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
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python Learning
کانال Python Learning (@python_per_month) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 28 470 مشترک است و جایگاه 4 593 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 671 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 28 470 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -258 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.41% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 997 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 971 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 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 27 اوت, 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.
28 470
مشترکین
-624 ساعت
-717 روز
-25830 روز
آرشیو پست ها
28 470
#Вопросы_с_собеседования
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в
других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Python Learning 👩💻
28 470
➡️ Yarl — Удобная работа с URL
Yarl — это библиотека Python, предназначенная для удобной работы с URL-адресами. Она предоставляет API для создания, изменения и анализа URL-адресов, сохраняя при этом их семантическую корректность.
🗣 Если вы работаете с URL-адресами и хотите упростить их обработку в Python, Yarl может быть отличным выбором.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
➡️ Превращение функций в методы класса с помощью
types.MethodType
types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.
🗣️ В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.Python Learning 👩💻
28 470
#вопросы_с_собеседований
Что такое и чем отличается old-style от new-style classes?
— Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object.
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
Python Learning 👩💻
28 470
28 470
⚙️ 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 👩💻
28 470
⚙️ 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 👩💻
28 470
⚙️ 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 👩💻
28 470
⚙️ SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
ℹ️ SciKit-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. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
🗣️ Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
Офер в VK для бэкенд-разработчиков — попадите в команду за выходные
28–29 июня пройдёт VK Weekend Offer. Всего за 2 дня вы сможете пройти весь путь от знакомства с командами до приглашения на работу: встретиться с лидами, пройти технические собеседования и получить офер.
Языки программирования — Java, Go, Python, C++. Главное требование — от 3 лет реального опыта в бэкенде.
Читайте подробности на сайте и подавайте заявку до 25 июня!
28 470
⚙️ Rich для форматирования текста в консоли
ℹ️ Библиотека позволяет форматировать текст, который Python выводит в консоль. Словосочетание Rich Text означает «отформатированный», «украшенный» текст.
✔️ Можно сделать разноцветными сообщения в консоли, изменить в них начертание шрифта, выводить таблицы, пользоваться эмодзи. Это удобно, если нужны понятные и наглядные логи.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ glob для удобной работы с файлами
ℹ️ Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.
🗣️ glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
DeepSeek — самая мощная нейросеть в мире? Честно сравним и разберемся на примерах вместе с Кириллом Пшинником, СЕО университета Зерокодер.
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
— Сравним DeepSeek-R1 и QWEN 2.5-Max с ChatGPT – кто быстрее, точнее и эффективнее?
— Покажем, как использовать DeepSeek без ограничений и блокировок;
— Разберем, как можно зарабатывать на нейросетях и какие вакансии будут востребованы в 2025 году.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
PS: Это первый полноценный практикум от экспертов по DeepSeek. Узнайте и погрузитесь в революционные изменения AI сферы по ссылке.
erid: 2W5zFGRGtCY
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
28 470
⚙️ functools для более мощных функций
ℹ️ Библиотека содержит множество методов и декораторов, которые вы можете обернуть существующими, чтобы добавить дополнительные функции.
🗣️ Одним из них является partial, который можно использовать для клонирования функций, сохраняя при этом некоторые из их аргументов с пользовательскими значениями
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ Datacleaner для автоматической очистки и подготовки данных к анализу
ℹ️ Библиотека позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач.
🗣️ Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ Black для проверки код-стайла
ℹ️ Разработчики должны придерживаться код-стайла, чтобы легче понимать код друг друга. Соглашение об оформлении кода на Python называется PEP8.
🗣️ Писать рекомендуется в соответствии с ним, но проверять оформление вручную может быть долго и неудобно, а библиотека black проводит такие проверки автоматически. Это автоформатер: он исправляет нарушения код-стайла и делает код более чистым.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
⚙️ Pymystem3 для морфологического анализа
ℹ️ Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.
🗣️ Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
28 470
Bidict
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
Python Learning 👩💻
