ru
Feedback
Python Learning

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 29 206 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 29 206 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.

29 206
Подписчики
-424 часа
-487 дней
-22530 день
Архив постов
🟡 Освойте одну из самых перспективных и интересных IT-профессий всего за 4 месяца Computer Vision — дисциплина, которая позв
🟡 Освойте одну из самых перспективных и интересных IT-профессий всего за 4 месяца Computer Vision — дисциплина, которая позволит вам работать с визуальными данными и нейросетями на профессиональном уровне, играя важную роль в современных инновационных проектах. 💻 Вы изучите: — Классификацию и сегментацию изображений — Детекцию и отслеживание объектов на видео — Обработку и анализ трехмерных сцен — Распознавание лиц и людей по силуэту — Генерацию и реконструкцию изображений — Обучение, тестирование и оптимизацию нейросетей — Развертывание моделей в продакшн Есть рассрочка на комфортных условиях! 🔥 Оставьте заявку прямо сейчас и получите 4 полезных урока от экспертов курса в подарок: https://clck.ru/37qJto Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

PySpark PySpark — это Python API для Apache Spark. Он позволяет выполнять обработку больших данных в реальном времени в распр
PySpark PySpark — это Python API для Apache Spark. Он позволяет выполнять обработку больших данных в реальном времени в распределенной среде с помощью Python. Он также предоставляет оболочку PySpark для интерактивного анализа данных. PySpark сочетает в себе удобство использования и простоту Python с мощностью Apache Spark, что позволяет обрабатывать и анализировать данные любого размера для всех, кто знаком с Python. PySpark поддерживает все функции Spark, такие как Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, Machine Learning (MLlib) и Spark Core. Код с картинки создаст контекст Spark, прочитает набор данных из файла CSV с именем "data.csv" и выведет его в консоль. #для_продвинутых

#Вопросы_с_собеседования Напишите регулярное выражение, которое будет принимать идентификатор электронной почты. Используйте
#Вопросы_с_собеседования Напишите регулярное выражение, которое будет принимать идентификатор электронной почты. Используйте модуль re. Мы используем функцию re.match() для сравнения переданного идентификатора электронной почты с регулярным выражением. Если совпадение найдено, мы возвращаем True, иначе False. Например, вызов is_valid_email('example@mail.com') вернет True, а вызов is_valid_email('not_valid_email') вернет False.

#Вопросы_с_собеседования Вы реализуете функцию для анализа текста, которая должна возвращать слово, которое встречается в тек
#Вопросы_с_собеседования Вы реализуете функцию для анализа текста, которая должна возвращать слово, которое встречается в тексте наиболее часто, не учитывая регистр букв. Если два или более слов имеют одинаковую максимальную частоту, функция должна вернуть слово, которое встречается в тексте первым. Напишите эффективную функцию на Python для решения этой задачи. Функция most_frequent_word анализирует предоставленный текст, разделяет его на слова, приводит к нижнему регистру для игнорирования различий в написании, и подсчитывает частоту каждого слова. Затем функция возвращает слово с наибольшей частотой, при этом если есть несколько слов с одинаковой частотой, выбирается то, которое встретилось в тексте первым.

Метод missing Метод missing — это магический метод, который вызывается, когда попытка доступа к несуществующему ключу в слова
Метод missing Метод missing — это магический метод, который вызывается, когда попытка доступа к несуществующему ключу в словаре. По умолчанию метод missing бросает исключение KeyError. Однако его можно переопределить, чтобы обеспечить другое поведение. Общая форма метода missing выглядит следующим образом:
def __missing__(self, key):
    # ...
Аргумент self представляет собой экземпляр словаря, в котором произошло обращение к несуществующему ключу. Аргумент key представляет собой сам несуществующий ключ. #для_продвинутых

Библиотека Astropy Astropy — это библиотека с открытым исходным кодом для Python, предназначенная для выполнения астрономичес
Библиотека Astropy Astropy — это библиотека с открытым исходным кодом для Python, предназначенная для выполнения астрономических расчетов. Это широко используемая библиотека в среде профессиональных астрономов. Философия проекта предполагает максимальное переиспользование уже существующих научных пакетов. Astropy — это мощный инструмент, который может использоваться для выполнения широкого спектра астрономических задач. Он является отличным выбором для астрономов, которые хотят использовать язык программирования Python для своих исследований. #для_продвинутых

🥏 Готовы ли вы обучать языковые модели и работать с нейросетями архитектуры трансформер? 🔥 Пройти тестирование ⚠️ Вы сможет
🥏 Готовы ли вы обучать языковые модели и работать с нейросетями архитектуры трансформер? 🔥 Пройти тестирование ⚠️ Вы сможете ответить правильно, даже если впервые слышите об этой специализации. А в случае успеха получите скидку на топовое обучение и 3 урока от экспертов курса в подарок: https://clck.ru/37jrbN 💻 После курса вы сможете: — создавать телеграм-ботов; — применять методы классического NLP для решения ML-задач; — работать с нейросетевыми моделями; — решать задачи распознавания именованных сущностей; — создавать вопросно-ответные системы. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Библиотека statistics Библиотека statistics в Python предоставляет функции для выполнения математических операций и статистич
Библиотека statistics Библиотека statistics в Python предоставляет функции для выполнения математических операций и статистического анализа числовых данных. Она входит в стандартную библиотеку Python и не требует установки. #для_начинающих

#Вопросы_с_собеседования Что такое каррирование? Каррирование — это техника, которая позволяет преобразовать функцию от неско
#Вопросы_с_собеседования Что такое каррирование? Каррирование — это техника, которая позволяет преобразовать функцию от нескольких аргументов в набор функций, каждая из которых является функцией от одного аргумента. Это делается путем последовательного применения функции к аргументам один за другим. Каррирование может быть полезно в различных ситуациях. Например, его можно использовать для отложенного вычисления аргументов функции, композиции функций или упрощения вызова функций с большим количеством аргументов. В примере на картинке мы сначала применяем функцию add() к аргументу 1. Это создает новую функцию add_1, которая принимает один аргумент и возвращает сумму 1 и этого аргумента. Затем мы применяем функцию add_1() к аргументу 2. Это создает новую функцию add_2, которая принимает один аргумент и возвращает сумму 1 и этого аргумента, а затем добавляет к этой сумме 2.

