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 29 238 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 686-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 583-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 238 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -223 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.88% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 011 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 914 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 7 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 06 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.
29 238
Obunachilar
-824 soatlar
-577 kunlar
-22330 kunlar
Postlar arxiv
29 236
NAPALM
NAPALM (Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor support) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизации сетевых задач.
Она обеспечивает унифицированный API для работы с сетевыми устройствами различных производителей, что упрощает разработку скриптов и программ для управления сетями.
Python Learning 👩💻
29 236
Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻
29 236
Библиотека python-decouple
Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.
Python Learning 👩💻
29 236
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 236
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://clck.ru/3Ms8zF
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
29 236
Cement
Cement — это фреймворк для создания интерфейсов командной строки (CLI). Он помогает разработчикам быстро создавать мощные и удобные CLI-приложения.
Python Learning 👩💻
29 236
tqdm
Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.
Python Learning 👩💻
29 236
#Вопросы_с_собеседования
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в
других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Python Learning 👩💻
29 236
➡️ Yarl — Удобная работа с URL
Yarl — это библиотека Python, предназначенная для удобной работы с URL-адресами. Она предоставляет API для создания, изменения и анализа URL-адресов, сохраняя при этом их семантическую корректность.
🗣 Если вы работаете с URL-адресами и хотите упростить их обработку в Python, Yarl может быть отличным выбором.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
➡️ Превращение функций в методы класса с помощью
types.MethodType
types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.
🗣️ В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.Python Learning 👩💻
29 236
#вопросы_с_собеседований
Что такое и чем отличается old-style от new-style classes?
— Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object.
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
Python Learning 👩💻
29 236
29 236
⚙️ PyCaret для машинного обучения
ℹ️ Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
✔️ Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
⚙️ Seaborn для визуализации данных
ℹ️ Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
🗣️ Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
⚙️ Matplotlib для визуализации данных
ℹ️ Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
🗣️ У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
⚙️ SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
ℹ️ SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
🗣️ Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
29 236
Офер в VK для бэкенд-разработчиков — попадите в команду за выходные
28–29 июня пройдёт VK Weekend Offer. Всего за 2 дня вы сможете пройти весь путь от знакомства с командами до приглашения на работу: встретиться с лидами, пройти технические собеседования и получить офер.
Языки программирования — Java, Go, Python, C++. Главное требование — от 3 лет реального опыта в бэкенде.
Читайте подробности на сайте и подавайте заявку до 25 июня!
29 236
⚙️ Rich для форматирования текста в консоли
ℹ️ Библиотека позволяет форматировать текст, который Python выводит в консоль. Словосочетание Rich Text означает «отформатированный», «украшенный» текст.
✔️ Можно сделать разноцветными сообщения в консоли, изменить в них начертание шрифта, выводить таблицы, пользоваться эмодзи. Это удобно, если нужны понятные и наглядные логи.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
