Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python Learning
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 29 238 подписчиков, занимая 4 686 место в категории Технологии и приложения и 22 583 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 29 238 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -223, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.88%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.13% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 011 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 914 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- 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 06 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.
29 238
Подписчики
-824 часа
-577 дней
-22330 день
Архив постов
29 236
NAPALM
NAPALM (Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor support) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизации сетевых задач.
Она обеспечивает унифицированный API для работы с сетевыми устройствами различных производителей, что упрощает разработку скриптов и программ для управления сетями.
Python Learning 👩💻
29 236
Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻
29 236
Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻
29 236
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 236
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 236
Cement
Cement — это фреймворк для создания интерфейсов командной строки (CLI). Он помогает разработчикам быстро создавать мощные и удобные CLI-приложения.
Python Learning 👩💻
29 236
tqdm
Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.
Python Learning 👩💻
29 236
#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 👩💻
29 236
➡️ 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 👩💻
29 236
➡️ 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 👩💻
29 236
#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 👩💻
29 236
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
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!
29 236
⚙️ 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 👩💻
