Python Academy

Open in Telegram

Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu

Network:Книги | Аудиокниги Russia14 133 Technologies & Applications2 947...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python Academy

Channel Python Academy (@python_academy) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 44 539 subscribers, ranking 2 947 in the Technologies & Applications category and 14 133 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 539 subscribers.

According to the latest data from 25 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 147 over the last 30 days and by -12 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.80%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.34% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 137 views. Within the first day, a publication typically gains 1 042 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as строка, модуль, документация, taskiq, yaml.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 August, 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.

44 539

Subscribers

-1224 hours

-847 days

+14730 days

2 137

Post views

~ 1 04224 hours

~ 1 36348 hours

4.80%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

44 534

Получаем данные о системе Кроссплатформенная библиотека psutil позволяет получать информацию о процессоре, памяти, диске, сети, датчиках и запущенных процессах в системе. Примеры базового использования показаны на картинке. Если говорить про практические применение, psutil полезен в основном для мониторинга системы, ограничения ресурсов процессов и управления запущенными процессами. Помимо привычных Windows, MacOS и Linux, библиотека также поддерживает системы FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris и AIX. #psutil

44 534

Нижнее подчеркивание В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания. Хотя такое имя не достаточно описательно и не должно использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл. Первое, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны — например, в циклах for. Второе, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения. Третье, документация модуля gettext рекомендует псевдоним _() для функции gettext(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода. #тонкости

44 534

Системный дизайн для тех, кто хочет расти дальше разработки 7 сентября стартует курс по проектированию высоконагруженных систем от Devhands.ru. В программе: — масштабирование, балансировка, кеши, СУБД, шардинг и высокая доступность; — CAP/PACELC, консистентность, саги и транзакционные очереди; — проектирование маркетплейсов, такси, соцсетей, мессенджеров, CDN, онлайн-кинотеатров и других сервисов; — расчёт нагрузки и перевод бизнес-показателей в требования к системе; — практика секций системного дизайна на технических интервью. Всё проходит в формате живых онлайн-сессий: лекции, брейнштормы, домашние проекты и обратная связь. Автор курса — Алексей Рыбак, основатель R&D-центра Devhands.ru и ex-CTO Badoo с 20-летним опытом в высоконагруженных проектах. Старт — 7 сентября. Изучить программу и записаться можно по ссылке. Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqvimBRf

44 534

Заглушка в коде В ходе исполнения оператора pass ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо. Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass. Или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе. #pass

44 534

Преобразования текста в аудио с помощью Python Для преобразования текста в аудио на Python можно использовать библиотеку gTTS (Google Text-to-Speech). В данном примере мы используем текст "Привет!» на русском языке, создаем объект gTTS и сохраняем аудиофайл "hello.mp3". Затем мы воспроизводим аудиофайл с помощью утилиты mpg321.

44 534

Цепочка исключений Для формирования цепочек исключений используется ключевое слово from, после которого требуется указать ещё одно исключение. Это исключение будет подвязано к вызванному в атрибут __cause__ (поддерживает запись). В результате, если вызванное исключение не обработано, то на вывод будут отправлены оба исключения. #exception

44 534

Дробные числа По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными. Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях. Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби. #числа #fraction

44 534

Altair Библиотека Altair — это декларативная библиотека для создания статистических визуализаций. Она основана на спецификации Vega-Lite и позволяет создавать сложные графики с минимальным количеством кода. Altair предоставляет простой синтаксис для создания графиков, а также интегрируется с Jupyter Notebook и JupyterLab для интерактивного отображения графиков. Результат работы кода — столбчатая диаграмма, отображающая цены на разные виды фруктов. Если вы хотите сохранить график в виде файла, вы можете использовать метод save(). *На втором изображении представлен результат работы программы.

44 534

Скачиваем видео с YouTube Пакет pytube предоставляет всю небходимую функциональность для скачивания видео с YouTube, а также для сбора всей информации о нем. Для работы нам необходимо создать объект класса YouTube. Помимо ссылки на видео в конструктор можно передать в качестве параметров функции для обработки прогресса загрузки и завершения. Большинство видео на ютубе не имеют аудиодорожки на потоках с высоким разрешением, свыше 720p — это связано с технологией передачи DASH, которую использует YouTube. На картинке мы показали как отфильтровать потоки с прогрессивной передачей и выбрать из полученного списка с максимальным доступным разрешением до 720p. Для загрузки выбранного потока используем функцию download(), в функцию можно передать в качестве параметров путь до директории для сохранения и имя файла. #python #youtube

44 534

Параллельное Исполнение в Python с Помощью Модуля threading В данном посте, вы узнаете, как использовать модуль threading для создания параллельных потоков выполнения и улучшения производительности ваших приложений. threading позволяет создавать легковесные потоки, которые выполняются параллельно, ускоряя выполнение задач. Это особенно полезно в сценариях, где есть задачи, которые можно выполнить независимо друг от друга. Пример:


import threading
import time

# Функция, которую будем выполнять в параллельных потоках
def print_numbers():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)  # Эмулируем длительную операцию
        print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")

# Создаем два потока
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 1")
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 2")

# Запускаем потоки
thread1.start()
thread2.start()

# Ожидаем завершения потоков перед завершением программы
thread1.join()
thread2.join()

print("Главный поток выполнения завершен.")