Что выведет этот код?
Anonymous voting

photo content

📌 Уже 17 января в 19:00 (мск) стартует наш бесплатный двухдневный онлайн-интенсив. Во время эфира вы научитесь писать код, з
📌 Уже 17 января 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. Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8Juh4G

Функция высшего порядка Функция высшего порядка — это функция, которая принимает в качестве аргумента другую функцию и/или во
Функция высшего порядка Функция высшего порядка — это функция, которая принимает в качестве аргумента другую функцию и/или возвращает функцию в качестве результата. Функции высшего порядка могут использоваться для различных целей, включая: — Инкапсуляция многократно используемого поведения — Создание более абстрактного кода — Усиление выразительности кода #для_начинающих

PyGObject PyGObject — это набор Python-привязок для библиотеки GObject, которая является основой для создания кроссплатформен
PyGObject PyGObject — это набор Python-привязок для библиотеки GObject, которая является основой для создания кроссплатформенных приложений на GTK+ для Windows, macOS и Linux. PyGObject доступен в большинстве дистрибутивов Linux и macOS. В Windows его можно установить с помощью пакетного менеджера Chocolatey.
choco install pygobject
Код с картинки создаёт окно с заголовком «Привет, мир!» и выводит его на экран. #для_начинающих

🤖 Как работает ChatGPT изнутри? Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречае
🤖 Как работает ChatGPT изнутри? Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречаемся на бесплатном уроке, где вы: — узнаете, что представляют из себя языковые модели на основе трансформеров; — в чем ключевая особенность трансформерных моделей; — общие принципы обучения моделей типа ChatGPT. 💻 Вебинар будет очень полезен начинающим ML и DS специалистам, а также тем, кто хочет погрузиться в NLP. Занятие пройдёт 16 января в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Natural Language Processing». После урока вы сможете продолжить обучение в рассрочку. 🔥 Для бесплатного участия и получения записи пройдите короткое тестирование прямо сейчас: https://clck.ru/37dB8X Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

PyQt6 PyQt6 — это библиотека Python для создания приложений с графическим интерфейсом (GUI) с помощью инструментария Qt. Qt -
PyQt6 PyQt6 — это библиотека Python для создания приложений с графическим интерфейсом (GUI) с помощью инструментария Qt. Qt - это мощный и зрелый инструментарий для разработки GUI, который используется в широком спектре приложений, от настольных приложений до мобильных приложений и веб-приложений. PyQt6 позволяет использовать все возможности Qt в Python. Чтобы начать работу с PyQt6, необходимо установить библиотеку. Для этого можно использовать менеджер пакетов, такой как pip:
pip install PyQt6
После установки библиотеки можно начать писать код для создания приложения с GUI. #для_начинающих

Xarray Xarray — это библиотека Python для анализа и визуализации многомерных данных. Она расширяет возможности массивов NumPy
Xarray Xarray — это библиотека Python для анализа и визуализации многомерных данных. Она расширяет возможности массивов NumPy, обеспечивая множество оптимизированных операций с данными. Xarray похож на Pandas, но ориентирован не на табличные данные, а на N-мерные массивы данных #для_начинающих

Pyro4 Pyro4 — это библиотека Python для удаленного вызова процедур (RPC). Она позволяет создавать удаленные объекты, которые
Pyro4 Pyro4 — это библиотека Python для удаленного вызова процедур (RPC). Она позволяет создавать удаленные объекты, которые можно вызывать из других процессов или компьютеров. Чтобы использовать Pyro4, необходимо сначала установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip:
pip install Pyro4
После установки библиотеки можно начать создавать удаленные объекты. Для этого необходимо создать класс, который будет представлять удаленный объект. Этот класс должен наследоваться от класса Pyro4.Proxy. #для_продвинутых

👀 С чего начать карьеру специалиста по компьютерному зрению? С бесплатного урока «История архитектур Computer Vision моделей
👀 С чего начать карьеру специалиста по компьютерному зрению? С бесплатного урока «История архитектур Computer Vision моделей от AlexNet до ViT» от OTUS и Бориса Цейтлина — опытного CV-эксперта. 💻 На вебинаре разберём: — как развивались архитектуры нейронных сетей для компьютерного зрения; — самые значимые повороты в нише; — какие модели можно взять «с полки» для практических задач сегодня. Занятие пройдёт 10 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Компьютерное зрение». После урока вы сможете стать студентом программы в рассрочку. 🔘 Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/37a8to Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Библиотека yt-dlp Библиотека yt-dlp — это реализация YouTube-DL на языке Python. Она позволяет скачивать видео с YouTube и др
Библиотека yt-dlp Библиотека yt-dlp — это реализация YouTube-DL на языке Python. Она позволяет скачивать видео с YouTube и других видеохостингов, а также получать информацию о видео. Чтобы установить библиотеку yt-dlp, выполните следующую команду в терминале:
pip install yt-dlp
#для_начинающих