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 29 156 підписників, посідаючи 4 701 місце в категорії Технології та додатки та 22 599 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 29 156 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -234, а за останні 24 години на -17, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 843 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
- 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 14 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.
fuzz.ratio мы сравниваем две строки и получаем ответ 83, означающий, что они совпадают на 83%.
Если у вас есть список строк, и совпадения необходимо искать во всех строках, FuzzyWuzzy поможет выделить наиболее похожие. Это мы и делаем во втором примере, сравнивая строки data visualisation и custom behavior со строками из arr. При этом в функцию process.extract в качестве параметра также передаётся limit, задающий, сколько значений мы хотим получить.from tqdm import tqdm
from tqdm.notebook import tqdm # для использования в Jupyter Notebook
for i in tqdm(range(10000)):
...
На гифке пример прогрессбара. В реальном времени показывается процент выполнения, визуальное представление, сколько итераций завершилось, скорость выполнения и ожидаемое время окончания, а сам модуль не требует никаких внешних библиотек.dir(copy.copy)
# ['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', ...
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
