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://www.python.org/dev/peps/pep-0498/
#Interpolation
# Python supports multiple ways to format text strings.
# These include %-formatting,
# str.format(),
# and string.Template
# The !s, !r, and !a conversions are not strictly required.
# Because arbitrary expressions are allowed inside the #f_strings,
# this code:
»> a = 'some string'
»> f'{a!r}'
"'some string'"
Is identical to:
»> f'{repr(a)}'
"'some string'"
Similarly, !s can be replaced by calls to #str() and !a by calls to #ascii().