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 29 199 подписчиков, занимая 4 688 место в категории Технологии и приложения и 22 613 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 29 199 подписчиков.
Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -225, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.94%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 735 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 11 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.
29 199
Подписчики
-424 часа
-487 дней
-22530 день
Архив постов
29 195
Dramatiq
Dramatiq - это библиотека для обработки задач в фоновом режиме в Python. Она предоставляет удобный способ асинхронной обработки задач, таких как отправка электронных писем, обработка изображений, обновление данных и многое другое. Dramatiq разработан для обеспечения простоты использования и производительности.
#для_начинающих29 195
"🐍 💻 Владеешь языком программирования Python и хотелось бы достойно зарабатывать на своих навыках?
Просмотрел много вакансий и не знаешь, что выбрать? Часть предложений тебя не интересует, а другая часть вообще не по твоему профилю?
Недавно мы создали канал , где наши админы каждый день просматривают горы вакансий на самых разных ресурсах, проводят отбор и выкладывают самые свежие и интересные предложения, специализированные исключительно на Python! Тебе не придётся тратить время и силы на поиски и отбор, всё самое интересное мы уже нашли!
💼 Python Вакансии l Работа Питон - подписывайся, чтобы не упустить свой заветный оффер!
29 195
Scrubadub
Scrubadub — это библиотека для обнаружения и удаления личной информации (PII) из текста на языке Python. Она может быть полезной при обработке текстовых данных, чтобы защитить конфиденциальность информации.
Этот код обнаружит и удалит PII (номер телефона и адрес электронной почты) из текста и вернет очищенную версию текста.
#для_начинающих29 195
Функция os.listdir()
Функция
os.listdir() в Python используется для получения списка файлов и папок в указанной директории. Она возвращает список имен элементов в указанной директории в виде строк.
Замените '/путь/к/директории' на путь к директории, список файлов и папок которой вы хотите получить. Функция os.listdir() вернет список строк с именами элементов в этой директории, и вы можете использовать этот список для дальнейшей обработки файлов и папок в Python.
#для_начинающих29 195
Бесплатный воркшоп «Наполнение БД тестовыми данными»
17 октября | 20:00 МСК
Воркшоп будет полезен:
➡️Разберемся зачем нужно вообще тратить время на генерацию данных в БД
➡️Посмотрим какие системы для генерации можно использовать
➡️В live-режиме рассмотрим пример генерации данных в базу.
Почему стоит посетить воркшоп
На воркшопе сможем посмотреть примеры, которые можно будет перенести в свое приложение и использовать для своих случаев. Качественные тестовые данные – это то, на что в проекте обычно не остается времени и сил, а они очень сильно влияют на результаты и релевантность тестов.
Спикер
Кристина Кучерова (Архитектор решений в Билайн, Ex-Архитектор БД в US-based startup Кремниевой долины, Ex-Архитектор модели данных в Сбербанке России)
Приобрести курс возможно в рассрочку.
Зарегистрируйтесь на событие, чтобы ничего не пропустить: https://otus.pw/uosK/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru29 195
🤔 Права ли Девушка?
❤️🔥— нет, Python в сердечке, я его никогда не предам
💔— Да, пора переходить на Паскаль
29 195
Срочно! Нужны Python разработчики всех уровней!
Вакансии и стажировки с прямыми контактами в Telegram.
Посмотреть можно здесь
29 195
Bamboolib
Bamboolib — это библиотека для упрощения и ускорения анализа данных в Python, особенно при работе с данными в формате
DataFrame. Она предоставляет графический интерфейс для выполнения различных операций с данными, таких как фильтрация, группировка, визуализация и многое другое, без необходимости написания кода. Bamboolib предназначена для упрощения работы с библиотеками Pandas и Jupyter Notebook.
Bamboolib предоставляет множество инструментов и функций для удобного манипулирования данными, и она может быть полезна, особенно если вы предпочитаете визуальный подход к анализу данных.
