Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python Learning
Відкрити 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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Learning
Канал Python Learning (@python_per_month) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 29 238 підписників, посідаючи 4 686 місце в категорії Технології та додатки та 22 583 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 238 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -223, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.88%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.13% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 011 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 914 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, строка, модуль, собеседование, zip.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“№ 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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
29 238
Підписники
-824 години
-577 днів
-22330 день
Архів дописів
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 👩💻
