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 28 431 підписників, посідаючи 4 587 місце в категорії Технології та додатки та 22 662 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 28 431 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -249, а за останні 24 години на -11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.66%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.25% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 178 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 925 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- 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 01 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.
28 431
Підписники
-1124 години
-537 днів
-24930 днів
Архів дописів
28 431
Метод dict.values()
Метод dict.values() в Python используется для получения всех значений (values) в словаре (dictionary). Этот метод возвращает представление (view) значений в словаре в виде объекта типа
dict_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_начинающих28 431
⚡️ Всем уже очевидно, что главный тренд 2023 года — технологии
TECHNOHYPE — уникальный проект в котором, мы ежедневно, простым языком публикуем информацию о новых разработках и открытиях в мире ИИ и IT
А самое главное: объясняем как применить их в обычной жизни
❗️Также для наших подписчиков полностью бесплатный ChatGPT бот, который:
→ Даст ответ на любой вопрос
→ Сделает за вас 90 % работы
→ Переведёт текст, как настоящий человек
Если не хотите отстать от трендов, то этот канал для вас:
https://t.me/techno_hype_official
28 431
img2pdf
img2pdf — это библиотека Python, которая позволяет создавать файлы PDF из изображений. Для использования img2pdf вам нужно установить библиотеку (если она не установлена) и затем использовать ее для создания PDF-файлов из изображений.
Замените image1.jpg, image2.png, и image3.jpeg из примера на имена файлов с вашими изображениями, которые вы хотите объединить в PDF. Затем запустите этот скрипт, и он создаст файл output.pdf, содержащий ваши изображения в виде страниц PDF.
Убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки и что изображения находятся в том же каталоге, где находится ваш Python-скрипт, или укажите полные пути к изображениям в переменной image_files.
#для_начинающих
28 431
Geoplotlib
Geoplotlib — это библиотека Python, предназначенная для создания интерактивных карт и визуализации геоданных. Она предоставляет простой и удобный способ создания различных карт, включая точечные карты, карты с тепловыми картами, кластеризацию данных и другие географические визуализации.
Перед началом работы установите и импортируйте библиотеку. Чтобы визуализировать геоданные, вам понадобятся данные о географических координатах (широте и долготе). Вы можете использовать различные источники данных, такие как CSV-файлы, базы данных или API.
#для_начинающих
28 431
LightGBM
LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) — это библиотека для машинного обучения, которая специализируется на градиентном бустинге и предоставляет выдающуюся производительность и эффективность. Она была разработана Microsoft и предназначена для решения задач классификации, регрессии и ранжирования. LightGBM быстро стала популярной в машинном обучении благодаря скорости, эффективности, поддержки множества задач, а главное градиентному бустингу.
Использование LightGBM в Python, как описано в предыдущем ответе, позволяет легко интегрировать эту библиотеку в ваши проекты машинного обучения и проводить высококачественный анализ данных и прогнозирование.
#для_продвинутых
28 431
🔥 Хардовый тест для разработчиков 🔥
📕 Ответьте на 9 вопросов за 20 мин и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Архитектура и шаблоны проектирования»
💻 Научитесь применять шаблоны проектирования в разработках! Благодаря этому навыку вы сможете писать чистый код, экономить время на разработке и быстро «пересаживаться» на любой язык программирования.
🏵 Ждем всех, кто хочет вырасти до Middle+ разработчика или архитектора ПО!
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/xmSH/
💣 Пройдете тест, получите демо-ролик о занятиях на курсе и Welcome-скидку.
✅ Также вам откроется доступ к открытым урокам курса.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
28 431
Theano
Theano — это библиотека для глубокого обучения и численных вычислений, написанная на языке Python. Theano предоставляет инструменты для оптимизации и вычисления матричных операций, что делает его полезным инструментом для работы с нейронными сетями и другими вычислительными задачами. Однако стоит отметить, что Theano больше не активно развивается и поддерживается, и многие из его функциональных возможностей были интегрированы в другие библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch.
#для_продвинутых
28 431
Динамическая загрузка модуля
Динамическая загрузка модуля в Python — это процесс импорта модуля во время выполнения программы, в отличие от статического импорта, который выполняется на этапе компиляции. Это может быть полезно, если вы хотите загружать модули в зависимости от условий или пользовательского ввода, чтобы сделать вашу программу более гибкой.
Обратите внимание, что для динамической загрузки модуля он должен быть доступен в пути поиска модулей Python, например, находиться в том же каталоге, где выполняется ваш скрипт, или в путях, указанных в переменной
sys.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_продвинутых28 431
+1 в копилку годных каналов про Python
С @python_practics освоишь Python гораздо проще:
📌 полезные сниппеты кода для твоих задач
📌 теория Python понятным языком с примерами
📌 вопросы из собеседований
📌 бесплатные книги и курсы по Python
📌 тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу
28 431
Emot
Emot (Emotional Analysis for Text) — это библиотека для анализа эмодзи на Python. Она может быть полезна для обработки данных текста, чтобы удалить эмодзи и других задач, связанных с анализом эмотиконами.
