Python Academy
前往频道在 Telegram
Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Python Academy 的分析概览
频道 Python Academy (@python_academy) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 43 964 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 040，并在 俄罗斯 地区排名第 14 309 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 43 964 名订阅者。
根据 25 十月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -310，过去 24 小时变化为 -13，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 4.84%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.22% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 127 次浏览，首日通常累积 976 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 5。
- 主题关注点： 内容集中在 строка, модуль, документация, taskiq, yaml 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников
Чат канала: @python_academy_chat
Сотрудничество: @zubar89
Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”
凭借高频更新（最新数据采集于 26 十月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
43 964
订阅者
-1324 小时
-757 天
-31030 天
正在加载数据
相似频道
![[404] — программирование](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1tSh6j%2F5469852658224444553%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+63
在3个频道中
九月 '26
+112
在2个频道中
Get PRO
八月 '26
+503
在0个频道中
Get PRO
七月 '26
+272
在1个频道中
Get PRO
六月 '26
+302
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+220
在2个频道中
Get PRO
四月 '26
+156
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+87
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+121
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+153
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+103
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+104
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+131
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+98
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+98
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+66
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+76
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+58
在1个频道中
Get PRO
四月 '25
+75
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+126
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+85
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+97
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+91
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+32
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+42
在1个频道中
Get PRO
九月 '24
+105
在1个频道中
Get PRO
八月 '24
+43
在1个频道中
Get PRO
七月 '24
+43
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+69
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+105
在1个频道中
Get PRO
四月 '24
+159
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+131
在1个频道中
Get PRO
二月 '24
+122
在2个频道中
Get PRO
一月 '24
+425
在1个频道中
Get PRO
十二月 '23
+168
在3个频道中
Get PRO
十一月 '23
+133
在1个频道中
Get PRO
十月 '23
+150
在2个频道中
Get PRO
九月 '23
+157
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+230
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+165
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+80
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+77
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+108
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+131
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+1 205
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+665
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+1 555
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+168
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+337
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+164
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+233
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+1 714
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+214
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+288
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+1 101
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+507
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+715
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+398
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+207
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+654
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+402
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+8 965
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+1 423
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+527
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+13 742
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+1 999
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+971
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+18 505
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+10 333
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+22 875
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+11 962
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 26 十月 | +5 | |||
| 25 十月 | 0 | |||
| 24 十月 | +3 | |||
| 23 十月 | +3 | |||
| 22 十月 | +3 | |||
| 21 十月 | +2 | |||
| 20 十月 | +5 | |||
| 19 十月 | +5 | |||
| 18 十月 | +2 | |||
| 17 十月 | +3 | |||
| 16 十月 | +2 | |||
| 15 十月 | +2 | |||
| 14 十月 | +2 | |||
| 13 十月 | 0 | |||
| 12 十月 | 0 | |||
| 11 十月 | +3 | |||
| 10 十月 | +3 | |||
| 09 十月 | +1 | |||
| 08 十月 | +4 | |||
| 07 十月 | +1 | |||
| 06 十月 | +2 | |||
| 05 十月 | +2 | |||
| 04 十月 | 0 | |||
| 03 十月 | +7 | |||
| 02 十月 | +1 | |||
| 01 十月 | +2 |
频道帖子
asyncio: Асинхронное программирование на Python
asyncio - это библиотека, разработанная специально для асинхронного программирования и управления параллельными задачами. Она предоставляет инструменты для эффективной работы с асинхронными операциями, позволяя создавать быстрые и отзывчивые приложения.
Для начала работы с asyncio, вам необходимо импортировать библиотеку, и вы сразу получаете доступ к асинхронным функциям и ключевым словам, таким как async и await. Это делает возможным создание асинхронных функций, которые могут выполняться параллельно, без блокировки основного потока выполнения.
Одной из причин использовать asyncio является его способность эффективно обрабатывать большое количество параллельных задач, что делает его идеальным решением для сетевых операций, ввода/вывода и других операций, которые могут вызвать задержку. Вы можете легко создавать и использовать уже готовые асинхронные HTTP-клиенты (например, с использованием aiohttp и httpx), веб-серверы и веб-скраперы, которые будут быстро обрабатывать большие объемы данных.
Дополнительная информация о asyncio, такая как работа с очередями, ивент-лупы, обработка ошибок и другие возможности, доступна в официальной документации Python.| 2 | Настройка ширины текста с использованием модуля textwrap
textwrap предоставляет функции для форматирования текста, делая его более читаемым и приятным для восприятия. Одной из таких функций является fill, которая позволяет настраивать ширину текста в символах, обеспечивая корректное перенос слов на новые строки.
