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 28 426 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 28 426 підписників.
За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -254, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.80%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.25% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 218 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 02 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.
28 426
Підписники
-1224 години
-507 днів
-25430 днів
Архів дописів
28 426
🤔 Права ли Девушка?
❤️🔥— нет, Python в сердечке, я его никогда не предам
💔— Да, пора переходить на Паскаль
28 426
Срочно! Нужны Python разработчики всех уровней!
Вакансии и стажировки с прямыми контактами в Telegram.
Посмотреть можно здесь
28 426
Bamboolib
Bamboolib — это библиотека для упрощения и ускорения анализа данных в Python, особенно при работе с данными в формате
DataFrame. Она предоставляет графический интерфейс для выполнения различных операций с данными, таких как фильтрация, группировка, визуализация и многое другое, без необходимости написания кода. Bamboolib предназначена для упрощения работы с библиотеками Pandas и Jupyter Notebook.
Bamboolib предоставляет множество инструментов и функций для удобного манипулирования данными, и она может быть полезна, особенно если вы предпочитаете визуальный подход к анализу данных.
#для_начинающих28 426
Ppscore
Ppscore (Permutation-based Predictive Score) — это библиотека для оценки важности признаков в машинном обучении с использованием перестановочных тестов. Она позволяет определить, какие признаки влияют на предсказательную способность модели, путем случайного перестанования значений признаков и оценки изменений в метрике оценки (например, R^2, MSE, F1-мера и так далее) после каждой перестановки.
Обратите внимание, что pps.matrix возвращает матрицу PPS, где строки представляют признаки, а столбцы также представляют признаки, но с показателями PPS. PPS ближе к 1 указывает на более сильное влияние признака на целевую переменную, а ближе к 0 - на более слабое влияние.
#для_продвинутых
28 426
🧑💻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.
📆 12 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.
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас и ставьте событие в календарь, чтобы не пропустить.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 426
PyFlux
PyFlux — это библиотека для анализа временных рядов и моделирования в Python. Она предоставляет инструменты для анализа, прогнозирования и визуализации временных рядов. PyFlux предлагает различные статистические и машинные методы для работы с данными временных рядов, включая ARIMA, GARCH, VAR и другие модели.
#для_продвинутых28 426
pandas.pivot_table()
pandas.pivot_table() — это функция в библиотеке Pandas для создания сводных таблиц (pivot tables) из данных в формате DataFrame. Сводная таблица позволяет агрегировать, суммировать, усреднять и выполнять другие операции над данными в DataFrame для создания более удобного и структурированного представления данных.
Вот её базовый синтаксис:
import pandas as pd pivot_table = pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, margins_name='All')
data: DataFrame, из которого вы хотите создать сводную таблицу.
values: Опционально, столбцы, по которым вы хотите провести агрегацию.
index: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве индексов сводной таблицы.
columns: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве столбцов сводной таблицы.
aggfunc: Опционально, функция, которая будет применяться к данным при агрегации. По умолчанию используется mean.
#для_продвинутых28 426
Kibana
Kibana — это инструмент визуализации данных, который обычно используется совместно с Elasticsearch для анализа и визуализации данных, хранящихся в Elasticsearch. Kibana предоставляет веб-интерфейс для создания и настройки дашбордов, графиков, таблиц и других визуальных элементов, позволяя пользователям анализировать данные и мониторить состояние системы.
Если вы хотите взаимодействовать с Kibana из Python, вы можете использовать библиотеки и инструменты для отправки запросов к Kibana API. Однако Kibana API в первую очередь предназначен для взаимодействия с веб-интерфейсом Kibana, поэтому некоторые задачи могут потребовать более сложных решений.
#для_продвинутых
28 426
Факт: 80% работы фрилансера сейчас делает ChatGPT.
Эта нейросеть по вашему ТЗ может создать продающие посты, варианты воронок продаж и даже сгенерировать идеи по программе онлайн-курса!
Хотите начать зарабатывать от 100 000 рублей в месяц — спросите ChatGPT, как это сделать уже сегодня!
В канале «ChatGPT на пальцах» программист с 30-ти летним опытом рассказывает, как с помощью нейросети упростить себе жизнь и зарабатывать больше на любимом деле.
28 426
Traceback
Traceback (трассировка) — это сообщение об ошибке, которое Python выводит при возникновении исключения (exception). Это сообщение содержит информацию о том, какой исключительной ситуации произошла, в какой строке кода ошибка возникла и в каком файле.