Чтобы использовать библиотеку Emot, вам сначала нужно установить её с помощью pip:
pip install emot#для_начинающих
28 431
Python Developer — канал каждого уважающего себя питониста
Тонкости и секреты языка Python, разбор вопросов и решение задач с собеседований в Google, Amazon и Microsoft.
👉🏻 Подписывайся и прокачивай свои навыки
28 431
Annoy
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 0.28 431
Py-spy
Py-spy — это инструмент для профилирования производительности Python-приложений. Он предоставляет информацию о том, как Python-приложение использует центральный процессор (CPU) и может помочь вам выявить узкие места в вашем коде, которые могут приводить к высокому использованию CPU.
Py-spy можно использовать из командной строки, чтобы наблюдать за работой запущенных Python-процессов. Он предоставляет информацию о потреблении CPU, вызовах функций, стеке вызовов и других характеристиках производительности. Вы можете использовать py-spy для оптимизации вашего Python-кода и выявления проблем с производительностью.
#для_продвинутых
28 431
📌 Уже 24 октября 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.
Также вас ждут бонусы на обучение на Хекслете!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8Jzj3i
28 431
NumPy: шпаргалка для начинающих
В этой статье мы поговорим про NumPy. Это статья-шпаргалка для начинающих пользователей NumPy, надеюсь она будет вам полезна.
Смотреть шпаргалку
28 431
Функция zlib.compress()
Функция
zlib.compress() является частью стандартной библиотеки и предназначена для сжатия данных с использованием библиотеки сжатия данных Zlib.
Zlib — это библиотека, которая предоставляет алгоритмы сжатия данных. С её помощью можно уменьшить объем данных, что полезно, например, при передаче данных по сети или сохранении данных на диске, чтобы уменьшить потребление места.
Функция zlib.compress() принимает один аргумент — последовательность байтов (например, строку или байтовый объект) и возвращает сжатую версию этой последовательности.
#для_продвинутых28 431
🧑💻Web-разработчикам на Python важно расширять свои навыки! Особенно для желающих перейти на Middle+ уровень. Одним из таких навыков является фронтенд-разработка с нуля на Vue.js.
📆 19 октября в 20:00 в рамках запуска курса Web-разработчик на Python мы проведем бесплатный открытый урок по Vue.js.
👌 Он будет очень полезен для тех, кто уже знаком с JavaScript и хочет посмотреть на простоту работы с реактивным фреймворком.
🔥 Если Вы хотите получить полный набор Fullstack навыков, с которыми сможете создавать сложные web-сайты и решать задачи уровня Middle+, то приходите познакомиться с нашим преподавателем Суреном Хореняном — руководителем группы разработки, ведущим разработчиком МТС ИИ.
➡️ Зарегистрируйтесь для участия и получения записи
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 431
Декоратор @frozenДекоратор
@frozen — это не встроенный декоратор, а часто используемый соглашение в библиотеках и коде на Python. Он используется для обозначения, что класс или объект должен быть неизменяемым (immutable). Неизменяемые объекты не могут быть изменены после создания. Это означает, что их атрибуты и состояние остаются постоянными, что может быть полезно во многих сценариях.
Преимущества неизменяемых объектов включают в себя упрощение работы с объектами в многозадачных приложениях, избегание побочных эффектов и более безопасную работу с объектами в разных частях кода.
#для_продвинутых28 431
⏳ Ограниченное время! Начался 13-й поток программы Data-Engineer, и ты ещё можешь присоединиться. Записывайся до конца этой недели.
Не упусти шанс стать дата-инженером на 7 недель!
👉 Узнать подробнее
📌Для кого это?
• дата-инженеры
• аналитики данных
• бэкенд-разработчики
• техлиды
• менеджеры
📌Что ждет тебя за 7 недель:
• 20 занятий с преподавателями в Zoom
• 6 лабораторных работ с реальными данными
• общение с участниками и поддержка координатора
📌После программы ты:
• Научишься решать типичные задачи DE
• Структурируешь знания и познакомишься с новыми инструментами
• Поработаешь с облачным кластером
• Получишь доступ к видеозаписям и материалам навсегда
📌Лабы включают:
Подготовка инфраструктуры
Batch-обработка кликстрима
Потоковая обработка данных
... и многое другое!
📌Преподаватели – эксперты в своем деле, готовы ответить на все твои вопросы.
🔥 Получи скидку 10% по промокоду – TGDE10, но только до 20.10!
🔗[Подробнее про поток]
