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
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 28 426 подписчиков, занимая 4 587 место в категории Технологии и приложения и 22 662 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 28 426 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -254, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.25% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 218 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 925 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- 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 02 сентября, 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.
28 426
Подписчики
-1224 часа
-507 дней
-25430 дней
Архив постов
28 431
Метод dict.values()
Метод dict.values() в Python используется для получения всех значений (values) в словаре (dictionary). Этот метод возвращает представление (view) значений в словаре в виде объекта типа
dict_values.
Этот метод полезен, когда вы хотите получить доступ к значениям словаря, но не обязательно к ключам. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения операций на значениях словаря, например, суммирования всех значений или поиска определенного значения.
#для_начинающих28 431
⚡️ Всем уже очевидно, что главный тренд 2023 года — технологии
TECHNOHYPE — уникальный проект в котором, мы ежедневно, простым языком публикуем информацию о новых разработках и открытиях в мире ИИ и IT
А самое главное: объясняем как применить их в обычной жизни
❗️Также для наших подписчиков полностью бесплатный ChatGPT бот, который:
→ Даст ответ на любой вопрос
→ Сделает за вас 90 % работы
→ Переведёт текст, как настоящий человек
Если не хотите отстать от трендов, то этот канал для вас:
https://t.me/techno_hype_official
28 431
img2pdf
img2pdf — это библиотека Python, которая позволяет создавать файлы PDF из изображений. Для использования img2pdf вам нужно установить библиотеку (если она не установлена) и затем использовать ее для создания PDF-файлов из изображений.
Замените image1.jpg, image2.png, и image3.jpeg из примера на имена файлов с вашими изображениями, которые вы хотите объединить в PDF. Затем запустите этот скрипт, и он создаст файл output.pdf, содержащий ваши изображения в виде страниц PDF.
Убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки и что изображения находятся в том же каталоге, где находится ваш Python-скрипт, или укажите полные пути к изображениям в переменной image_files.
#для_начинающих
28 431
Geoplotlib
Geoplotlib — это библиотека Python, предназначенная для создания интерактивных карт и визуализации геоданных. Она предоставляет простой и удобный способ создания различных карт, включая точечные карты, карты с тепловыми картами, кластеризацию данных и другие географические визуализации.
Перед началом работы установите и импортируйте библиотеку. Чтобы визуализировать геоданные, вам понадобятся данные о географических координатах (широте и долготе). Вы можете использовать различные источники данных, такие как CSV-файлы, базы данных или API.
#для_начинающих
28 431
LightGBM
LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) — это библиотека для машинного обучения, которая специализируется на градиентном бустинге и предоставляет выдающуюся производительность и эффективность. Она была разработана Microsoft и предназначена для решения задач классификации, регрессии и ранжирования. LightGBM быстро стала популярной в машинном обучении благодаря скорости, эффективности, поддержки множества задач, а главное градиентному бустингу.
Использование LightGBM в Python, как описано в предыдущем ответе, позволяет легко интегрировать эту библиотеку в ваши проекты машинного обучения и проводить высококачественный анализ данных и прогнозирование.
#для_продвинутых
28 431
🔥 Хардовый тест для разработчиков 🔥
📕 Ответьте на 9 вопросов за 20 мин и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Архитектура и шаблоны проектирования»
💻 Научитесь применять шаблоны проектирования в разработках! Благодаря этому навыку вы сможете писать чистый код, экономить время на разработке и быстро «пересаживаться» на любой язык программирования.
🏵 Ждем всех, кто хочет вырасти до Middle+ разработчика или архитектора ПО!
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/xmSH/
💣 Пройдете тест, получите демо-ролик о занятиях на курсе и Welcome-скидку.
✅ Также вам откроется доступ к открытым урокам курса.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
28 431
Theano
Theano — это библиотека для глубокого обучения и численных вычислений, написанная на языке Python. Theano предоставляет инструменты для оптимизации и вычисления матричных операций, что делает его полезным инструментом для работы с нейронными сетями и другими вычислительными задачами. Однако стоит отметить, что Theano больше не активно развивается и поддерживается, и многие из его функциональных возможностей были интегрированы в другие библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch.
#для_продвинутых
28 431
Динамическая загрузка модуля
Динамическая загрузка модуля в Python — это процесс импорта модуля во время выполнения программы, в отличие от статического импорта, который выполняется на этапе компиляции. Это может быть полезно, если вы хотите загружать модули в зависимости от условий или пользовательского ввода, чтобы сделать вашу программу более гибкой.
Обратите внимание, что для динамической загрузки модуля он должен быть доступен в пути поиска модулей Python, например, находиться в том же каталоге, где выполняется ваш скрипт, или в путях, указанных в переменной
sys.path.
Также обратите внимание, что динамическая загрузка модулей может быть мощным инструментом, но она также может привести к проблемам безопасности, если модули загружаются из ненадежных источников. Убедитесь, что вы проверяете и фильтруете ввод, который вы используете для определения имени модуля, чтобы избежать потенциальных уязвимостей.
#для_продвинутых28 431
+1 в копилку годных каналов про Python
С @python_practics освоишь Python гораздо проще:
📌 полезные сниппеты кода для твоих задач
📌 теория Python понятным языком с примерами
📌 вопросы из собеседований
📌 бесплатные книги и курсы по Python
📌 тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу
28 431
Emot
Emot (Emotional Analysis for Text) — это библиотека для анализа эмодзи на Python. Она может быть полезна для обработки данных текста, чтобы удалить эмодзи и других задач, связанных с анализом эмотиконами.
