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 27 897 suscriptores, ocupando la posición 4 759 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 23 020 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 27 897 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -251, 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 9.26%. 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 0 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 0.
- 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 05 noviembre, 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.
27 897
Suscriptores
-424 horas
-547 días
-25130 días
Archivo de publicaciones
27 897
Библиотека Numpy
С многомерными массивами работать всегда сложнее. Например, если имеется огромный массив и требуется получить 1 индекс каждого вложенного списка начиная с 2, то мы пишем array[1:,2,:]. Однако, если нам надо залезть глубже, то придется добавить двоеточие. Но если нам надо самый последний вложенный, а вложений огромное множество?
Огромное множество двоеточий можно заменить многоточием. Получается что:
array[1, 2, ...] эквивалентно array[1, 2, :, :, :], но мы сразу видим какая запись более короткая и понятная.
27 897
Библиотека Numpy
При создании массивом мы получаем тип ndarray.
Рассмотрим наиболее часты атрибуты (не методы!) применимые к массивам:
ndim - число измерений (чаще их называют "оси") массива.
shape - размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim.
size - количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape.
dtype - объект, описывающий тип элементов массива
itemsize - размер каждого элемента массива в байтах.
data - буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.
27 897
Проверяем скорость интернета
У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в нашем примере все данные в выводе переведены в мегабайты.
27 897
Делаем скриншоты
Кросс-платформенный модуль pyscreenshot позволяет делать скриншоты как всего экрана, так и его части. Для его работы должна быть корректно установлена библиотека pillow.
Для создания скриншота используется метод grab, для его открытия – show, для сохранения – save. Также в grab можно передать аргумент bbox для захвата только определённой части экрана.
Подобный модуль может быть полезен, например, для логирования скриптов, использующих Selenium, который может открывать браузер и производить какие-либо операции в нём.
27 897
Задаем ширину текста
Сегодня поговорим о встроенном модуле textwrap.
В модуле присутствует fill, который позволяет задать ширину текста в символах.
Как видите в примере на картинке, слова переносятся на новые строки и ничего не обрывается на полуслове.
27 897
Функция findall()
Если мы хотим найти все вхождения, в дело вступает функция findall().
Синтаксис: findall(pattern, string, flags=0[optional])
В случае успеха данная функция возвращает список, в котором в виде строк содержатся все искомые вхождения по порядку. Если вхождений нет, то эта функция возвратит пустой список.
27 897
Библиотека showballstemmer
Работали когда-нибудь над поисковиками? Хороший поисковик должен много чего уметь, например, находить по минимальному запросу.
Некоторые используют pymorph2 (первая слишком много потребляет ресурсов), но ведь достаточно определять основу слова, а не начальную форму для нахождения большинства результатов.
Библиотека showballstemmer и занимается тем, что определяет основу слова, что делает поиск более точным. А главное — библиотека мало потребляет, а результат получается намного лучше.
В начале следует импортировать модуль требуемого языка, к примеру вот модули английского, русского и французского соответственно: EnglishStemmer, FrenchStemmer, RussianStemmer.
27 897
Библиотека FuzzyWuzzy
Интересная и полезная библиотека поиска совпадений в тексте. Очень поможет вам при работе над общающимися ботами: голосовыми или текстовыми помощниками.
Библиотеку следует установить:
install fuzzywuzzy
Несколько примеров работы библиотеки на картинке.
27 897
Функция zip
Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
27 897
Очистка элементов в последовательности
Встроенный модуль
itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.
Иногда возникает необходимость удалить ненужные объекты в последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.
Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.27 897
Обработка строки
Полезные функции для работы со строками. Python известен тем, что на нем можно написать код в одну строчку использованием метода, вместо перебора списком.
Перечислим наиболее полезные методы:
capitalize() - первая буква большая, остальные маленькие
strip() - удаление пробелов в начале и конце
center(int, chr='') - отцентрирует текст, int - нужное кол-во символов в строке, а chr - символ для добавления в начало и конец
swapcase() - заглавные буквы в прописные, маленькие в большие
lower() - преобразует к нижнему регистру
upper() - преобразует к верхнему регистру
При написании нейронок и ботов обязательно приводите все к нижнему регистру с помощью lower(). При написании ботов часто использую center(), для красивого вывода.
27 897
Находим соответствия в строках
В стандартной библиотеке Python существует модуль
difflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую строку, заданную нами
Данный метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент – список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.27 897
Время исполнения кода
Иногда нам приходится выбирать между несколькими вариантами кода и чаще всего мы отталкиваемся от его скорости. Пример вычисления времени исполнения кода мы сейчас и покажем.
Всё достаточно просто: с помощью модуля time запоминаем начальное время, выполняем основной код, узнаём конечное время и просто высчитываем разницу.
Если будете использовать этот пример, то просто вставьте свой код вместо комментария.
27 897
Нахождение наиболее частых элементов списка
Если вам необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, то лучше всего воспользоваться счетчиком Counter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
27 897
Сортировка словаря по значениям
Сортировка данных словаря по значениям ключей, а не по самим ключам, нередко вгоняет в ступор.
Задача решается довольно просто при помощи аргумента key функции sorted для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.
27 897
Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с функции – accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее..
Далее, chain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.
А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации.
27 897
Эта книга будет полезна как человеку, который только начинает изучать Python, так и уже довольно опытному программисту, так как она может дать вам любую информацию о нашем с вами любимом языке
