Python Academy
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 44 527 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 936 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 14 060 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 44 527 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 151، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.91%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.33% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 185 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 039 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 28 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
inspect посмотреть на то, как объявлена встроенная функция float, то увидим, что есть входный параметр x и еще какой-то непонятый слэш.
Однако при попытке вызвать функцию и передать туда именованный аргумент, а не позиционный, получим исключение. А если передать аргумент, явно не указывая имя параметра, то все работает.
Такое поведение как раз задает тот слэш. Параметры, записанные до него, можно передать только как позиционные. После него – как угодно, все будет работать стандартно.
#функцииpdftotext создан именно для работы с документами в PDF формате. Устанавливается он через пакетный менеджер pip, а использовать его проще простого. Все основные операции представлены на картинке выше.
Кстати, здесь ещё интересно то, что исходный код модуля написан на C++. Поэтому есть небольшая вероятность, что придётся повоевать с зависимостями.
#pdftotextmain(), с которых начинается выполнение программы. Но в Python весь код исполняется построчно.
Как вариант, многие пишут основную логику программы в обычную функцию main(), а вызывают ее только в условии if __name__ == '__main__'. Здесь стоит объяснить отдельно про то, что такое __name__.
Переменная __name__ — это специальная переменная, которая будет равна '__main__', только если файл запускается как основная программа. А при импорте в качестве модуля выставляется равной имени модуля.
Таким образом, программа корректно заработает, только если запустить ее напрямую. Если импортировать ее как модуль в другой скрипт, то условие не сработает.
#mainYouTube связана с использованием технологии DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), которая не предусматривает наличие звуковой дорожки в потоке.
Решением является отдельное получение аудио и видео потоков и их последующее объединение с использованием программы ffmpeg.
Необходимо выбрать соответствующие аудио и видео потоки, затем использовать полученные URL в команде ffmpeg для запуска процесса загрузки и слияния потоков.
#python #ffmpeg #pytubeNumPy?
NumPy (Numerical Python) - это популярная библиотека для вычислительных операций с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения высокоуровневых математических функций. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с большими объемами данных и позволяет выполнять различные операции, такие как суммирование, умножение, индексацию и многое другое, без необходимости явно создавать циклы.
Преимущества NumPy:
- Производительность: NumPy выполняет операции над массивами быстрее, чем стандартные структуры данных Python.
- Удобство: NumPy предоставляет удобные методы для работы с данными, такие как срезы, индексация и броадкастинг.
- Интеграция: Библиотека интегрируется легко с другими библиотеками, такими как SciPy, pandas и Matplotlib, что делает ее мощным инструментом для научных вычислений.
Пример использования NumPy:
import numpy as np
# Создаем одномерный массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Выполняем операции над массивом
arr_squared = arr ** 2
arr_sum = np.sum(arr)
print("Исходный массив:", arr)
print("Квадраты элементов:", arr_squared)
print("Сумма элементов:", arr_sum)
NumPy также предоставляет функции для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многое другое.
#python #NumPy #научныевычисления #анализданныхpyttsx3, которая предоставляет удобные инструменты для реализации голосового вывода текста с использованием Python. Эта библиотека может пригодиться, например, для создания ассистентов, аудиокниг, аудиогидов и многих других приложений.
Что такое pyttsx3?
pyttsx3 - это простой в использовании модуль Python для синтеза речи. Он предоставляет возможность преобразования текста в речь с различными настройками, такими как выбор голоса и регулирование скорости речи. Эта библиотека основана на популярной библиотеке pyttsx, но с более активной поддержкой и совместимостью с Python 3.
pyttsx3 также поддерживает события, что делает его полезным инструментом для создания интерактивных приложений с голосовым выводом.
Пример использования pyttsx3 на фото.Image.open('resources/img/cat.jpg') считывает картинку из папки.
img.convert('L') трансформирует картинку в черно-белую.
ImageOps.invert(image) обращает цвета.
img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) вертикально отзеркаливает картинку.
img.save('grayscale_cat.jpg') сохранит картинку на диске.a является список, а переменная x хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.
Если вам нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы, то используйте генераторы коллекций.
А если же значения понадобятся еще не скоро или вообще неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.
#pythonmath.perm() используется для определения количества возможных способов выбора и расположения m элементов из набора n элементов. Этот метод включен в модуль math.
Он требует указания двух параметров: n — общее число элементов в наборе, и m — число элементов в каждой возможной выборке. Результатом выполнения функции является целочисленное значение, представляющее число таких перестановок. Если n меньше m, функция возвратит 0.
Пример использования: расчет количества перестановок трех элементов из пяти. Это демонстрирует, сколько существует вариантов формирования трехэлементных подмножеств из пятерки.
#pythonphonenumbers основан на библиотеке libphonenumber от Google, которая позволяет форматировать, парсить и проверять номера телефонов.
Основным классом, который представляет номер, является PhoneNumber. Объект можно создать, вызвав метод parse() и передав в аргументы номер телефона в виде строки. Вторым аргументом также можно указать страну.
В целом, пакет использовать достаточно просто, базовые примеры есть на картинке. Также можете посмотреть документацию для более продвинутого использования.
#python #phonenumbersos.fork() создаёт дочерний процесс в том же месте кода, вызывая системную функцию fork(), и возвращает PID (Process Identifier), который равен PID дочернего процесса в родительском процессе и нулю в новом.
Кстати, получается интересный случай, в коде примера выполняется и блок if, и else. Если не знать про os.fork() и посмотреть вывод подобного кода, то возникнет много вопросов.
#os #fork #процессы