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 29 188 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 29 188 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.
strptime из модуля datetime, чтобы преобразовать строки в объекты datetime. Затем мы вычисляем разницу между датами с помощью оператора - и получаем абсолютное значение разницы с помощью функции abs. Наконец, мы получаем разницу в днях, используя атрибут days разницы объекта.TestAddFunction, унаследованный от unittest.TestCase. Внутри класса мы определяем различные методы, начинающиеся с префикса test_, которые содержат код для проверки различных случаев использования функции add().
В каждом тестовом методе мы вызываем функцию add() с определенными аргументами и сравниваем полученный результат с ожидаемым результатом, используя метод assertEqual() из unittest.TestCase. Если результат не соответствует ожидаемому, тест будет неудачным, и unittest выдаст соответствующее сообщение об ошибке.
Наконец, в блоке if __name__ == '__main__': мы вызываем unittest.main(), чтобы запустить все тесты в классе. Выполнение этого файла выводит отчет о пройденных и не пройденных тестах.video_to_images принимает путь к видео (`video_path`) и количество желаемых изображений (`frames_count`). Она открывает видеофайл, читает каждый кадр и сохраняет каждый "шаг" кадров как отдельное изображение. Затем функция прекращает обработку, когда необходимое количество изображений сохранено.
Обратите внимание, что код использует целочисленное деление // и целочисленное преобразование int() для обеспечения, чтобы каждое изображение было сохранено через примерно одинаковое количество кадров, чтобы равномерно распределить их по времени видео.
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
