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 29 108 підписників, посідаючи 4 696 місце в категорії Технології та додатки та 22 622 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 108 підписників.
За останніми даними від 19 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -240, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.24%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.12% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 907 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
- 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 20 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.
29 108
Підписники
-724 години
-727 днів
-24030 день
Архів дописів
29 107
Множества
Множество - это группа случайных, не повторяющихся элементов. Использует тот же литерал, что и словарь, но пустое множество нельзя создать используя литерал. Поддерживают операции над множествами.
Функция set() — формирует множество. При создании удаляются все повторяющиеся элементы.
Функция frozenset() — формирует неизменяемое множество.
29 107
3 трюка с itertools
Начнем с функции combinations: она позволяет составлять комбинации элементов из итерируемых объектов без повторений. Первый аргумент это сам объект, а второй — длина комбинации.
Для того, чтобы составить комбинацию с повторениями, используют функцию combinations_with_replacement. Делает она абсолютно все то же самое что и предыдущая, с одним исключением – теперь в комбинации могут быть повторы.
Ну и в заключение, рассмотрим функцию compress, применяющую "маску" из второго аргумента функции к первому. То есть, если в маске на этом месте стоит единица, то в исходном массиве элемент остается нетронутым, и наоборот.
29 107
Библиотека Numpy
С многомерными массивами работать всегда сложнее. Например, если имеется огромный массив и требуется получить 1 индекс каждого вложенного списка начиная с 2, то мы пишем array[1:,2,:]. Однако, если нам надо залезть глубже, то придется добавить двоеточие. Но если нам надо самый последний вложенный, а вложений огромное множество?
Огромное множество двоеточий можно заменить многоточием. Получается что:
array[1, 2, ...] эквивалентно array[1, 2, :, :, :], но мы сразу видим какая запись более короткая и понятная.
29 107
Библиотека Numpy
При создании массивом мы получаем тип ndarray.
Рассмотрим наиболее часты атрибуты (не методы!) применимые к массивам:
ndim - число измерений (чаще их называют "оси") массива.
shape - размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim.
size - количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape.
dtype - объект, описывающий тип элементов массива
itemsize - размер каждого элемента массива в байтах.
data - буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.
29 107
Проверяем скорость интернета
У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в нашем примере все данные в выводе переведены в мегабайты.
29 107
Делаем скриншоты
Кросс-платформенный модуль pyscreenshot позволяет делать скриншоты как всего экрана, так и его части. Для его работы должна быть корректно установлена библиотека pillow.
Для создания скриншота используется метод grab, для его открытия – show, для сохранения – save. Также в grab можно передать аргумент bbox для захвата только определённой части экрана.
Подобный модуль может быть полезен, например, для логирования скриптов, использующих Selenium, который может открывать браузер и производить какие-либо операции в нём.
29 107
Задаем ширину текста
Сегодня поговорим о встроенном модуле textwrap.
В модуле присутствует fill, который позволяет задать ширину текста в символах.
Как видите в примере на картинке, слова переносятся на новые строки и ничего не обрывается на полуслове.
29 107
Функция findall()
Если мы хотим найти все вхождения, в дело вступает функция findall().
Синтаксис: findall(pattern, string, flags=0[optional])
В случае успеха данная функция возвращает список, в котором в виде строк содержатся все искомые вхождения по порядку. Если вхождений нет, то эта функция возвратит пустой список.
29 107
Библиотека showballstemmer
Работали когда-нибудь над поисковиками? Хороший поисковик должен много чего уметь, например, находить по минимальному запросу.
Некоторые используют pymorph2 (первая слишком много потребляет ресурсов), но ведь достаточно определять основу слова, а не начальную форму для нахождения большинства результатов.
Библиотека showballstemmer и занимается тем, что определяет основу слова, что делает поиск более точным. А главное — библиотека мало потребляет, а результат получается намного лучше.
В начале следует импортировать модуль требуемого языка, к примеру вот модули английского, русского и французского соответственно: EnglishStemmer, FrenchStemmer, RussianStemmer.
29 107
Библиотека FuzzyWuzzy
Интересная и полезная библиотека поиска совпадений в тексте. Очень поможет вам при работе над общающимися ботами: голосовыми или текстовыми помощниками.
Библиотеку следует установить:
install fuzzywuzzy
Несколько примеров работы библиотеки на картинке.
29 107
Функция zip
Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
29 107
Очистка элементов в последовательности
Встроенный модуль
itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.
Иногда возникает необходимость удалить ненужные объекты в последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.
Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.29 107
Обработка строки
Полезные функции для работы со строками. Python известен тем, что на нем можно написать код в одну строчку использованием метода, вместо перебора списком.
Перечислим наиболее полезные методы:
capitalize() - первая буква большая, остальные маленькие
strip() - удаление пробелов в начале и конце
center(int, chr='') - отцентрирует текст, int - нужное кол-во символов в строке, а chr - символ для добавления в начало и конец
swapcase() - заглавные буквы в прописные, маленькие в большие
lower() - преобразует к нижнему регистру
upper() - преобразует к верхнему регистру
При написании нейронок и ботов обязательно приводите все к нижнему регистру с помощью lower(). При написании ботов часто использую center(), для красивого вывода.
