ Matplotlib для визуализации данных
ℹ️ Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
🗣️ У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
❓Зачем аналитику изучать Python и с чего начать?
Python — один из самых популярных языков программирования, который используется во многих сферах, в том числе для анализа данных. Ждем вас на открытом практическом уроке «Основы Python» от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом:
- рассмотрите синтаксис Python;
- разберете его основы;
- узнаете про инструменты анализа данных, с которыми работают аналитики.
Встречаемся 20 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python для аналитики». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/qu0p/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 457
⚙️ TensorFlow Learn для глубокого обучения
ℹ️ TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
🗣️ Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ Sci-Kit Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
ℹ️ Sci-Kit Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. Sci-Kit Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
🗣️ Для многих Sci-Kit Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом
ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
async/await.
🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻28 457
⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций
ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций
ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
👩💻 Хотите прокачаться в веб-разработке на Python и интересуетесь Django?
💪 Тогда ждём вас на открытом практическом уроке «Django: представления на основе классов» от OTUS!
Там мы разберем использование Class-based views для создания веб-приложений с помощью Django и ответим на все возникающие вопросы в режиме реального времени.
Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer и руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI.
Встречаемся 17 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Django-разработчик». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://clck.ru/3BE76H
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857628 457
👩💻 Хотите прокачаться в веб-разработке на Python и интересуетесь Django?
💪 Тогда ждём вас на открытом практическом уроке «Django: представления на основе классов» от OTUS!
Там мы разберем использование Class-based views для создания веб-приложений с помощью Django и ответим на все возникающие вопросы в режиме реального времени.
Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer и руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI.
Встречаемся 17 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Django-разработчик». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://clck.ru/3BE76H
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857628 457
⚙️ logging для расширенных операций с файлами
ℹ️ Модуль позволяет регистрировать сообщения с различными приоритетами и временными метками в пользовательском формате.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ shutil для расширенных операций с файлами
ℹ️ Модуль для расширенных операций с файлами.
🗣️ С помощью Shutil вы можете копировать, перемещать, удалять, архивировать или выполнять любые операции с файлами, которые вы обычно выполняете в проводнике или в терминале.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
👱🏻♀️Как легко знакомиться с реально классными девушками?
Знакомиться на улицах сейчас — это как звонить другу на домашний телефон. В теории работает, но на практике уже неадекватно.
Какова вероятность, что достойная девушка для отношений попадется тебе в метро?
Вроде, достойные девушки и существуют, но как будто где-то в параллельной реальности с тобой, лишь изредка пересекаясь.
Лови простой лайфхак:
Ты боишься знакомства не потому, что не можешь сказать «привет». А потому, что понятия не имеешь что делать в следующие 5-10 минут и будешь просто щелкать еб@лом. А у тебя тут всего две простых задачи:
— Продемонстрировать свою ценность
— Выстроить нужный контекст общения
Заметь в ней что-то уникальное и свяжи это с историей из своей жизни. Например:
— Привет, я случайно увидел тебя и обратил внимание на твои очки. Тебе идут, я тоже раньше носил такие, чтобы казаться старше, когда только начинал преподавать…
Звучит сложно. Однако на канале Творчество Чувств опытный психолог раскладывает это по полочкам. Один из его недавних кейсов — программист из Гугла, который вышел из 5-летней депрессии и нашел ту самую.
💘 Прекрати застой на личном фронте: https://t.me/+gaMCJdAXvOpmNWYy
28 457
⚙️ pickle для быстрого и эффективного хранения
ℹ️ Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.
🗣️ На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 457
⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов
ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets.
🗣️ Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
