Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению

@python_tasks

IT и технологии Русский Россия
8 656 подписчиков
435 медианный охват
5% ERR
постов / неделя

Данные обновлены:

О канале Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению в Telegram

Канал @python_tasks в категории «IT и технологии» — 8 656 подписчиков, медианный охват ~435, ERR 5%.

Algorithms, functions, classes, regular expressions, iterators, generators, OOP, exceptions, NumPy, pandas, scikit-learnhttps://telega.in/c/python_tasksQuestions — @dina_ladnyuk

Последние публикации

  • Текст поста недоступен в превью

  • Что выведет код? def f(): import sys locs = sys._getframe(1).f_locals setattr(locs['self'], 'xy', 4*locs['x'] + 7*locs['y']) class A: def __init__(self, x, y): self.xy = 2*x + 3*y f() a = A(2, 3) A.xy = 99 print(a.xy)

  • Текст поста недоступен в превью

  • Что выведет код? def f(x): if x < 3: return x y = filter(f, (0, 1, 2, 3, 4)) print(list(y))

  • Что выведет код? def func(x): if x >= 3: return x y = filter(func, (1, 2, 3, 4)) print(list(y))

  • Текст поста недоступен в превью

  • Текст поста недоступен в превью

  • Что выведет код? x = 5 print([y%2 for y in range(6)][x])

  • Что выведет код? tup = (5, 7, 22, 97) newtup = tuple(map(lambda x: x + 3, tup)) print(newtup)

  • Текст поста недоступен в превью

Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению на фоне категории «IT и технологии»

Место по подписчикам: 271 из 1142 каналов категории.

МетрикаPython Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучениюСреднее по категории
Подписчики 8 656 27 499
Медианный охват 435 7 070

Динамика за период

Подписчики -10, -0.1% изменение за 30 дн. 8 656 — 8 666
Медианный охват +10, +2.4% изменение за 30 дн. 425 — 435

13.06.2026 — 18.06.2026

Страница канала «Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению» (@python_tasks) в каталоге catalog-tg.ru: статистика, описание, тематика и ссылка для подписки в Telegram.

Статистика канала @python_tasks

Telegram-канал «Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению» (@python_tasks) насчитывает 8 656 подписчиков и ориентировочный охват публикации около 435 просмотров. Показатель ERR (охват к подписчикам) — 5% Данные обновляются автоматически в каталоге catalog-tg.ru.

Тематика и категория

Канал отнесён к категории «IT и технологии». Язык контента: Русский, регион аудитории: Россия. Подробное описание автора: «Algorithms, functions, classes, regular expressions, iterators, generators, OOP, exceptions, NumPy, pandas, scikit-learnhttps://telega.in/c/python_tasksQuestions — @dina_ladnyuk»

Если вы ищете Telegram-каналы по теме «IT и технологии», сравните «Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению» с похожими площадками в блоке ниже или откройте полную подборку в каталоге.

Как подписаться и зачем смотреть статистику

  • Нажмите «Открыть в Telegram» — канал откроется в приложении или web-версии.
  • Сравните подписчиков и охват с конкурентами в категории «IT и технологии».
  • Используйте поиск по тегам для альтернативных каналов.
  • Для рекламы оцените ERR и дату последнего поста — активные каналы публикуют чаще.

Частые вопросы о канале «Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению»

Сколько подписчиков у канала «Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению»?

По данным каталога catalog-tg.ru — 8 656 подписчиков. Цифра обновляется автоматически раз в сутки.

Как подписаться на @python_tasks?

Нажмите кнопку «Открыть в Telegram» на этой странице или перейдите по ссылке t.me/python_tasks в приложении Telegram.

К какой категории относится канал?

Канал «Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению» находится в категории «IT и технологии». Полный список похожих каналов — ниже на странице.

Какой охват публикаций у @python_tasks?

Ориентировочный охват одного поста — около 435 просмотров. Точные цифры зависят от темы и времени публикации.