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
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.
Dramatiq - это библиотека для обработки задач в фоновом режиме в Python. Она предоставляет удобный способ асинхронной обработки задач, таких как отправка электронных писем, обработка изображений, обновление данных и многое другое. Dramatiq разработан для обеспечения простоты использования и производительности.
#для_начинающихScrubadub — это библиотека для обнаружения и удаления личной информации (PII) из текста на языке Python. Она может быть полезной при обработке текстовых данных, чтобы защитить конфиденциальность информации.
Этот код обнаружит и удалит PII (номер телефона и адрес электронной почты) из текста и вернет очищенную версию текста.
#для_начинающихos.listdir() в Python используется для получения списка файлов и папок в указанной директории. Она возвращает список имен элементов в указанной директории в виде строк.
Замените '/путь/к/директории' на путь к директории, список файлов и папок которой вы хотите получить. Функция os.listdir() вернет список строк с именами элементов в этой директории, и вы можете использовать этот список для дальнейшей обработки файлов и папок в Python.
#для_начинающихРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruDataFrame. Она предоставляет графический интерфейс для выполнения различных операций с данными, таких как фильтрация, группировка, визуализация и многое другое, без необходимости написания кода. Bamboolib предназначена для упрощения работы с библиотеками Pandas и Jupyter Notebook.
Bamboolib предоставляет множество инструментов и функций для удобного манипулирования данными, и она может быть полезна, особенно если вы предпочитаете визуальный подход к анализу данных.
#для_начинающихPyFlux — это библиотека для анализа временных рядов и моделирования в Python. Она предоставляет инструменты для анализа, прогнозирования и визуализации временных рядов. PyFlux предлагает различные статистические и машинные методы для работы с данными временных рядов, включая ARIMA, GARCH, VAR и другие модели.
#для_продвинутыхpandas.pivot_table() — это функция в библиотеке Pandas для создания сводных таблиц (pivot tables) из данных в формате DataFrame. Сводная таблица позволяет агрегировать, суммировать, усреднять и выполнять другие операции над данными в DataFrame для создания более удобного и структурированного представления данных.
Вот её базовый синтаксис:
import pandas as pd pivot_table = pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, margins_name='All')
data: DataFrame, из которого вы хотите создать сводную таблицу.
values: Опционально, столбцы, по которым вы хотите провести агрегацию.
index: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве индексов сводной таблицы.
columns: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве столбцов сводной таблицы.
aggfunc: Опционально, функция, которая будет применяться к данным при агрегации. По умолчанию используется mean.
#для_продвинутыхPySide6 — это библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI) на языке программирования Python. Она представляет собой набор библиотек, позволяющих создавать приложения с графическим интерфейсом, которые могут работать на разных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.
PySide6 предоставляет множество виджетов и инструментов для создания сложных пользовательских интерфейсов. Вы можете изучать документацию PySide6 и создавать более сложные приложения с графическим интерфейсом на основе ваших потребностей.
#для_начинающих
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
