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 27 898 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 758-o'rinni va Rossiya mintaqasida 23 029-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 27 898 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -251 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 9.26% 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 05 Noyabr, 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.
27 898
Obunachilar
-424 soatlar
-547 kun
-25130 kun
Postlar arxiv
27 898
Pygame
Pygame — это «игровая библиотека», набор инструментов, помогающих программистам создавать игры.
Огромная документация находится здесь.
27 898
Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.
👉 Вам сюда: @devsp
А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international
Добро пожаловать!
27 898
Открываем веб-сайт в своем веб-браузере с помощью Python
Модуль webbrowser предоставляет высокоуровневый интерфейс, позволяющий отображать пользователям веб-документы.
Документация доступна по ссылке.
27 898
Генерируем фейковый профиль человека
С помощью метода profile пакета Faker мы с легкостью может получить информацию о несуществующем человеке.
27 898
Узнаём кодировку текста
Наверное, у всех были ситуации, когда вы открыли файл или получили ответ от сервера, а внутри оказывается набор странных символов в непонятной кодировке.
Пакет
chardet как раз был создан для работы с кодировками. Его метод detect выдает предполагаемую кодировку с точностью от 0 до 1.
В примере на картинке мы сделали запрос к серверу, получили ответ, взяли его содержимое и проверили кодировку через метод detect.27 898
Загляните в мир разработки на Python! Пройдите бесплатный интенсив Skillbox и начните осваивать один из самых распространённых языков программирования.
Успейте записаться и получить при регистрации статью «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке». В ней — полезные скрипты на Python: ▶️ https://clc.to/2Msj2Q
📌 Освоите азы программирования на Python и разберёте основные элементы языка.
📌 Поработаете с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter и поймёте основы сетевого ПО.
📌 Напишете интерфейс мессенджера на Python на практических вебинарах.
Спикер интенсива — специалист, который 17 лет работает в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения, Михаил Овчинников.
🎁 Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Ждём вас в прямом эфире с 5 по 7 декабря в 21:00 по московскому времени 😉
27 898
Гайд по магическим методам в Python
Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию».
Смотреть статью
27 898
Функция monotonic()
Функция monotonic() модуля time возвращает значение, в долях секунды "монотонных" часов, то есть часов, которые не могут двигаться назад, т. е. не зависят от корректировки/обновления системных часов.
Контрольная точка возвращаемого значения не определена, поэтому допустима только разница между результатами последовательных вызовов.
Функция time.monotonic() идеально подходит для измерения времени выполнения программ большой длительности так как не зависит от корректировки системных часов.
Функция time.monotonic_ns() похожа на time.monotonic(), но возвращает время в наносекундах. Работает не на всех платформах.
27 898
Как преобразовать цветное изображение в черно-белое
Иногда может потребоваться преобразовать изображение в двоичное. Другими словами, вам нужно преобразовать цветное изображение или изображение в оттенках серого в черно-белое изображение.
В следующем примере мы прочитаем следующее цветное изображение, используя cv2.imread() в качестве изображения в градациях серого, а затем применим функцию к массиву изображений.
Подробнее ознакомиться можно здесь.
27 898
Достаем карты из колоды
В данном примере мы задействуем колоду из 52 карт.
С помощью данного кода мы достаем случайным образом 4 карты из нашей колоды.
27 898
Как преобразовать цветное изображение в черно-белое
Иногда может потребоваться преобразовать изображение в двоичное. Другими словами, вам нужно преобразовать цветное изображение или изображение в оттенках серого в черно-белое изображение.
В следующем примере мы прочитаем следующее цветное изображение, используя cv2.imread() в качестве изображения в градациях серого, а затем применим функцию к массиву изображений.
Подробнее ознакомиться можно здесь.
27 898
FuzzyWuzzy
Множество раз вам могло прийти в голову реализовать “размытую” функцию поиска для вашей программы, которая в процентах может сравнивать строки. FuzzyWuzzy предоставляет готовое и лёгкое решение.
В первом примере кода на картинке с помощью
fuzz.ratio мы сравниваем две строки и получаем ответ 83, означающий, что они совпадают на 83%.
Если у вас есть список строк, и совпадения необходимо искать во всех строках, FuzzyWuzzy поможет выделить наиболее похожие. Это мы и делаем во втором примере, сравнивая строки data visualisation и custom behavior со строками из arr. При этом в функцию process.extract в качестве параметра также передаётся limit, задающий, сколько значений мы хотим получить.27 898
🐍 Ищем Python разработчиков любого уровня!
Если ты готов покорять новые вершины, обучаться чему-то новому и неизведанному, то тебе однозначно к нам!
Канал «Python, Understand?» предоставляет абсолютно любому желающему возможность развиваться и получать новые знания в программировании на Python!
P.S — Всем, кто подписался, в подарок идёт крутейший курс от всем известной онлайн-школы!
Оставим ссылку ниже, подписывайся!
27 898
Распределение памяти в Python: сколько и в каких случаях занимают типы данных
В этом материале разберем, как устроено выделение памяти под объекты в Python. Потом кратко о том, как работает очистка памяти от неиспользуемых объектов. И, наконец, о разнице в занимаемой памяти на примере типов list, dict и tuple.
Смотреть статью
