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 29 199 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 688-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 613-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 199 obunachiga ega bo‘ldi.
10 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -225 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.94% 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 1 735 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 10 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 11 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.
29 199
Obunachilar
-424 soatlar
-487 kunlar
-22530 kunlar
Postlar arxiv
29 198
Регулярные выражения — это не трудно
Регулярные выражения имеют дурную славу из-за присущей им сложности. Это справедливо, но я также считаю, что если сосредоточиться на определенном ключевом подмножестве регулярных выражений, то это не так уж и сложно. Большая часть трудностей возникает из-за различных «шорткатов», которые трудно запомнить.
Смотреть статью
29 198
Prophet
Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она позволяет легко выполнять прогнозирование временных рядов, включая обнаружение сезонности и праздников. Пророк обычно используется для прогнозирования временных рядов с дневной или более низкой частотой.
Это основной шаблон использования библиотеки Prophet в Python. Вы можете настроить модель, добавить информацию о праздниках и доработать прогнозы в соответствии с вашими потребностями. Prophet также предоставляет возможность учесть изменения в тренде и сезонности, а также добавить пользовательские праздники и события для улучшения точности прогнозов.
#для_продвинутых
29 198
VisPy
VisPy — это библиотека для визуализации данных в Python, предназначенная для создания высокопроизводительных интерактивных визуализаций. Она использует библиотеку OpenGL для рендеринга и обеспечивает доступ к графическим возможностям вашего компьютера через современный Python API.
После установки библиотеки, вы можете создать графические приложения с использованием VisPy. В примере на картинке создается окно с красным треугольником. VisPy предоставляет широкие возможности для создания 2D и 3D визуализаций, а также возможность работы с пользовательским вводом, анимациями и интерактивностью.
Вы можете найти дополнительные примеры и документацию на официальном сайте VisPy, чтобы более подробно изучить возможности этой библиотеки и начать создавать собственные визуализации.
#для_продвинутых
29 198
Как создать эффективный код на Python?
Расскажем на бесплатном открытом уроке «List Comprehensions в Python: создание эффективного и читаемого кода» от OTUS. https://otus.pw/775I/
На эфире:
- познакомитесь с принципом работы и синтаксисом list comprehensions в Python;
- узнаете применение условий и вложенных конструкций, сравнение с традиционными циклами for.
Урок идеально подойдет начинающим программистам, он состоится 8 ноября в 19:00 мск и будет приурочен к старту курса «Python Developer». На нем вы сможете пройти путь с нуля до Middle Developer.
Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://otus.pw/775I/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru29 198
Pyppeteer
Pyppeteer — это библиотека для управления браузером с помощью Python с использованием инструмента Puppeteer, который изначально был разработан для Node.js. Puppeteer позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-страницами, выполнять сценарии на основе браузера, выполнять скриншоты, создавать PDF-файлы и многое другое.
Pyppeteer предоставляет Python-интерфейс для работы с Puppeteer, и, таким образом, позволяет разработчикам использовать мощные инструменты. Это особенно полезно для автоматизации тестирования веб-приложений, сбора данных с веб-сайтов и других сценариев, требующих взаимодействия с браузером.
#для_продвинутых
29 198
dateparser
dateparser — это библиотека Python, которая предоставляет удобные инструменты для разбора и анализа текстовых дат и времени. Она может автоматически определять формат даты и времени в текстовой строке и преобразовывать его в объект
datetime. Это полезно, когда у вас есть текстовые описания дат и времени в разных форматах, и вы хотите их структурировать.
Обратите внимание, что dateparser может использовать текущую локальную настройку, чтобы определить форматы даты и времени, поэтому результаты могут зависеть от настроек вашей системы. Вы также можете явно указать желаемую локаль с помощью аргумента locales, если это необходимо.
#для_продвинутых29 198
Функция partial
В Python модуль
functools предоставляет функцию partial, которая позволяет создавать новую функцию путем фиксирования некоторых аргументов существующей функции. Это полезно, когда вы хотите использовать функцию с некоторыми предопределенными аргументами, чтобы уменьшить необходимость повторения кода или улучшить читаемость.
functools.partial позволяет легко создавать адаптированные функции для различных сценариев использования, где часть аргументов остается постоянной, а другие аргументы могут изменяться.
#для_начинающих29 198
Изучите лабораторные окружения бесплатно всего за пару часов
На открытом уроке «Лабораторные окружения, что нового?» от OTUS и Сергея Караткевича.
На эфире обсудим:
- Особенности и требования к лабораторным окружениям в современной индустрии разработки;
- Новые тенденции в области лабораторных окружений и их приложение в индустрии;
- Популярные инструменты и платформы для создания и управления лабораторными окружениями;
- Практические рекомендации и советы по использованию новых инструментов и подходов.
