[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel [PYTHON:TODAY]
Channel [PYTHON:TODAY] (@python2day) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 64 146 subscribers, ranking 2 044 in the Technologies & Applications category and 9 502 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 64 146 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 125 over the last 30 days and by 2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 16.46%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.48% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 10 562 views. Within the first day, a publication typically gains 6 081 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 69.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, soft, install, pip, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 10 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
import speedtest
def test_download_speed() -> float:
"""Проверяет скорость загрузки в Mbps"""
test = speedtest.Speedtest()
speed = test.download() / 10**6 # Перевод из бит/с в Мбит/с
return round(speed, 2)
def test_upload_speed() -> float:
"""Проверяет скорость выгрузки в Mbps"""
test = speedtest.Speedtest()
speed = test.upload() / 10**6
return round(speed, 2)
def test_ping() -> float:
"""Проверяет пинг в мс"""
test = speedtest.Speedtest()
test.get_best_server()
return round(test.results.ping, 2)
def speed_test() -> None:
"""Основная функция для вывода результатов теста скорости интернета"""
try:
print("🔍 Запуск теста скорости интернета...")
down_speed = test_download_speed()
up_speed = test_upload_speed()
ping = test_ping()
print(f"📥 Download Speed: {down_speed} Mbps")
print(f"📤 Upload Speed: {up_speed} Mbps")
print(f"📡 Ping: {ping} ms")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Ошибка при проверке скорости: {e}")
if __name__ == "__main__":
speed_test()
💾 Сохраняй, пригодится!
#python #soft #code$ pip install financetoolkit -U
Пример использования:
from financetoolkit import Toolkit
companies = Toolkit(["AAPL", "MSFT"], api_key=API_KEY, start_date="2017-12-31")
# a Historical example
historical_data = companies.get_historical_data()
# a Financial Statement example
income_statement = companies.get_income_statement()
# a Ratios example
profitability_ratios = companies.ratios.collect_profitability_ratios()
# a Models example
extended_dupont_analysis = companies.models.get_extended_dupont_analysis()
# a Performance example
factor_asset_correlations = companies.performance.get_factor_asset_correlations(period='quarterly')
# a Risk example
value_at_risk = companies.risk.get_value_at_risk(period="weekly")
# a Technical example
ichimoku_cloud = companies.technicals.get_ichimoku_cloud()
🔐API ключ можно получить бесплатно
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubimport os
from gtts import gTTS
def create_audiobook(text_file: str, output_file: str, lang: str = 'en', speed: bool = False) -> None:
"""
Конвертирует текст из файла в аудиофайл.
:param text_file: Путь к текстовому файлу.
:param output_file: Название выходного аудиофайла.
:param lang: Язык синтеза речи (по умолчанию английский).
:param speed: Скорость речи (False = нормальная, True = медленная).
"""
try:
with open(text_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
tts = gTTS(text=text, lang=lang, slow=speed)
tts.save(output_file)
print(f"✅ Аудиокнига сохранена как {output_file}")
# Автоматически воспроизводим аудиофайл после создания (только для Windows)
if os.name == 'nt':
os.system(f"start {output_file}")
elif os.name == 'posix': # Для MacOS и Linux
os.system(f"xdg-open {output_file}")
except FileNotFoundError:
print("❌ Ошибка: Указанный файл не найден.")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Произошла ошибка: {e}")
if __name__ == "__main__":
text_file = "example.txt" # Замените на ваш файл
output_file = "audiobook.mp3"
# Вызываем функцию с указанием языка (например, 'ru' для русского)
create_audiobook(text_file, output_file, lang='ru', speed=False)
📂 Сохраняем 👍
#python #soft #code #cheatsheetsubprocess — мощный модуль Python, который позволяет запускать внешние команды и программы, а также взаимодействовать с их вводом и выводом. Отличный инструмент для автоматизации системных задач!
Основные возможности
✅ Запуск shell-команд (ls, dir, ping и др.)
✅ Получение вывода команды прямо в Python.
✅ Запуск внешних программ и скриптов.
✅ Проверка доступности серверов через ping.
✅ Автоматизация системного администрирования.
Примеры использования
📌 Вывод списка файлов (Linux/macOS)
import subprocess
result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)
📌 Вывод списка процессов (Windows)
import subprocess
result = subprocess.run(['tasklist'], shell=True, capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)
📌 Проверка доступности сервера (Linux)
import subprocess
server = "google.com"
result = subprocess.run(["ping", "-c", "4", server], capture_output=True, text=True)
if result.returncode == 0:
print("Сервер доступен")
print(result.stdout)
else:
print("Сервер недоступен")
print(result.stderr)
Ключевые функции:
➡️ subprocess.run() – Запуск команды и ожидание завершения.
➡️ subprocess.Popen() – Запуск команды с возможностью взаимодействия.
➡️ subprocess.check_call() – Проверка выполнения команды (с исключением в случае ошибки).
➡️ subprocess.check_output() – Запуск команды с возвратом результата.
subprocess — это мост между Python и системой, позволяющий автоматизировать администрирование, анализ данных и работу с внешними программами.
📂 Используйте, тестируйте, автоматизируйте!
#python #cheatsheet #soft #code
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