Приведем пример использования:
import textwrap
# Исходный текст
original_text = "Мощные функции модуля textwrap обеспечивают красивое форматирование текста, а функция fill позволяет задать ширину текста в символах."
# Задаем ширину текста в 30 символов
width = 30
# Применяем функцию fill для форматирования текста
formatted_text = textwrap.fill(original_text, width)
print(formatted_text)
Результат выполнения кода будет следующим:
Мощные функции модуля
textwrap обеспечивают
красивое форматирование
текста, а функция fill
позволяет задать ширину
текста в символах.
Как видно из примера, слова переносятся на новые строки, при этом ничего не обрывается на полуслове. Это обеспечивает читабельность и красивый внешний вид текста при заданной ширине.
#python #textwrap | 1 145 |
| 3 |  Важное про цифры и Юникод
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 — не единственные символы, которые считаются цифрами. Python следует правилам Юникода и обрабатывает несколько сотен символов как цифры. Полный список находится здесь.
Это крайне важно знать, потому что эти символы влияют на такие функции, как int, unicode.isdecimal и даже re.match.
Думаю, в один момент это знание сэкономит вам время на исправление "бага" с такими странными символами. Предупрежден — значит вооружен.
#числа #юникод | 1 310 |
| 4 |  Превращаем PDF в текст
Думаю, все периодические работают с PDF-документами. И зачастую это ручная и скучная работа. Но Python может автоматизировать даже такую рутинную задачу.
Модуль pdftotext 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.
#pdftotext | 1 493 |
| 5 |  Deep-Translator: Мощный инструмент для многоязычного перевода в Python
Deep-Translator - это выдающаяся библиотека на Python, разработанная для удобного и качественного перевода текстов на различные языки используя более 10 сервисов! Она предоставляет удобные инструменты для автоматического перевода текста, с опцией перевода между более чем 100 языками мира. Deep-Translator обладает высокой точностью перевода, а также поддерживает множество функций для настройки перевода под ваши потребности.
Deep-Translator также предоставляет возможность работы с различными API сервисами перевода (Google Translate, Yandex Translator, и т.д.), что делает его гибким инструментом для разработчиков.
Одним из плюсом использования Deep-Translator является его способность работать с текстами разных языков и поддерживать большое количество языковых пар для перевода.
Deep-Translator - это отличный инструмент для многоязычного перевода ваших текстов, который поможет вам сделать ваши проекты доступными для широкой аудитории.
Документация доступна тут | 1 658 |
| 6 |  Получаем и задаем лимит рекурсии
В Python не оптимизируется 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. Хотя делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает много памяти.
И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы, но это вы и так сами знаете.
#рекурсия #лимиты | 1 655 |
| 7 |  Прогресс выполнения программы
Индикаторы прогресса добавляют наглядности в скриптах, которые исполняют какие-то функции, требующие времени для выполнения. Модуль tqdm является простым и лаконичным вариантом.
Привычный range можно заменить на trange для визуализации прогресса. А для итерации по какой-либо последовательности, достаточно просто передать её в функцию tqdm. Также модуль хорошо себя зарекомендовал и в Jupyter Notebook.
Кстати, интересный факт – название tqdm произошло от арабского слова "taqaddum" (تقدّم), которое означает "прогресс," а также это ещё и сокращение от "я тебя сильно люблю" на испанском (te quiero demasiado).
#модули #tqdm | 1 763 |
| 8 |  Быстрый deque
deque предпочтительнее, чем обычный список, когда нужны более быстрые операции добавления и вытаскивания элементов с начала и конца контейнера.
deque обеспечивает линейную сложность O(1) для операций добавления и выталкивания, у стандартного списка сложность по этим операциям O(n).
Для deque есть возможность использовать стандартные функции — sum, min, max и другие. | 1 776 |
| 9 |  Разница между генераторными выражениями и генераторами коллекций
Записи в первой и второй строчке в коде выше очень похожи, но различаются видами скобок. В генераторе списка они квадратные, а в генераторном выражении – круглые.
Распечатав переменные, можно заметить, что значением переменной 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.
#python | 1 913 |
| 10 |  Красивые таблицы в терминале
PrettyTable – это простая библиотека, предназначенная для быстрого и легкого представления табличных данных в виде ASCII. Модуль можно установить привычным способом через pip.
Для создания таблиц и работы с ними используется класс PrettyTable из этого модуля. Задать название для столбцов можно с помощью атрибута fields_name. Строки в таблицу добавляются путем вызова метода add_row.
