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 29 206 مشترک است و جایگاه 4 688 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 613 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 29 206 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 10 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -225 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.94% 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 1 735 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 11 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.
29 206
مشترکین
-424 ساعت
-487 روز
-22530 روز
آرشیو پست ها
29 204
🟡 Освойте одну из самых перспективных и интересных IT-профессий всего за 4 месяца
Computer Vision — дисциплина, которая позволит вам работать с визуальными данными и нейросетями на профессиональном уровне, играя важную роль в современных инновационных проектах.
💻 Вы изучите:
— Классификацию и сегментацию изображений
— Детекцию и отслеживание объектов на видео
— Обработку и анализ трехмерных сцен
— Распознавание лиц и людей по силуэту
— Генерацию и реконструкцию изображений
— Обучение, тестирование и оптимизацию нейросетей
— Развертывание моделей в продакшн
Есть рассрочка на комфортных условиях!
🔥 Оставьте заявку прямо сейчас и получите 4 полезных урока от экспертов курса в подарок: https://clck.ru/37qJto
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
29 204
PySpark
PySpark — это Python API для Apache Spark. Он позволяет выполнять обработку больших данных в реальном времени в распределенной среде с помощью Python. Он также предоставляет оболочку PySpark для интерактивного анализа данных.
PySpark сочетает в себе удобство использования и простоту Python с мощностью Apache Spark, что позволяет обрабатывать и анализировать данные любого размера для всех, кто знаком с Python. PySpark поддерживает все функции Spark, такие как Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, Machine Learning (MLlib) и Spark Core.
Код с картинки создаст контекст Spark, прочитает набор данных из файла CSV с именем "data.csv" и выведет его в консоль.
#для_продвинутых
29 204
#Вопросы_с_собеседования
Напишите регулярное выражение, которое будет принимать идентификатор электронной почты. Используйте модуль re.
Мы используем функцию re.match() для сравнения переданного идентификатора электронной почты с регулярным выражением. Если совпадение найдено, мы возвращаем True, иначе False. Например, вызов is_valid_email('example@mail.com') вернет True, а вызов is_valid_email('not_valid_email') вернет False.
29 204
#Вопросы_с_собеседования
Вы реализуете функцию для анализа текста, которая должна возвращать слово, которое встречается в тексте наиболее часто, не учитывая регистр букв. Если два или более слов имеют одинаковую максимальную частоту, функция должна вернуть слово, которое встречается в тексте первым. Напишите эффективную функцию на Python для решения этой задачи.
Функция most_frequent_word анализирует предоставленный текст, разделяет его на слова, приводит к нижнему регистру для игнорирования различий в написании, и подсчитывает частоту каждого слова. Затем функция возвращает слово с наибольшей частотой, при этом если есть несколько слов с одинаковой частотой, выбирается то, которое встретилось в тексте первым.
29 204
Метод missing
Метод missing — это магический метод, который вызывается, когда попытка доступа к несуществующему ключу в словаре. По умолчанию метод
missing бросает исключение KeyError. Однако его можно переопределить, чтобы обеспечить другое поведение.
Общая форма метода missing выглядит следующим образом:
def __missing__(self, key):
# ...self представляет собой экземпляр словаря, в котором произошло обращение к несуществующему ключу. Аргумент key представляет собой сам несуществующий ключ.
#для_продвинутых29 204
Библиотека Astropy
Astropy — это библиотека с открытым исходным кодом для Python, предназначенная для выполнения астрономических расчетов. Это широко используемая библиотека в среде профессиональных астрономов. Философия проекта предполагает максимальное переиспользование уже существующих научных пакетов.
Astropy — это мощный инструмент, который может использоваться для выполнения широкого спектра астрономических задач. Он является отличным выбором для астрономов, которые хотят использовать язык программирования Python для своих исследований.
#для_продвинутых
29 204
🥏 Готовы ли вы обучать языковые модели и работать с нейросетями архитектуры трансформер?
🔥 Пройти тестирование
⚠️ Вы сможете ответить правильно, даже если впервые слышите об этой специализации. А в случае успеха получите скидку на топовое обучение и 3 урока от экспертов курса в подарок: https://clck.ru/37jrbN
💻 После курса вы сможете:
— создавать телеграм-ботов;
— применять методы классического NLP для решения ML-задач;
— работать с нейросетевыми моделями;
— решать задачи распознавания именованных сущностей;
— создавать вопросно-ответные системы.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
29 204
Библиотека statistics
Библиотека statistics в Python предоставляет функции для выполнения математических операций и статистического анализа числовых данных. Она входит в стандартную библиотеку Python и не требует установки.
#для_начинающих
29 204
#Вопросы_с_собеседования
Что такое каррирование?
