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
Сітка:📈 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 28 409 підписників, посідаючи 4 610 місце в категорії Технології та додатки та 22 813 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 409 підписників.
За останніми даними від 02 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -269, а за останні 24 години на -17, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.20%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 760 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 12.
- 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 03 вересня, 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.
28 409
Підписники
-1724 години
-617 днів
-26930 днів
Архів дописів
28 409
Один бот вместо тысячи каналов
Зачем подписываться на десятки каналов, если есть новостной бот AI Open News?
Он собирает актуальные посты из ваших любимых пабликов в персонализированную подборку. Можно читать ее, и не тратить время на лазанье по каналам.
И бот не заспамит вас уведомлениями — он высылает подборки только в установленное время. Чтобы читать перед сном или по пути на работу.
А еще он умеет составлять дайджесты из актуальных постов на любую тематику.
AI Open News удобнее каналов. Попробуйте 👉 @AiOpenNewsbot
28 409
Dash
Dash - это популярная библиотека для создания веб-приложений на Python. Она позволяет разработчикам создавать интерактивные, аналитические приложения без необходимости использовать
JavaScript.
Dash основан на Flask, Plotly и React, и предоставляет простой способ создания веб-приложений с использованием компонентов, таких как графики, таблицы и формы.
В этом примере мы создаем простое веб-приложение с использованием Dash. Приложение содержит поле ввода, кнопку отправки и контейнер для вывода результата. Мы определяем функцию update_output, которая вызывается при нажатии на кнопку "Submit". Функция возвращает текст, введенный пользователем, и выводит его в контейнере.28 409
Nested Sets (вложенные множества)
Это способ организации иерархических данных, где каждый узел дерева представлен парой чисел, определяющих диапазон значений.
Каждая категория представлена объектом, содержащим поля "ID", "Название", "Левая граница" и "Правая граница". "Левая граница" и "Правая граница" определяют диапазон значений, которые охватывают поддерево данной категории.
Преимущество использования
Nested Sets заключается в том, что мы можем эффективно извлекать всех потомков узла, находить родителей и определять уровень вложенности с помощью простых операций сравнения.
В этом примере мы находим всех потомков категории "Компьютеры".
*При изменении структуры дерева требуется обновление левых и правых границ всех связанных категорий.28 409
+1Задача
Напишите функцию Python, чтобы найти отличную пару чисел, произведение которых нечетно из последовательности целочисленных значений.
28 409
- Вибраторы с искусственным интеллектом?
- Немецкие роботы-гуманоиды захватывают рынок?
- Инвесторы не спешат вкладываться в стартапы эко-технологий и кибер-безопасности?
Мы предоставляем последние тенденции в мире технологий и искусственного интеллекта, стартапов и техно гигантов.
Интересно?
Подписывайся 👉🏻 TechCrab
Новости завтрашнего дня!
Новости которые вдохновляют!
28 409
Ход короля
Даны две различные клетки шахматной доски. Напишите программу, которая определяет, может ли король попасть с первой клетки на вторую одним ходом. Программа получает на вход четыре числа от 1 до 8 каждое, задающие номер столбца и номер строки сначала для первой клетки, потом для второй клетки.
Программа должна вывести «YES», если из первой клетки ходом короля можно попасть во вторую, или «NO» в противном случае.
28 409
Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотированию от мала до велика
Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python.
Смотреть статью
28 409
Количество компаний, переходящих с монолитов на микросервисы растет, и конечно, таким компаниям требуются инженеры знающие паттерны работы с микросервисами и имеющие опыт.
Хотите работать в крупных командах над сложными и интересными проектами? Тогда самое время погрузиться в микросервисную архитектуру 🗓 31 июля в 20:00 на открытом уроке «Топ ошибок при переходе с монолита на микросервисную архитектуру» от OTUS.
На занятии вместе со 👨💻 Станиславом Щетинниковым, директором по развитию в Сбербанке, разберем главные ошибки при переходе, плюсы и минусы микросервисной архитектуры.
👉 Регистрируйтесь на занятие — https://otus.pw/N7RP/
Открытый урок приурочен к старту онлайн-курса «Microservice Architecture» в OTUS. После урока полный курс вы сможете приобрести удобным для вас способом.
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
28 409
Dateparser
Dateparser - это библиотека, которая позволяет получать информацию о дате и времени из строковых значений в автоматическом режиме. Она может распознавать множество различных форматов дат и времени, включая относительные даты и даты на разных языках.
В данном примере мы имеем строку, описывающую относительную дату - "5 минут назад". С помощью функции
parse библиотеки Dateparser мы парсим эту дату в объект Python datetime. Затем мы выводим дату и время в нужном нам формате с помощью метода strftime.28 409
Вращаем и сохраняем изображение
Для вращения можно использовать функцию rotate, принимающую кол-во градусов.
28 409
📣 Знакомьтесь, Артём Чернов — не скучный чиновник Минцифры, а действующий цифровой предприниматель, урбанист, который всерьез занимается публичной политикой.
📌Новости IT-сферы: личный опыт и экспертиза, новейшие технологии, менторство и лайфхаки для развития ;
📌 Урбанистика: тренды и инициативы по развитию городов, пространств и людей в них.
📌 Политика “здорового человека”: эффективное взаимодействие с властью, получение бонусов и преференций для ИТ-специалистов и не только для них.
📌Общественная деятельность: цифровые социальные проекты и волонтерство, участие в жизни города, посильное каждому;
✔️ Подписаться: Лица Чернова
28 409
PyFlux
PyFlux - это библиотека для прогнозирования временных рядов. Она предоставляет удобный интерфейс для работы с моделями временных рядов, такими как анализ авторегрессии (AR), интегрированной скользящей средней (ARIMA), авторегрессии скользящего среднего (ARMA) и др.
В этом примере создается искусственный временной ряд и на его основе модель
ARMA обучается для прогнозирования следующих 10 значений этого ряда.28 409
🤔 Что круче: аналитика данных или бизнес-аналитика?
Хотите перейти в аналитику? Первый шаг к успешной карьере — правильно выбрать направление внутри профессии и узнать, какие навыки освоить на старте. Разобраться поможет открытый диалог «Бизнес-аналитик vs дата-аналитик: кто круче? Сравним зарплатную вилку, задачи и спрос на рынке труда» 25 июля в 19:00 Мск.
Спикеры:
— Василий Ключарев, продуктовый аналитик, банк Точка;
— Максим Третьяков, предприниматель, ранее бизнес-аналитик в «Росатом», SBS Consulting, Strategy Partners;
— Ольга Дремова, эксперт по разработке и развитию продуктов в стартапах.
На трансляции вы узнаете:
🔹 кому подойдет бизнес-аналитика, кому — консалтинг, а кому — аналитика данных;
🔹 какие специалисты наиболее востребованы на рынке труда;
🔹 какие навыки нужны разным аналитикам и какие задачи они решают;
🔹 сколько получают специалисты на разных этапах карьеры и на каких условиях работают.
🗣 Трансляция пройдет в формате открытого диалога — спикеры ответят на все ваши вопросы, которые вы сможете задать как перед, так и во время встречи. Лучше отправить вопросы заранее при регистрации, чтобы эксперты успели подготовиться и дали еще больше ценной информации!
💬 Переходите по ссылке, чтобы зарегистрироваться: https://u.to/6PHSHw