Чтобы использовать библиотеку Emot, вам сначала нужно установить её с помощью pip:
pip install emot#для_начинающих
28 431
Python Developer — канал каждого уважающего себя питониста
Тонкости и секреты языка Python, разбор вопросов и решение задач с собеседований в Google, Amazon и Microsoft.
👉🏻 Подписывайся и прокачивай свои навыки
28 431
Annoy
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это библиотека, которая используется для поиска точек в пространстве, близких к заданной точке запроса. Она также создает большие файловые структуры данных только для чтения, которые отображаются в память, чтобы многие процессы могли использовать одни и те же данные.
В этом примере мы создаем индекс Annoy с длиной вектора элемента f и используем расстояние angular. Затем мы добавляем 1000 элементов со случайными значениями в индекс и строим его с использованием 10 деревьев. После этого мы сохраняем индекс в файл test.ann. Затем мы загружаем индекс из файла и выполняем поиск 1000 ближайших соседей для элемента с индексом 0.
Результат работы кода - список из 1000 индексов элементов, которые являются ближайшими соседями для элемента с индексом 0.28 431
Py-spy
Py-spy — это инструмент для профилирования производительности Python-приложений. Он предоставляет информацию о том, как Python-приложение использует центральный процессор (CPU) и может помочь вам выявить узкие места в вашем коде, которые могут приводить к высокому использованию CPU.
Py-spy можно использовать из командной строки, чтобы наблюдать за работой запущенных Python-процессов. Он предоставляет информацию о потреблении CPU, вызовах функций, стеке вызовов и других характеристиках производительности. Вы можете использовать py-spy для оптимизации вашего Python-кода и выявления проблем с производительностью.
#для_продвинутых
28 431
📌 Уже 24 октября 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.
Также вас ждут бонусы на обучение на Хекслете!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8Jzj3i
28 431
NumPy: шпаргалка для начинающих
В этой статье мы поговорим про NumPy. Это статья-шпаргалка для начинающих пользователей NumPy, надеюсь она будет вам полезна.
Смотреть шпаргалку
28 431
Функция zlib.compress()
Функция
zlib.compress() является частью стандартной библиотеки и предназначена для сжатия данных с использованием библиотеки сжатия данных Zlib.
Zlib — это библиотека, которая предоставляет алгоритмы сжатия данных. С её помощью можно уменьшить объем данных, что полезно, например, при передаче данных по сети или сохранении данных на диске, чтобы уменьшить потребление места.
Функция zlib.compress() принимает один аргумент — последовательность байтов (например, строку или байтовый объект) и возвращает сжатую версию этой последовательности.
#для_продвинутых28 431
🧑💻Web-разработчикам на Python важно расширять свои навыки! Особенно для желающих перейти на Middle+ уровень. Одним из таких навыков является фронтенд-разработка с нуля на Vue.js.
📆 19 октября в 20:00 в рамках запуска курса Web-разработчик на Python мы проведем бесплатный открытый урок по Vue.js.
👌 Он будет очень полезен для тех, кто уже знаком с JavaScript и хочет посмотреть на простоту работы с реактивным фреймворком.
🔥 Если Вы хотите получить полный набор Fullstack навыков, с которыми сможете создавать сложные web-сайты и решать задачи уровня Middle+, то приходите познакомиться с нашим преподавателем Суреном Хореняном — руководителем группы разработки, ведущим разработчиком МТС ИИ.
➡️ Зарегистрируйтесь для участия и получения записи
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 431
Декоратор @frozenДекоратор
@frozen — это не встроенный декоратор, а часто используемый соглашение в библиотеках и коде на Python. Он используется для обозначения, что класс или объект должен быть неизменяемым (immutable). Неизменяемые объекты не могут быть изменены после создания. Это означает, что их атрибуты и состояние остаются постоянными, что может быть полезно во многих сценариях.
Преимущества неизменяемых объектов включают в себя упрощение работы с объектами в многозадачных приложениях, избегание побочных эффектов и более безопасную работу с объектами в разных частях кода.
#для_продвинутых28 431
⏳ Ограниченное время! Начался 13-й поток программы Data-Engineer, и ты ещё можешь присоединиться. Записывайся до конца этой недели.
Не упусти шанс стать дата-инженером на 7 недель!
👉 Узнать подробнее
📌Для кого это?
• дата-инженеры
• аналитики данных
• бэкенд-разработчики
• техлиды
• менеджеры
📌Что ждет тебя за 7 недель:
• 20 занятий с преподавателями в Zoom
• 6 лабораторных работ с реальными данными
• общение с участниками и поддержка координатора
📌После программы ты:
• Научишься решать типичные задачи DE
• Структурируешь знания и познакомишься с новыми инструментами
• Поработаешь с облачным кластером
• Получишь доступ к видеозаписям и материалам навсегда
📌Лабы включают:
Подготовка инфраструктуры
Batch-обработка кликстрима
Потоковая обработка данных
... и многое другое!
📌Преподаватели – эксперты в своем деле, готовы ответить на все твои вопросы.
🔥 Получи скидку 10% по промокоду – TGDE10, но только до 20.10!
🔗[Подробнее про поток]
