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
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Learning analitikasi
Python Learning (@python_per_month) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 27 938 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 756-o'rinni va Rossiya mintaqasida 23 069-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 27 938 obunachiga ega bo‘ldi.
29 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -268 ga, so‘nggi 24 soatda esa -9 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.24% 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 0 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 0 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 30 Oktabr, 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.
27 938
Obunachilar
-924 soatlar
-787 kun
-26830 kun
Postlar arxiv
27 938
Игра «Камень, Ножницы, Бумага» на Python
Выше представлен код игры "Камень, Ножницы, Бумага", где игра продолжается до тех пор, пока пользователь не решит выйти.
Результат работы кода представлен выше.
27 938
😒 На одном кодинге уже давно не вывезешь, перспектива 2024 года - Информационная Безопасность
Ловите два канала на тему ИБ и хакинга
ZeroDay - Уроки по кибербезопасности и хакингу с нуля. Вирусы, взломы, OSINT, криптография и свежие новости
Белый Хакер - программное обеспечение, утилиты, OSINT, инструменты, полезная литература и много другое. Совершенно новый формат непохожий на другие каналы.
27 938
➡️ Использование
contextlib.suppress для игнорирования определённых исключений
contextlib.suppress — это контекстный менеджер, который позволяет игнорировать заданные исключения при выполнении кода. Это полезно в ситуациях, когда вы ожидаете, что может произойти ошибка, но хотите её безопасно пропустить, не прерывая выполнение программы.
🗣 В этом примере мы используем contextlib.suppress для игнорирования исключения FileNotFoundError при попытке удалить файл, если его нет.
✔️ С помощью contextlib.suppress можно аккуратно обработать ожидаемые исключения, не добавляя лишних try-except блоков.Python Learning 👩💻
27 938
➡️ Использование функции
dataclasses.field для установки значений по умолчанию на основе фабричных функций
dataclasses.field — это способ назначения значений по умолчанию для полей датаклассов, используя фабричные функции. Это особенно полезно, когда вы хотите, чтобы каждое поле имело своё уникальное значение, как, например, новый объект списка или словаря.
🗣 В этом примере каждый объект класса будет иметь своё собственное поле списка values, а не ссылку на один и тот же объект.
Python Learning 👩💻27 938
➡️ Loguru — удобная и мощная система логирования для Python
Loguru — это библиотека для логирования, которая значительно упрощает работу с логами по сравнению с стандартным модулем logging. Она автоматически форматирует сообщения, поддерживает ротацию логов, асинхронное логирование и фильтрацию по уровням, что делает её идеальным решением для современных проектов.
🗣 Loguru — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и просто настроить эффективную систему логирования с минимумом кода.🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩💻
27 938
Что делать, если пробелы в резюме не дают расти в профессии и финансах
Повышения проходят мимо, новых офферов нет, и для интересных вакансий не хватает навыков? Проверьте, насколько хорошо вы владеете тремя самыми популярными (и доходными) аналитическими инструментами — Excel, SQL и Python!
И нет, это не только про аналитику: эти три столпа нужны в маркетинге, финансах, управлении, консалтинге, HR и многих других сферах, где работают с большими объемами данных. При этом карьерный рост даже до уровня миддл без аналитических навыков практически невозможен – стоит только взглянуть на требования для серьезных вакансий на hh.
Заманчиво? Приходите на бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» школы Changellenge >> Education и научитесь уверенно использовать Excel, SQL и Python для работы с данными! Он пройдет онлайн с 12 по 16 сентября.
За пять дней вы:
– решите 2 практических кейса;
– поработаете с Excel, SQL и Python в связке, как это часто происходит в реальной работе;
– построите сводные таблицы с помощью SQL и Python;
– построите столбчатый график с помощью Python;
– потренируетесь применять функцию VLOOKUP в Excel.
А еще получите бонусы:
– памятки по решению задач в Excel, SQL и Python;
– сборник полезных материалов по аналитике;
– грант 15 000 рублей на комплексные программы по аналитике.
Пора сдвинуть карьеру с мертвой точки! Подключиться к обучению можно до 12 сентября включительно. Бесплатно!
Регистрируйтесь по ссылке >> https://u.to/-JvcIA
Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2VtzqvBMzkP
27 938
Продолжаем знакомиться с библиотекой Matplotlib
Наш код генерирует данные о продажах за неделю и отображает их на графике. Этот код сначала генерирует случайные значения продаж для каждого дня недели, а затем строит столбчатую диаграмму. Результат работы кода представлен выше
27 938
➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/n/python_per_month
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
27 938
➡️ Textblob — Простая обработка текста с использованием NLP
Textblob — это библиотека Python, предоставляющая удобный интерфейс для выполнения операций по обработке текста, таких как определение тональности, перевод текста, тегирование частей речи и многое другое. Она строится поверх библиотеки NLTK и отлично подходит для тех, кто хочет быстро внедрить базовые функции обработки естественного языка в свои проекты.
🗣 Textblob — отличный выбор для работы с текстом, если вам нужно легко и быстро реализовать простые функции NLP.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
➡️ Falcon — высокопроизводительный веб-фреймворк для создания API
Falcon — это минималистичный веб-фреймворк Python, ориентированный на производительность и масштабируемость. Он идеально подходит для создания REST API, обеспечивая низкое потребление ресурсов и высокую скорость обработки запросов.
🗣 Falcon — отличный выбор для разработчиков, которым требуется высокая производительность и низкий уровень абстракции при разработке API.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
➡️ Hug — Создание REST API с минимальными усилиями
Hug — это легковесная библиотека Python, которая позволяет создавать REST API буквально за считанные минуты. Она поддерживает как синхронные, так и асинхронные запросы, что делает её отличным выбором для разработчиков, которым нужно быстро разрабатывать веб-сервисы.
🗣 Hug — идеальная библиотека для разработчиков, которым нужны простые и эффективные решения для создания REST API.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖
14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день!
Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов.
Задачи DevOps:
✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры
✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes
✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем
Задачи MLOps:
✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM
✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.)
✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)
Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!
27 938
Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖
14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день!
Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов.
Задачи DevOps:
✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры
✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes
✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем
Задачи MLOps:
✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM
✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.)
✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)
Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!
27 938
➡️ h11 — Асинхронный HTTP/1.1 протокол
h11 — это минималистичная и высокоэффективная реализация протокола HTTP/1.1. Эта библиотека не содержит зависимостей и может использоваться для построения клиентских или серверных HTTP-решений с нуля, поддерживая высокую производительность и асинхронное взаимодействие.
🗣 h11 — это отличный выбор для продвинутых разработчиков, которые хотят строить высокопроизводительные HTTP-сервера или клиенты без лишних зависимостей и максимальной гибкости.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
27 938
➡️ 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 👩💻