Более того, модуль prettytable позволяет регулировать различные параметры, сортировать данные, работать с html, а также взаимодействовать с csv и sql таблицами. Так что возможностей у этого модуля предостаточно.
#таблицы #prettytable | 1 763 |
| 11 |  Голосовой вывод в Python с помощью pyttsx3
Сегодня мы поговорим о библиотеке pyttsx3, 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. | 1 805 |
| 12 |  Работаем с атрибутами объектов
Помимо привычного обращения к атрибутам объектов через точку, в Python есть 4 специальных функции: getattr, setattr, delattr и hasattr.
По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.
Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.
На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.
#python #tips | 1 877 |
| 13 |  Создаем контекстный менеджер с помощью декоратора
Обычно протокол управления контекстом реализовывают с помощью класса и двух магических методов: __enter__ и __exit__. Но такой подход может показаться слегка сложным.
Так вот, помимо написания своего класса, есть еще один способ создать контекстный менеджер — использовать декоратор @contextmanager из встроенного пакета contextlib.
Первая часть функции tag, которая идёт до yield, выполняется при входе в блок with. Затем исполняется сам этот блок, а после этого завершается оставшаяся часть, которая идет после yield.
#contextlib | 2 076 |
| 14 |  Функции только с позиционными параметрами
Если с помощью 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.
#функции | 2 183 |
| 15 |  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.
#validatoras | 2 227 |
| 16 |  Selenium: Автоматизация веб-браузера в Python
selenium - это библиотека, предназначенная для автоматизации веб-браузера в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для взаимодействия с веб-страницами, заполнения форм, нажатия кнопок и многих других действий, которые облегчают автоматизацию веб-процессов.
Одним из ключевых преимуществ selenium является его гибкость и многофункциональность. Вы можете использовать эту библиотеку для создания скриптов, которые могут автоматизировать различные задачи в веб-браузере, такие как тестирование веб-приложений, сбор данных с веб-сайтов или даже управление аккаунтом в социальных сетях.
Для начала работы с selenium, вам нужно установить библиотеку командой pip install selenium. После установки, вы можете создавать скрипты, которые будут взаимодействовать с веб-сайтами, имитируя действия пользователя. selenium предоставляет множество методов для работы с веб-элементами, что делает его одним из лучших инструментов для автоматизации веб-процессов.
С помощью selenium, вы можете автоматизировать рутинные задачи в веб-браузере, что сэкономит вам время и уменьшит вероятность ошибок. Это также открывает возможности для тестирования и сбора данных, что может быть весьма полезно в различных сферах, начиная от веб-разработки и заканчивая маркетингом. | 2 273 |
| 17 |  Превью из длинного текста
Допустим, у нас есть какой-то длинный текст в виде строки и надо сделать превью этого текста, например, для сайта. Первое, что приходит на ум – использовать слайсинг строк.
Но, как видите, текст оборвался на полуслове, поэтому такой вариант отпадает. Такую проблему хорошо решает метод shorten из модуля textwrap.
Первым аргументом передается строка, вторым указываем количество символов, которое должен содержать результат. Также третьим аргументом можно передать заготовку, которая будет вставляться в конце обрезанной строки.
#строки #textwrap | 2 163 |
| 18 |  FastAPI
FastAPI – фреймворк, про который однозначно стоит рассказать. Честно, синтаксис мне кажется намного приятнее, чем у других фреймворков.
Интересно, что автор фреймворка глубоко изучил несколько других фреймворков, от классических, таких как Django, до более современных, таких как Sanic, а также изучил различные технологии в NestJS (веб-фреймворк Node.js, Typescript).
Фреймворк имеет важную особенность – автоматическая генерация документации: как только ваши конечные точки будут реализованы, вы сможете поиграться с API, используя соответствующий стандартам пользовательский интерфейс. Поддерживаются SwaggerUI, ReDoc и другие.
FastAPI построен на удивительной библиотеке Starlette, в результате чего производительность сравнима с Node.js, а в некоторых случаях даже Go! В целом, складывается стойкое предчувствие, что FastAPI будет мчаться вперёд как лучший асинхронный фреймворк для Python.
#фреймворки #web | 2 386 |
| 19 |  Разделители для целых чисел
Трудно визуально различить целые числа подобные 10000000 и 100000000. Использовать запятые, как в английском языке, не получится.
Но Python позволяет использовать нижнее подчеркивание как разделитель для улучшения читабельности.
Например, 1_000_000 будет интерпретироваться как целое число 1000000.
#числа | 2 323 |
| 20 |  Знакомство с библиотекой NumPy в Python
Что такое NumPy?
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 #анализданных | 2 325 |
