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
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 29 199 підписників, посідаючи 4 688 місце в категорії Технології та додатки та 22 613 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 199 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -225, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.94%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 735 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
- 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 11 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.
.removeprefix() и .removesuffix() были введены в Python 3.9. Они предназначены для удаления указанного префикса или суффикса из строки. Эти методы предоставляют удобный способ обрезания строк, особенно если вы знаете, что определенная строка всегда начинается с определенного префикса или заканчивается определенным суффиксом. Это позволяет избежать необходимости использования сложных срезов строк и делает код более читаемым.
#для_начинающихupdate() в Python используется для обновления содержимого словаря (dict) с данными из другого словаря или итерабельного объекта. Он позволяет добавлять новые ключи и значения в словарь или обновлять значения существующих ключей.
Синтаксис метода update() следующий:
словарь.update(другой_словарь)где:
словарь — это словарь, в котором вы хотите обновить данные.
другой_словарь — это словарь или другой итерабельный объект (например, другой словарь, список кортежей или список списков), данные из которого вы хотите добавить или обновить в словарь.
#для_начинающихdict_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_начинающихsys.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_продвинутыхpip install emot#для_начинающих
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.
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
