Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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 29 188 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 690-o'rinni va Rossiya mintaqasida 22 604-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 29 188 obunachiga ega bo‘ldi.
11 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -225 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 6.07% 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 1 773 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 12 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.
pandas DataFrame, извлекать изображения из PDF и извлекать метаданные о PDF-документе.
В этом примере мы используем функцию pdfplumber.open() для открытия PDF-файла example.pdf.
Внутри оператора with мы перебираем все страницы PDF-файла с помощью цикла for. Для каждой страницы мы вызываем метод extract_text() для извлечения текстового содержимого. Извлеченный текст сохраняется в переменной text.
Выполнив этот код, вы сможете извлечь и распечатать текстовое содержимое каждой страницы PDF-файла.
Стоит отметить, что pdfplumber является мощным инструментом, но точность извлеченного текста сильно зависит от качества и форматирования самого PDF.count для строки. Этот метод принимает символ или подстроку и возвращает количество их вхождений в строку.
Этот метод является достаточно быстрым, так как использует внутренние оптимизации CPython, которые работают на низком уровне. Он также не требует дополнительной памяти, за исключением простой переменной, используемой для хранения результата.