متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python Academy
الذهاب إلى القناة على Telegram
Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Academy
تُعد قناة Python Academy (@python_academy) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 44 545 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 037 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 14 315 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 44 545 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -28، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.45%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.59% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 429 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 155 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل строка, модуль, документация, taskiq, yaml.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников
Чат канала: @python_academy_chat
Сотрудничество: @zubar89
Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 06 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
44 545
المشتركون
+124 ساعات
+587 أيام
-2830 أيام
أرشيف المشاركات
44 545
Захват экрана Windows
Существует несколько библиотек на Python для захвата экрана компьютера под управлением операционной системы Windows, но самой быстрой оказалась библиотека d3dshot.
Она использует системные библиотеки DXGI и Direct3D, чтобы обеспечить чрезвычайно быструю и надежную функциональность захвата экрана.
Её можно применить, например, в реализации игровых ботов.
Пример можно посмотреть тут.
#d3dshot
44 545
Яндекс ищет начинающих и опытных разработчиков
Работа в Яндексе — это возможность совмещать науку и бизнес и создавать полезные продукты для миллионов пользователей. Сейчас компания проводит Week Offer Backend*, где можно пройти все этапы отбора и получить офер всего за неделю.
Кого ищут:
• Бэкенд-разработчиков с опытом от 4 лет на C++, Python, Java/Kotlin и Go**
• Стажёров-разработчиков с базой по алгоритмам и структурам данных и навыками кодинга на C++, Python, Java/Kotlin и Go**
Формат простой. Участвуете в наймовом мероприятии, проходите собеседования онлайн и получаете офер или приглашение на оплачиваемую стажировку.
Даты проведения:
• 11–17 апреля для опытных бэкендеров
• 13–17 апреля для стажёров
Все этапы проходят онлайн. Подробности и регистрация по ссылке.
44 545
Цикл событий в Python
Цикл событий — это ядро для каждого асинхронного приложения. Он нужен для того, что бы запускать асинхронные задачи и функции обратного вызова.
Поговорим теперь о низкоуровневых методах:
get_running_loop — Возвращает текущий цикл событий в потоке. Если его нет, то будет RuntimeError. Может быть вызвана только с корутины или функции обратного вызова.
get_event_loop — Делает тоже самое что и функция выше, но если set_event_loop не был вызван, то в добавок ещё закрепит новый цикл.
new_event_loop — Создает новый цикл событий.
set_event_loop — Устанавливает цикл событий для текущего потока.
Немного о методах для работы с циклами событий:
run_forever — Запускает цикл событий до тех пока stop не будет вызван.
stop — Останавливает цикл событий.
Также есть методы is_closed и is_running для проверки состояния.
Пример можете посмотреть на картинке выше. Много другого полезного вы можете прочитать в документации.
#async44 545
Рисуем графики
Графическая библиотека
plotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график.
Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив:
data = [1, 1.3, 2.1, 4, 3.5, 7]
Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.
Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.
Кроме этого plotly позволяет строить такие графики как:
— Точечные графики;
— Круговые диаграммы;
— Гистограммы;
— Тепловые карты;
— Пузырьковые диаграммы;
— И многие другие.
Больше подробно об этой библиотеке и способы ее применения можно посмотреть тут. Интерактивный пример работы с plotly можно посмотреть тут.
#plotly44 545
Делаем простой интерфейс используя tkinter
tkinter - это стандартная библиотека для создания графического пользовательского интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простой и удобный способ создания оконных приложений с использованием виджетов, таких как кнопки, текстовые поля, списки и многое другое.
Хотя tkinter может показаться менее мощным по сравнению с некоторыми другими библиотеками GUI для Python, такими как PyQt или wxPython, она остается популярным выбором для начинающих разработчиков и для создания простых и удобных в использовании GUI-приложений.
#python #tkinter44 545
Дизассемблирование
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль
dis позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть в доке модуля.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
#модули #байткод44 545
Ускоряем код с помощью векторизации
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.
Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией
my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.
По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.
#vectorize #numpy44 545
Лимит рекурсии
В Python не поддерживается хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает
RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов. Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии.
Однако делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает достаточно много памяти. И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы.
#рекурсия #sys44 545
Валидаторы данных
Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.
Модуль
validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.
Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.
#python #validators44 545
Создание словаря из набора ключей
Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (
dict comprehensions).
Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.
#словари #fromkeys44 545
Поверхностное копирование
Копирование объектов может быть «поверхностное» (shallow) или «глубокое» (deep). Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.
При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.
#python
44 545
Наследование
Наследование позволяет создавать новый класс на основе уже существующего. Таким образом, можно создать новый класс, взяв за основу все методы и атрибуты другого.
В данном случае класс
Person является родительским классом, также его называют базовым классом или суперклассом. А класс Employee называется дочерним классом или подклассом.
Наследование классов нужно для изменения поведения конкретного класса, а также для расширения его функционала.
#классы #ооп44 545
Находим файлы по шаблону
Основной фишкой модуля
glob является удобная и лаконичная работа с поиском файлов по паттернам. Более того, можно даже пройтись по директориям рекурсивно.
В одноименный метод glob передаётся шаблон для поиска файлов, а возвращается список с результатами. Все методы следуют механизму и правилам сопоставления паттернов в стиле Unix.
Вообще модуль является встроенным, но в некоторых ситуациях импорт может выдать исключение. В таком случае надо просто его переустановить через пакетный менеджер pip.
#glob44 545
Вычисляем ip-адрес своего компьютера
Для этого используется библиотека requests для отправки HTTP-запроса к веб-сервису ipify, который предоставляет API для определения публичного IP-адреса пользователя. Код написан в форме функции get_public_ip, что делает его удобным для повторного использования.
Использование блока try-except обеспечивает обработку исключений, которые могут возникнуть при запросе (например, проблемы с подключением к интернету). Если запрос успешен, функция возвращает IP-адрес, иначе возвращает сообщение об ошибке.
#python
44 545
Поверхностное копирование
Копирование объектов может быть «поверхностное» (shallow) или «глубокое» (deep). Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.
При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.
#python
44 545
Хэширование
Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.
Для хэширования значений есть встроенная функция
hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.
Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.
Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.
А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.
#hash44 545
Прогрессбар программы
Модуль
tqdm предназначен для быстрого и расширяемого внедрения индикаторов выполнения (progressbar) во внешние интерфейсы программ на Python, предоставляя конечным пользователям визуальную индикацию хода вычислений или передачи данных.
Он также будет полезен в целях отладки, как в качестве инструмента профилирования, так и в качестве способа отображения информации журнала итеративной задачи.
#python #tqdm44 545
Вычисление выражений Python
Вы наверняка знакомы с
eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.
Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.
#tips #eval44 545
Время исполнения программы
Зачастую требуется замерить время исполнения кода, чтобы понять, насколько оптимальное решение было выбрано.
Как вариант, можно воспользоваться функцией
time из модуля time, которая возвращает текущее время в формате Unix.
Перед исполнением нашего кода сохраним начальное время, а после — конечное. Путем вычета первого из второго и получим время исполнения программы.
Использование time.time() — не самый точный и лучший вариант, но, например, для быстрого сравнения двух разных частей кода подходит хорошо.
#time44 545
Функция reduce
Модуль
functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.
Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.
#функции #reduce