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 29 146 مشترک است و جایگاه 4 702 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 617 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 29 146 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -246 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.58% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 919 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 10 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 16 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.
29 146
مشترکین
-824 ساعت
-647 روز
-24630 روز
آرشیو پست ها
29 146
Знание Python, Bl и дашборды - must have в сфере аналитики
Много теории, ещё больше практики — всё направлено на то, чтобы вы освоили профессию аналитика данных. Аналитик помогает увидеть точки роста бизнеса. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения.
Курс «Профессия «Аналитика данных» от Moscow Digital School поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, а главное - находить взаимосвязи и строить гипотезы.
Для чего именно вам нужна эти навыки?
Данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, маркетинге. Вам подойдет этот курс если вы хотите освоить новую профессию, а также начать работать в IT-индустрии.
Лучшие студенты получат возможность стажироваться в Ozon, Банк Открытие, Data Sfera, Agima.
Старт нового потока: 26 июля 2022.
Скидка 10% на обучение по промокоду: PYTHONPERMONTH
29 146
Переименование файлов в Python
Функция rename() используется для переименовывания файлов в Python. Для ее использования сперва нужно импортировать модуль os.
29 146
👾 3D-МОДЕЛИРОВАНИЕ С НУЛЯ
Обучитесь и берите заказы 💸
Что нужно:
— любой рабочий компьютер (необязательно мощный);
— желание учиться и потом зарабатывать.
Чему вы научитесь:
Делать 3D-макеты для дизайнеров интерьера, визуализаторов и маркетинговых агентств.
Это несложно, вы справитесь, даже если:
— не шарите в программах для 3D-моделирования;
— не имеете спец. образования и боитесь работать на себя.
Где это применить:
На создании 3D-объектов можно стабильно зарабатывать от 100 000 рублей в месяц.
Причем заказы бывают не только в рублях, но и в долларах и евро.
Если вы готовы освоить профессию, которая даст стабильность и свободу, то регистрируйтесь на бесплатный вводный интенсив по 3D-моделированию:
➡️https://bit.ly/3IS1S9g
☝️ Переходите по ссылке в бота и нажмите НАЧАТЬ
29 146
Python GUI: создаём простое приложение с PyQt и Qt Designer
Эта статья предназначена для тех, кто только начинает своё знакомство с созданием приложений с графическим интерфейсом (GUI) на Python.
Смотреть статью
29 146
Преобразование текста в речь
Рассмотрим модуль pyttsx3, позволяющий озвучивать текст прямо во время выполнения программы. Для запуска кода с картинки необходимо установить модуль при помощи
pip install pyttsx3. Запущенная программа спросит, как у вас дела, и скажет, что любит макароны.
Модуль позволяет менять настройки произношения.
Документацию пакета можно найти здесь.29 146
Флаги явного преобразования
Используются для определённого преобразования значения поля
format перед его форматированием. Их можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения.
!r — преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s — преобразует значение в строку, используя функцию str()
В примере в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 10 символов, в случае с флагом !s — без кавычек в более удобном для чтения виде.29 146
❗️ Без знания алгоритмов не обойтись! Большинство ведущих IT-компаний на собеседованиях проверяют кандидата на умение реализовывать классические алгоритмы.
❓ Какие алгоритмы должен знать каждый программист?
💪 Расскажем на интерактивном вебинаре с опытным программистом с 20-летним опытом Евгением Волосатовым.
Регистрируйтесь на вебинар «Пирамидальная сортировка выбором»
Сортировка выбором — один из самых простых алгоритмов сортировки. Ее можно значительно ускорить, если использовать структуру данных «куча» для поиска максимального элемента за О(1) константное время. В результате получится алгоритм пирамидальной сортировки HeapSort.
📌 Бесплатный вебинар пройдет в рамках практического онлайн-курса «Алгоритмы и структуры данных».
Формат обучения подходит для любого языка программирования.
👉 Для участия зарегистрируйтесь на мероприятие https://otus.pw/G8Po/
29 146
Блок else в циклах for
В Python блок
else может быть представлен не только в условных конструкциях после if, но и в циклах после for и while.
В данном случае код внутри else выполняется, только если цикл не был прерван с помощью break.29 146
⁉️ Разработать одну ML-модель и провести ее валидацию — уже давно не проблема. Как экспериментировать сразу с сотнями моделей и с разными параметрами и при этом не захлебнуться в разнообразии экспериментов? Как не потерять этот опыт и легко воспроизводить эксперименты годовой давности?
📌 20 июля в 20:00 на открытом уроке OTUS мы разберем инструмент MLFlow. Он позволяет легко выбирать лучшие модели среди всех экспериментов и при этом легко сравнивать эти модели, и всегда иметь понятное описание эксперимента.
💻 Занятие проведет Миленькин Александр, старший менеджер по работе с большими данными в X5 Retail Group.
💣 Чтобы зарегистрироваться на урок, пройдите вступительный тест
⚠️ Еще больше знаний о том, как устроен процесс внедрения ML-решения, ждет вас на онлайн-курсе «MLOps». Он рассчитан на специалистов по машинному обучению или Software инженеров.
29 146
❗️СРОЧНО❗️
Хочешь стать гуру Python'а благодаря сеньйору с Яндекс и зарабатывать от 113.000руб/мес?
