В Телеграме есть функция "Похожие каналы". Не знаю, как платформа оценивает похожесть, но, думаю, что это комбинированная метрика из подписчиков и ключевых слов.
Так вот, тёзка Denull сделал прикольный кластеризатор каналов. Я просканировал свой канал на глубину 3 и обозначил кластеры.
Какие интересные выводы из этого можно сделать:
1. Каналов про айти так много (возможно именно в ближайших к моему, но я думаю, что и в целом), что они, в свою очередь, тоже делятся на выраженные кластеры: мобилки, фронт, дизайн и т.д.
2. Больше всего айтишных каналов про ML. Это очень модно.
3. Канал ровно на серединке между "Мобильной разработкой" и "Компьютерной безопасностью" — это канал про компьютерную безопасность в мобильной разработке! Прикольно.
4. Каналы со всякими новостями практически неотделимы от каналов с политикой.
5. Если якобы тематический канал находится очень близко к кластеру "Новости и политика", то, вероятно, этот канал часто постит нетематический ширпотребный мусор для разгона трафика. То есть, я бы на такие не подписывался.
6. Вообще нет кластера по настолкам. Похоже, эта тема довольно слабо освещается в блогах.
7. Стартапы и инвестиции находятся где-то между политикой и машинным обучением. Неспроста.
#web
https://dzone.com/articles/pyflakes-passive-checker
There are several code #analysis tools for Python. The most well known is pylint. Then there’s pychecker and now we’re moving on to #pyflakes. The pyflakes project is a part of something known as the Divmod Project. Pyflakes doesn’t actually execute the code it checks, unlike #pychecker. Of course, #pylint also doesn’t execute the code. Regardless, we’ll take a quick look at it and see how pyflakes works and if it’s better than the competition.