Python Learning
№ 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 29 192 подписчиков, занимая 4 690 место в категории Технологии и приложения и 22 604 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 29 192 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -225, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.07%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 773 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 10.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“№ 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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
Leather, которая используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.
В примере используются следующие функции:
leather.Chart() — создает график с заданным заголовком.
chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек.
chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл.
На втором изображении представлен результат работы программы.1_000_000 интерпретируется как целое число 1000000.shutil можно получить информацию о памяти на жёстком диске. Метод disk_usage возвращает количество всей, занятой и свободной памяти в байтах. В примере кода для упрощения число поделено на 10 в 9-ой степени, чтобы вывести кол-во памяти в гигабайтах, а также лишняя дробная часть после второго знака отсекается с помощью format.
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