Занятие пройдёт 7 ноября в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «SRE практики и инструменты».
Ссылка для регистрации: https://otus.ru/lessons/sre/?utm_source=telegram&utm_medium=cpm&utm_campaign=sre&utm_term=python_per_month&utm_content=lesson-07-11-23-offer-textklassika2-banner-klassika2&erid=LjN8KawtL#event-3506
29 198
LineaPy
LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных.
Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед".
Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.
В этом примере мы получили прогнозные значения временного ряда на 5 периодов вперед с помощью модели ARIMA из LineaPy за считанные строки кода.
29 198
Как эффективно использовать трейсинг в приложениях на Python?
Узнаете на бесплатном открытом уроке от OTUS и Дмитрия Панкрашова – ведущего разработчика в компании-партнере вендора СЭД «Директум». https://otus.pw/huiit/
На эфире:
- разберем, что такое трейсинг и как он помогает в performance мониторинге;
- посмотрим на применение Jaeger - популярного инструмента для сбора, хранения и визуализации трейсов.
Занятие пройдёт 9 ноября в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». После урока вы сможете продолжить обучение в рассрочку.
Для бесплатного участия и получения записи пройдите короткое вступительное тестирование прямо сейчас: https://otus.pw/huiit/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru29 198
Mypy
Mypy — это инструмент для статической типизации в Python. Он добавляет дополнительный слой проверки типов в ваш код, что помогает обнаруживать и предотвращать ошибки, связанные с типами данных, на этапе разработки, до выполнения программы.
Статическая типизация означает, что вы аннотируете типы для переменных, аргументов функций и возвращаемых значений в своем коде. Эти аннотации указывают Mypy, какие типы ожидаются для каждой переменной и выражения.
Mypy выполняет проверку типов на основе аннотаций, проверяя код на соответствие указанным типам. Если обнаруживаются несоответствия, Mypy генерирует ошибки или предупреждения, указывая на место, где ошибка произошла.
Это помогает повысить надежность и читаемость кода. Аннотации типов делают код более понятным и документируют ожидаемую структуру данных, что облегчает совместную работу в команде.
#для_продвинутых
29 198
Что такое %s?
%s — это специальное форматирующее поле, которое используется для вставки строковых значений в другие строки, а также для форматирования строк. Он является частью строкового форматирования, используемого в функциях print(), str.format(), и старом стиле форматирования с оператором %.
#для_начинающих29 198
Arrow
Arrow — это мощная библиотека, которая упрощает работу с датами и временем, делая код более читаемым и поддерживаемым. Она предоставляет множество удобных функций для обработки времени в Python и является отличной альтернативой стандартному модулю
datetime.
Вот некоторые из ключевых особенностей:
1. Arrow предоставляет различные способы создания объектов Arrow. Вы можете создать объект Arrow, представляющий текущее время, с использованием arrow.now(), или указать конкретную дату и время.
2. Для работы с датами вы можете выполнять арифметические операции, добавлять и вычитать дни, часы, минуты и другие временные интервалы.
3. Вы можете легко создавать объекты Arrow с указанием конкретной временной зоны и выполнять конвертацию между ними.
4. Arrow предоставляет метод format, который позволяет легко форматировать дату и время в строку в соответствии с заданным форматом.
5. Arrow позволяет представлять даты и время в словесном формате, типа «сегодня», «вчера» и «завтра».
#для_начинающих29 198
Куда делись все безработные питонисты?
Если ты один из них, то с вероятностью в 99.99% ты просто еще не подписан на Python Работа. Это же тот самый канал, где работу умудряются найти даже самые зеленые джуны.
Я уже молчу про мидлов, которые тут просто нарасхват! Авторы канала сканируют рынок и отбирают самые вкусные вакансии на должность Python Junior и Python Middle
Всем новым подписчикам категорически рекомендуется чекнуть в канале пост-закреп с подборкой 20 нейросетей, которые помогут вам существенно упростить поиск новой работы.
Python Работа – «мастхэв-канал» для каждого начинающего питониста!
А для Senior и Lead вакансии тут - @rabotapython
29 198
PySnooper
PySnooper — это библиотека для Python, которая позволяет вам добавлять отладочные точки в ваш код для отслеживания значений переменных и выполнения дополнительных действий при выполнении программы. Это полезный инструмент для отладки, поскольку он позволяет вам легко исследовать, какие значения принимают переменные в определенный момент времени и какой код выполняется.
При выполнении функции из примера PySnooper будет записывать значения переменных и их изменения во время выполнения функции в стандартный вывод, что облегчает отладку. Вы также можете настроить PySnooper для записи данных в файлы и выполнять другие действия при отладке.
#для_продвинутых