Traceback очень полезен при отладке программ, так как он помогает определить место и причину возникновения ошибки. Вы можете использовать информацию из traceback, чтобы исправить ошибку в своем коде.
#для_продвинутых
28 426
PySide6
PySide6 — это библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI) на языке программирования Python. Она представляет собой набор библиотек, позволяющих создавать приложения с графическим интерфейсом, которые могут работать на разных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.
PySide6 предоставляет множество виджетов и инструментов для создания сложных пользовательских интерфейсов. Вы можете изучать документацию PySide6 и создавать более сложные приложения с графическим интерфейсом на основе ваших потребностей.
#для_начинающих28 426
Библиотека progressbar
Библиотека
progressbar в Python предоставляет инструменты для создания и управления полосами прогресса (progress bars) в текстовом интерфейсе. С помощью этой библиотеки вы можете создавать индикаторы выполнения для долгих операций, чтобы пользователи могли видеть, сколько времени еще осталось до завершения задачи.
Для установки библиотеки progressbar вы можете использовать инструмент управления пакетами pip.
progressbar предоставляет различные настройки для кастомизации внешнего вида индикатора выполнения и его поведения. Вы можете настроить параметры, такие как ширина индикатора, символ, используемый для заполнения, и т. д. Более подробную информацию о настройке progressbar можно найти в его документации.
#для_продвинутых28 426
🔥Как создавать современные графики на Python
🔹Расскажем на бесплатном открытом уроке «Введение в визуализацию данных с Matplotlib» от OTUS.
Дата: 9 октября в 20:00 МСК
Урок приурочен к старту курса «Python для аналитики».
🔹Темы вебинара:
- Основы matplotlib: архитектура и интерфейсы;
- Создание базовых типов графиков: линейные, столбчатые, круговые;
- Персонализация графиков: выбор цветов, стилей и добавление легенды;
- Составные графики: работа с несколькими осями и комбинированные диаграммы;
- Эффективное использование matplotlib для представления больших объемов данных.
Продолжить обучение можно на онлайн-курсе доступном в рассрочку
👉Зарегистрироваться
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
28 426
issubclass()
Функция
issubclass() в Python используется для проверки того, является ли один класс подклассом (наследником) другого класса. Она принимает два аргумента: класс (или кортеж классов) и потенциальный родительский класс. Функция возвращает True, если класс является подклассом указанного родительского класса, и False в противном случае.
Синтаксис функции issubclass() выглядит следующим образом:
issubclass(class, classinfo)Где:
class: класс, который вы хотите проверить.
classinfo: класс (или кортеж классов), который вы хотите использовать в качестве родительского класса для проверки.
#для_начинающих28 426
Найти работу для Python-разработчиков можно двумя основными способами:
1. Первый метод заключается в том, чтобы проводить бесконечные часы, прокручивая страницы HeadHunter и стараясь найти подходящую вакансию на LinkedIn. Но часто встречается разочарование из-за неудовлетворительных условий работы и закрытых вакансий.
2. Альтернативой является подписание подписки на Python Вакансии. Это идеальное решение для поиска вакансий для Python-разработчиков, где вы сможете найти множество разнообразных предложений с хорошим уровнем заработной платы, даже если вы новичок в этой области.
Python Вакансии представляет собой надежную базу данных с адекватными и персонализированными предложениями о работе, отправляемыми напрямую от крупных компаний, а также от молодых и перспективных стартапов.
Не теряйте время на бесконечный поиск и найдите свою идеальную работу всего в два клика, подписавшись на Python Вакансии
28 426
re.findall()
re.findall() — это функция из модуля re в Python, которая используется для поиска всех неперекрывающихся совпадений шаблона регулярного выражения в строке и возвращает список всех найденных совпадений.
Ее синтаксис выглядит следующим образом:
re.findall(pattern, string, flags=0)Где:
pattern — это регулярное выражение, которое вы хотите найти в строке.
string — строка, в которой вы хотите выполнить поиск.
flags (необязательный) — флаги, определяющие различные опции для выполнения поиска.
re.findall() возвращает список всех совпадений, найденных в строке. Если совпадений не найдено, он вернет пустой список.
#для_начинающих28 426
OrderedDict
OrderedDict — это улучшенная версия обычного словаря (dict), которая сохраняет порядок элементов в словаре в том порядке, в котором они были добавлены. Это означает, что при итерации по OrderedDict, элементы будут возвращаться в том порядке, в котором они были добавлены в словарь.
Вы можете использовать OrderedDict из модуля collections в Python для создания словаря с учетом порядка элементов.
#для_продвинутых