Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python Learning
Kanalga Telegram’da o‘tish
№ 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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python Learning analitikasi
Python Learning (@python_per_month) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 29 210 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 687-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 616-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 210 obunachiga ega bo‘ldi.
08 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -229 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.17% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 094 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent learning, строка, модуль, собеседование, zip kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“№ 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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
29 210
Obunachilar
-1224 soatlar
-607 kunlar
-22930 kunlar
Postlar arxiv
29 210
➡️ Возврат из функции нескольких значений
В Python есть возможность возврата из функции нескольких значений. Этого нет во многих других популярных языках программирования.
✔️ Для возврата из функции нескольких значений их нужно разделить запятыми. На основе этого списка значений Python создаст кортеж и вернёт его туда, откуда была вызвана функция.
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Преобразование двух списков в словарь
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции
zip().
Python Learning 👩💻29 210
➡️ Преобразование двух списков в словарь
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции
zip().
Python Learning 👩💻29 210
➡️ Использование коллекций Python
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль
collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().
Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу
Counter()
Python Learning 👩💻
29 210
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
➡️ Пример кода
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))29 210
➡️ clean-text для нормализации и очистки текста
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29). »Yóù àré rïght <3!«в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>). "you are right <3!"🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
29 210
➡️ Конкатенация строк
Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле
for, по одной добавляя строки к итоговому результату.
🗣️ Однако такой подход будет весьма неэффективным, особенно в том случае, если список оказывается достаточно длинным. В Python строки являются иммутабельными сущностями. В результате каждая операция по конкатенации строк означает необходимость копирования пары строк в новую строку.✔️ Более эффективный подход к решению этой задачи заключается в использовании функции
join():
characters = ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
word = "".join(characters)
print(word) # python29 210
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 16-17 июля в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Грегори Салиба, старший разработчик ЭквантаЛаб с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KQsz9
29 210
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
➡️ Пример кода
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))29 210
Как стать Python-разработчиком за 4 месяца? 🐍 Об этом расскажут аж на 2-х бесплатных уроках от Merion Academy!
Забирай целый набор из бесплатных полезностей:
📍2 бесплатных урока, где вы познакомитесь с базой, освоите синтаксис и сразу начнете писать свою программу для портфолио.
📍 В дополнение бесплатный интенсив по развитию карьеры, где HR-эксперты расскажут лайфхаки, как создавать сильные резюме и проходить собеседования, так, чтобы вас взяли на работу.
📍Курс по английскому для IT тем, кто захочет учиться дальше.
👉 Регистрируйтесь по ссылке чтобы забирать бесплатные уроки, интенсив по карьере и гайд.
Что еще важно знать:
1. У ребят одна из самых доступных цен, которая в 4-5 раз ниже, чем в других известных школах, но качество обучения на том же уровне. Это достигается за счет того, что в Мерионе не тратят миллионы на продвижение, а рекламируются только на собственных ресурсах и в тематических телеграм-каналах. Кроме этого у них также отсутствуют расходы на младших менторов, которые в большинстве онлайн-платформах представляются вам как "персональный ментор-преподаватель", но на самом деле являются просто бывшими студентами этих же курсов.
2. Есть возможность опции оплаты через сервис "Яндекс-Долями", т.е. учиться сразу, но платить по чуть-чуть.
Merion Academy – это экосистема доступного образования, которая включает в себя:
Youtube-канал, где простыми словами говорят о сложных вещах.
IT-академию, где обучат востребованным направлениям по самым доступным ценам.
IT-базу знаний с полезными статьями
Реклама: ООО "МЕРИОН НЕТВОРКС" ИНН: 7721855710 Erid: 2VtzqwbASyw
29 210
➡️ clean-text для нормализации и очистки текста
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29). »Yóù àré rïght <3!«в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>). "you are right <3!"🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
29 210
✔️ Autoviz: Автоматическая визуализация любого набора данных одной командой
Визуализация используется для показа данных с помощью графиков и диаграмм. В Data Science визуализация помогает понять наборы данных и найти связи между ними. Она также помогает выявить закономерности для дальнейшего анализа.
🗣️ Для визуализации данных в Python часто используют Matplotlib, Seaborn, Plotly и другие. Но перед использованием этих библиотек нужно определить тип графика и аргументы. AutoViz решает эту проблему, быстро предоставляя нужную информацию.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 210
➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