В данном примере создаются два потока, каждый из которых выполняет функцию print_numbers, эмулируя длительную операцию с использованием time.sleep. Запуск потоков осуществляется с помощью метода start(), и главный поток ожидает их завершения с использованием метода join(). Модуль threading предоставляет удобные средства для работы с параллельными потоками в Python, что позволяет улучшить производительность приложений. Однако, следует быть внимательными при работе с потоками из-за потенциальных проблем с блокировками и синхронизацией данных. Попробуйте интегрировать threading в свой код и ускорьте выполнение задач! 💻 #python #threading

44 534

Оптимизация Памяти в Python с Библиотекой gc Если вы заботитесь о производительности ваших Python-приложений, то библиотека gc (Garbage Collector) вам точно пригодится. Давайте рассмотрим, почему. gc в Python предназначена для автоматического управления памятью, освобождая вас от рутины по управлению объектами. Это особенно полезно в задачах, связанных с избежанием утечек памяти и оптимизацией её использования.

import gc

gc.enable()

class SampleObject:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

objects_list = [SampleObject(i) for i in range(1000000)]

gc.collect()

# Пример обработки данных (например, фильтрация объектов)
filtered_objects = [obj for obj in objects_list if obj.value % 2 == 0]

gc.collect()

print(filtered_objects[:10])

В приведенном коде мы создаем список объектов SampleObject, который может занять значительное количество памяти. После обработки данных или в других стратегических точках программы, вызывается сборщик мусора для освобождения памяти, занятой неиспользуемыми объектами. Использование библиотеки gc в Python может значительно улучшить производительность ваших программ, освободив вас от рутины по управлению памятью. Это особенно важно в проектах с большим объемом данных или длительным временем выполнения. #python #gc #garbagecleaner

44 534

Получение геолокации по IP с использованием ip2geotools Недавно я обнаружил увлекательный пакет ip2geotools, который обеспечивает возможность получения геолокации по IP из различных баз данных. Пример кода для получения информации по IP с использованием класса DbIpCity, представляющего некоммерческую базу данных, выглядит следующим образом:

from ip2geotools.databases.noncommercial import DbIpCity

def get_ip_geolocation(ip_address):
    try:
        response = DbIpCity.get(ip_address, api_key='free')
        city = response.city
        region = response.region
        country = response.country
        latitude = response.latitude
        longitude = response.longitude

        print(f"Информация о местоположении для IP {ip_address}:")
        print(f"Город: {city}")
        print(f"Регион: {region}")
        print(f"Страна: {country}")
        print(f"Широта: {latitude}")
        print(f"Долгота: {longitude}")

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при получении информации по IP {ip_address}: {e}")

ip_address_to_check = '8.8.8.8'
get_ip_geolocation(ip_address_to_check)

Этот код использует метод get из класса DbIpCity для получения информации о местоположении по заданному IP-адресу. Помните о том, что для использования некоторых баз данных может потребоваться API-ключ. #python #ip2geotools

44 534

Автоматизация мобильных приложений с помощью uiautomator2 Сегодня мы поговорим о библиотеке uiautomator2, которая предоставляет мощные инструменты для автоматизации тестирования и взаимодействия с мобильными приложениями на платформе Android. Эта библиотека может пригодиться для создания автотестов, скриптов для тестирования пользовательского интерфейса, и многих других задач, связанных с мобильной разработкой. Что такое uiautomator2? uiautomator2 - это Python-библиотека, предоставляющая возможность управления устройствами Android и взаимодействия с приложениями на них. Она основана на Google's Android Testing Support Library и является мощным инструментом для автоматизации действий на устройствах Android. С uiautomator2, вы можете выполнять действия, такие как нажатие кнопок, ввод текста, чтение содержимого экрана устройства и многое другое, что делает ее полезной для автоматизации тестирования мобильных приложений. #python #uiautomator2 #автоматизация

44 534

Indico Indico — это мощная библиотека Python для извлечения информации из неструктурированных текстов, изображений и PDF-файлов. Она позволяет вам выполнять задачи обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV) и машинного обучения (ML) с помощью простых и понятных API. https://pypi.org/project/indico/

44 534

Метод sets.issubset() Метод sets.issubset() позволяет проверить находится ли каждый элемент множества sets в последовательности other. Метод возвращает True, если множество sets является подмножеством итерируемого объекта other, если нет, то вернет False. Синтаксис: sets.issubset(other).

44 534

Познакомьтесь с IceCream: Улучшенным выводом в Python Hедавно мы наткнулись на потрясающий инструмент для отладки и разработки в Python, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных. Что такое icecream? icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе. Преимущества icecream перед стандартным print: 1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным. 2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа. Настройка icecream: icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.

from icecream import ic, install

install(autodetect=True, includeContext=True)

number = 42
ic(number)

text = "Привет, мир!"
ic(text)

Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:

ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'

#Python #logging #icecream

44 534

Сортировка пузырьком Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция sorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций. Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит. В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву. #списки #сортировка

44 534

Точка входа В некоторых языках программирования есть функции main(), 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. #main

44 534

Проверяем скорость интернета Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела. У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных. Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе. #speedtest