اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python Learning
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python Learning
کانال Python Learning (@python_per_month) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 29 108 مشترک است و جایگاه 4 696 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 622 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 29 108 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -240 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 10.24% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.12% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 0 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 907 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند learning, строка, модуль, собеседование, zip تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“№ 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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 20 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
29 108
مشترکین
-724 ساعت
-727 روز
-24030 روز
آرشیو پست ها
29 107
Удаление дубликатов в списке
Первое что приходит на ум — преобразовать список во множество и обратно. Это хороший и рабочий способ. Но если вам нужно сохранить последовательность, то этот способ не подойдёт. С этой задачей легко справится OrderedDict из модуля collections
29 107
Именование среза с использованием функции slice
Работа с множеством значений, которые заданы индексами, может быстро обернуться беспорядком – как в плане поддержки, так и в плане читабельности кода.
Один из вариантов улучшения ситуации заключается в использовании констант для значений, задаваемых индексами. Но есть и более удачный способ написания качественного кода, как показано на картинке.
29 107
Регулярные выражения (REGEX)
Регулярные выражения — более гибкий способ нахождения подстрок в строках. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re. Модуль re содержит функцию search, которая позволит вам найти подстроку
Если вам нужны сложные сопоставления, например, учет регистра — этот метод подойдет вам лучше всего. Но у него есть и недостатки: сложность и скорость работы. То есть, в простеньких задачах его лучше не использовать.
29 107
💡Интересные решения в Python
Предлагаю вам ознакомиться с интересным каналом @python_tricks, где публикуются полезные решения, которые могут вам пригодиться в будущем. Например в этом примере выгрузив строки из базы данных — вы можете их транспонировать и поделить данные по "колонкам".
Вначале изучения Python вроде бы и проходишь все эти вещи, но со временем они забываются за ненадобностью.
Ознакамливайтесь, вспоминайте, сохраняйте себе что понравилось :)
29 107
Забудьте о range(len()). Наш выбор — enumerate()
Часто возникают ситуации, когда нужно перебрать коллекцию и отслеживать индексы элементов, к которым вы получили доступ. Для этих целей многие использует range(len(коллекция)).
Функция enumerate возвращает enumerate-объект, который хранит в себе и индексы элементов, и их значения.
С помощью этой функции вы облегчите доступ и к индексам, и к значениям.
Рассмотрим пример, в котором видна разница между range(len(коллекция)) и enumerate(коллекция).
29 107
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.29 107
geopy
Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopy всё упрощает:
$ pip install geopy
Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.
Также в нём есть полезный класс Distance. Он высчитывает расстояние между двумя местами в удобной единице измерения.
29 107
Библиотека Numpy "Базовые операции"
В Numpy очень просто реализованы простейшие операции: сложение, вычитание, умножение и деление. Единственное — для этого массивы должны быть одинаковыми.
Даже фильтрация возможна простейшим знаком. В массивах можно не перебирать через итератор filters, а просто поставить нужный знак.
Доступны так же математические операции: синус, косинус и подобные.
29 107
Пишем утилиту для генерации пароля
Использовать будем символы из пакета String. Собираем ascii буквы и цифры. И выбираем из них случайные для необходимой длинны пароля.
Полезно и для сервера и для личного использования.
29 107
Как эффективно изучать язык программирования Python самостоятельно? Где искать библиотеки для изучения и проверять свои знания?
С этим вам поможет телеграм канал @try2py
Каждый день мы публикуем:
📚 Обзоры на полезные библиотеки и приемы в коде
🧠 Тесты на знание Python
🔥 Развлекательный контент
Подписывайся, чтобы не потерять - https://t.me/try2py 🦾
29 107
Проверка на анаграммность
Проверить, являются ли строки анаграммами (например, в результате случайной перестановки букв) поможет класс Counter модуля collections
