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 29 210 підписників, посідаючи 4 687 місце в категорії Технології та додатки та 22 616 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 210 підписників.
За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -229, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.17%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 094 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 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 09 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.
29 210
Підписники
-1224 години
-607 днів
-22930 день
Архів дописів
29 210
➡️ Data classes
Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами:
• возврат нескольких значений или словарей;
• класс данных требует минимального количества кода;
• возможность сравнения классов данных;
• возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr;
• снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints.
Python Learning 👩💻29 210
➡️ PyYAML
YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.
🗣️ В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.✔️ Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
29 210
Знаете ли вы, что число π (пи) никогда не заканчивается и не повторяется?
А числа Фибоначчи встречаются во многих природных явлениях? 🐌
Математика — это не просто набор формул. Это язык, который описывает мир вокруг нас.
📚 Есть желание разобраться? В помощь вам — полезный канал о высшей математике. Его автор — выпускник СПБГУ, а ныне — преподаватель предмета.
Простым языком объясняет сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит бесплатные практикумы 🔥
Приятный бонус — живые дискуссии в комментариях и ответы на любые вопросы.
Посмотрите сами 👉 @lav_math
29 210
➡️ Многоточие в Python
🗣️ Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но чего вы, возможно, не знаете – это еще и валидный объект в Python:
>>> ...
Ellipsispython
def my_awesome_func():
...29 210
➡️ wikipedia
У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.
✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным.
🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate().
Python Learning 👩💻
29 210
⚙️ sh
Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки
os и subprocess вызывают только головную боль.
✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python.
🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻29 210
⚙️ __repr__
При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:
>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>class SomeClass:
def __repr__(self):
return "<какое-то описание>"
some_instance = SomeClass()
# выводит <какое-то описание>
print(some_instance)__repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.
Python Learning 👩💻29 210
⚙️ Перегрузка операторов
В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.
✔️ На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.
🗣️ Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете.
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Queue
Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.
✔️ Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.
🗣️ Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.⚙️ Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки. Python Learning 👩💻
29 210
❓ howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi$ howdoi vertical align css $ howdoi for loop in java $ howdoi undo commits in git🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
$ howdoi exit vimPython Learning 👩💻
29 210
❓ howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi$ howdoi vertical align css $ howdoi for loop in java $ howdoi undo commits in git🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
$ howdoi exit vimPython Learning 👩💻
29 210
🚀 Заканчивается набор на курс "Компьютерное зрение Advanced"! Стартуем 30 июля. Успейте попасть в группу! 🚀
Присоединяйтесь к нашему продвинутому курсу по компьютерному зрению от OTUS, ведущего образовательного центра с более чем 130 авторскими курсами для IT-специалистов уровня.
Что Вас ждёт на курсе?
Вводная часть и настройка: Разберетесь с настройкой окружения, углубленным изучением PyTorch и дополнительных библиотек.
Нейронные сети и обучение: Изучите эволюцию сверточных сетей, Self-Supervised Learning и адаптивные методы. Рассмотрите современные архитектуры и методы обучения.
Стандартные задачи CV: Освоите методы детектирования, 3D сегментацию, трекинг и ReID.
Генеративные модели: Научитесь использовать VAE, GAN, диффузионные модели, генеративные видеомодели и мультимодальные нейросети.
Продвинутые методы CV: Изучите SAM, стереозрение, 3D реконструкцию, SLAM, модели для автономных ТС и детекцию действий.
Оптимизация инференса: Научитесь выполнять инференс на сервере и аннотацию данных в CVAT.
Проектная работа: Получите консультации по проектам и защитите свои проекты.
🤔Какие навыки Вы сможете отразить в своём резюме после прохождения курса?
Детектирование объектов: Разработка моделей для автономного вождения и других приложений с высокой точностью.
Сегментация изображений: Применение методов для медицинской диагностики и других областей, создание моделей с минимальным количеством размеченных данных.
Распознавание объектов: Разработка системы для автономных транспортных средств и роботов, способных ориентироваться в пространстве.
Оценка позы: Создание 3D модели объектов и сцен для медицины, архитектуры и робототехники.
Генеративные модели: Генерация изображений и видео, разработка мультимодальных моделей для создания контента.
Интеграция данных: Создание системы для обработки и интеграции текстов, изображений и видео, например, для визуального QA.
Пройдите вступительное тестирование и получите 15% скидку до 28 июля! Не упустите шанс! 🌟
👉Для регистрации и тестирования нажмите здесь.
👉Для более детального ознакомления с курсом здесь.
Места ограничены, торопитесь!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
29 210
➡️ Jedi
🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.
Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Jedi
🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.
Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
29 210
⚙️ dir
Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.
➡️ Используем командную строку:
>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)
🗣️ Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.
Python Learning 👩💻29 210
+1
⚙️ bashplotlib
Хотите строить графики в консоли?
$ pip install bashplotlib29 210
⚙️ Использование функции sorted()
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции
sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.
🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:
sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']