Каррирование — это техника, которая позволяет преобразовать функцию от нескольких аргументов в набор функций, каждая из которых является функцией от одного аргумента. Это делается путем последовательного применения функции к аргументам один за другим.
Каррирование может быть полезно в различных ситуациях. Например, его можно использовать для отложенного вычисления аргументов функции, композиции функций или упрощения вызова функций с большим количеством аргументов.
В примере на картинке мы сначала применяем функцию
add() к аргументу 1. Это создает новую функцию add_1, которая принимает один аргумент и возвращает сумму 1 и этого аргумента. Затем мы применяем функцию add_1() к аргументу 2. Это создает новую функцию add_2, которая принимает один аргумент и возвращает сумму 1 и этого аргумента, а затем добавляет к этой сумме 2.29 204
📌 Уже 17 января в 19:00 (мск) стартует наш бесплатный двухдневный онлайн-интенсив.
Во время эфира вы научитесь писать код, запускать и поддерживать простого Telegram-бота. Познакомитесь с синтаксисом языка и увидите, как декомпозировать задачи по разработке.
Приходите, чтобы пообщаться и поучиться у опытного разработчика, узнать всю правду и перспективы Python и получить полезные подарки для комфортного старта в разработку.
🎁 Всем, кто зарегистрировался — Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику — Карта компетенций Python-разработчика.
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8Juh4G
29 204
Функция высшего порядка
Функция высшего порядка — это функция, которая принимает в качестве аргумента другую функцию и/или возвращает функцию в качестве результата.
Функции высшего порядка могут использоваться для различных целей, включая:
— Инкапсуляция многократно используемого поведения
— Создание более абстрактного кода
— Усиление выразительности кода
#для_начинающих
29 204
PyGObject
PyGObject — это набор Python-привязок для библиотеки GObject, которая является основой для создания кроссплатформенных приложений на GTK+ для Windows, macOS и Linux.
PyGObject доступен в большинстве дистрибутивов Linux и macOS. В Windows его можно установить с помощью пакетного менеджера Chocolatey.
choco install pygobject29 204
🤖 Как работает ChatGPT изнутри?
Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречаемся на бесплатном уроке, где вы:
— узнаете, что представляют из себя языковые модели на основе трансформеров;
— в чем ключевая особенность трансформерных моделей;
— общие принципы обучения моделей типа ChatGPT.
💻 Вебинар будет очень полезен начинающим ML и DS специалистам, а также тем, кто хочет погрузиться в NLP.
Занятие пройдёт 16 января в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Natural Language Processing». После урока вы сможете продолжить обучение в рассрочку.
🔥 Для бесплатного участия и получения записи пройдите короткое тестирование прямо сейчас: https://clck.ru/37dB8X
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
29 204
PyQt6
PyQt6 — это библиотека Python для создания приложений с графическим интерфейсом (GUI) с помощью инструментария Qt. Qt - это мощный и зрелый инструментарий для разработки GUI, который используется в широком спектре приложений, от настольных приложений до мобильных приложений и веб-приложений. PyQt6 позволяет использовать все возможности Qt в Python.
Чтобы начать работу с PyQt6, необходимо установить библиотеку. Для этого можно использовать менеджер пакетов, такой как pip:
pip install PyQt6
29 204
Xarray
Xarray — это библиотека Python для анализа и визуализации многомерных данных. Она расширяет возможности массивов NumPy, обеспечивая множество оптимизированных операций с данными.
Xarray похож на Pandas, но ориентирован не на табличные данные, а на N-мерные массивы данных
#для_начинающих
29 204
Pyro4
Pyro4 — это библиотека Python для удаленного вызова процедур (RPC). Она позволяет создавать удаленные объекты, которые можно вызывать из других процессов или компьютеров.
Чтобы использовать Pyro4, необходимо сначала установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip:
pip install Pyro429 204
👀 С чего начать карьеру специалиста по компьютерному зрению?
С бесплатного урока «История архитектур Computer Vision моделей от AlexNet до ViT» от OTUS и Бориса Цейтлина — опытного CV-эксперта.
💻 На вебинаре разберём:
— как развивались архитектуры нейронных сетей для компьютерного зрения;
— самые значимые повороты в нише;
— какие модели можно взять «с полки» для практических задач сегодня.
Занятие пройдёт 10 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Компьютерное зрение». После урока вы сможете стать студентом программы в рассрочку.
🔘 Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/37a8to
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
29 204
Библиотека yt-dlp
Библиотека yt-dlp — это реализация YouTube-DL на языке Python. Она позволяет скачивать видео с YouTube и других видеохостингов, а также получать информацию о видео.
Чтобы установить библиотеку yt-dlp, выполните следующую команду в терминале:
pip install yt-dlp