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
⚙️ 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 👩💻
29 236
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
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
⚙️ 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 👩💻
29 236
Bidict
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
Python Learning 👩💻
29 236
⚙️ Pympler для мониторинга и анализа памяти
ℹ️ Библиотека мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги.
🗣️ С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
➡️ Click — простой и мощный инструмент для создания CLI
Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.
🗣 Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки
Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.
🗣️ В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.Python Learning 👩💻
29 236
➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью
__getattr__
В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__.
🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.Python Learning 👩💻
29 236
⚙️ Работа с хэшируемыми типами данных через
__hash__ и __eq__
В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов __hash__ и __eq__.
🗣️ Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность.Python Learning 👩💻
29 236
Тестовые идентификаторы: как и где расставлять правильно
Смотреть статью
Python Learning 👩💻
29 236
⚙️ Декорируем функции
🗣️ Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.
def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».
➡️ С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.
Argument for add_one is 1
229 236
⚙️ sh
Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки
os и subprocess вызывают только головную боль.
✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python.
🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 236
➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python
Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.
🗣️ Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.
Python Learning 👩💻
29 236
Новый лучший способ форматирования строк в Python
Смотреть статью
Python Learning 👩💻
29 236
➡️ Проверка необходимой версии Python
✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Python Learning 👩💻
29 236
➡️ wikipedia
У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.
✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным.
🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate().
Python Learning 👩💻