#для_начинающих29 195
Ppscore
Ppscore (Permutation-based Predictive Score) — это библиотека для оценки важности признаков в машинном обучении с использованием перестановочных тестов. Она позволяет определить, какие признаки влияют на предсказательную способность модели, путем случайного перестанования значений признаков и оценки изменений в метрике оценки (например, R^2, MSE, F1-мера и так далее) после каждой перестановки.
Обратите внимание, что pps.matrix возвращает матрицу PPS, где строки представляют признаки, а столбцы также представляют признаки, но с показателями PPS. PPS ближе к 1 указывает на более сильное влияние признака на целевую переменную, а ближе к 0 - на более слабое влияние.
#для_продвинутых
29 195
🧑💻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.
📆 12 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.
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас и ставьте событие в календарь, чтобы не пропустить.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
29 195
PyFlux
PyFlux — это библиотека для анализа временных рядов и моделирования в Python. Она предоставляет инструменты для анализа, прогнозирования и визуализации временных рядов. PyFlux предлагает различные статистические и машинные методы для работы с данными временных рядов, включая ARIMA, GARCH, VAR и другие модели.
#для_продвинутых29 195
pandas.pivot_table()
pandas.pivot_table() — это функция в библиотеке Pandas для создания сводных таблиц (pivot tables) из данных в формате DataFrame. Сводная таблица позволяет агрегировать, суммировать, усреднять и выполнять другие операции над данными в DataFrame для создания более удобного и структурированного представления данных.
Вот её базовый синтаксис:
import pandas as pd pivot_table = pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, margins_name='All')
data: DataFrame, из которого вы хотите создать сводную таблицу.
values: Опционально, столбцы, по которым вы хотите провести агрегацию.
index: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве индексов сводной таблицы.
columns: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве столбцов сводной таблицы.
aggfunc: Опционально, функция, которая будет применяться к данным при агрегации. По умолчанию используется mean.
#для_продвинутых29 195
Kibana
Kibana — это инструмент визуализации данных, который обычно используется совместно с Elasticsearch для анализа и визуализации данных, хранящихся в Elasticsearch. Kibana предоставляет веб-интерфейс для создания и настройки дашбордов, графиков, таблиц и других визуальных элементов, позволяя пользователям анализировать данные и мониторить состояние системы.
Если вы хотите взаимодействовать с Kibana из Python, вы можете использовать библиотеки и инструменты для отправки запросов к Kibana API. Однако Kibana API в первую очередь предназначен для взаимодействия с веб-интерфейсом Kibana, поэтому некоторые задачи могут потребовать более сложных решений.
#для_продвинутых
29 195
Факт: 80% работы фрилансера сейчас делает ChatGPT.
Эта нейросеть по вашему ТЗ может создать продающие посты, варианты воронок продаж и даже сгенерировать идеи по программе онлайн-курса!
Хотите начать зарабатывать от 100 000 рублей в месяц — спросите ChatGPT, как это сделать уже сегодня!
В канале «ChatGPT на пальцах» программист с 30-ти летним опытом рассказывает, как с помощью нейросети упростить себе жизнь и зарабатывать больше на любимом деле.
29 195
Traceback
Traceback (трассировка) — это сообщение об ошибке, которое Python выводит при возникновении исключения (exception). Это сообщение содержит информацию о том, какой исключительной ситуации произошла, в какой строке кода ошибка возникла и в каком файле.
Traceback очень полезен при отладке программ, так как он помогает определить место и причину возникновения ошибки. Вы можете использовать информацию из traceback, чтобы исправить ошибку в своем коде.
#для_продвинутых
29 195
PySide6
PySide6 — это библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI) на языке программирования Python. Она представляет собой набор библиотек, позволяющих создавать приложения с графическим интерфейсом, которые могут работать на разных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.
PySide6 предоставляет множество виджетов и инструментов для создания сложных пользовательских интерфейсов. Вы можете изучать документацию PySide6 и создавать более сложные приложения с графическим интерфейсом на основе ваших потребностей.
#для_начинающих