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 27 912 підписників, посідаючи 4 756 місце в категорії Технології та додатки та 23 040 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 27 912 підписників.
За останніми даними від 03 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -263, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.25%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 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 04 листопада, 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.
TestAddFunction, унаследованный от unittest.TestCase. Внутри класса мы определяем различные методы, начинающиеся с префикса test_, которые содержат код для проверки различных случаев использования функции add().
В каждом тестовом методе мы вызываем функцию add() с определенными аргументами и сравниваем полученный результат с ожидаемым результатом, используя метод assertEqual() из unittest.TestCase. Если результат не соответствует ожидаемому, тест будет неудачным, и unittest выдаст соответствующее сообщение об ошибке.
Наконец, в блоке if __name__ == '__main__': мы вызываем unittest.main(), чтобы запустить все тесты в классе. Выполнение этого файла выводит отчет о пройденных и не пройденных тестах.video_to_images принимает путь к видео (`video_path`) и количество желаемых изображений (`frames_count`). Она открывает видеофайл, читает каждый кадр и сохраняет каждый "шаг" кадров как отдельное изображение. Затем функция прекращает обработку, когда необходимое количество изображений сохранено.
Обратите внимание, что код использует целочисленное деление // и целочисленное преобразование int() для обеспечения, чтобы каждое изображение было сохранено через примерно одинаковое количество кадров, чтобы равномерно распределить их по времени видео.pandas DataFrame, извлекать изображения из PDF и извлекать метаданные о PDF-документе.
В этом примере мы используем функцию pdfplumber.open() для открытия PDF-файла example.pdf.
Внутри оператора with мы перебираем все страницы PDF-файла с помощью цикла for. Для каждой страницы мы вызываем метод extract_text() для извлечения текстового содержимого. Извлеченный текст сохраняется в переменной text.
Выполнив этот код, вы сможете извлечь и распечатать текстовое содержимое каждой страницы PDF-файла.
Стоит отметить, что pdfplumber является мощным инструментом, но точность извлеченного текста сильно зависит от качества и форматирования самого PDF.