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
Show more
Network:📈 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 44 530 subscribers, ranking 2 929 in the Technologies & Applications category and 14 041 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 530 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 152 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.81%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.33% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 140 views. Within the first day, a publication typically gains 1 039 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 27 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.
44 530
Subscribers
-724 hours
-847 days
+15230 days
Posts Archive
44 531
Слоты в классах
По умолчанию в Python в классах используется словарь
__dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.
В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.
#class #slots44 531
dict.get()
dict.get() — это метод словаря, который используется для получения значения по заданному ключу. Однако, в отличие от обращения к элементу словаря с использованием квадратных скобок (dict[key]), метод get() предоставляет дополнительную возможность задать значение по умолчанию, которое будет возвращено, если ключ не найден в словаре.
Синтаксис метода get() выглядит так:
value = dict.get(key, default)
key: Ключ, по которому производится поиск в словаре.
default (необязательный): Значение, которое будет возвращено, если ключ не найден в словаре. Если default не указан, и ключ не найден, метод вернет None.
#python44 531
Генераторы коллекций
В Python генераторы коллекций (или генераторы) представляют собой удобный способ создания итерируемых последовательностей данных без необходимости сохранять все элементы в памяти. Они могут использоваться для генерации значений на лету, что делает их полезными для работы с большими или бесконечными последовательностями данных.
Генераторы коллекций можно создать с использованием специального синтаксиса, который похож на генераторы списков, но вместо создания списка они создают генераторный объект. В примере на картинке мы создали генератор выражений. Генераторы выражений особенно полезны, когда вы работаете с большими объемами данных, так как они не сохраняют все элементы в памяти, а генерируют их по мере необходимости.
#python
44 531
Создание скриншотов с использованием модуля pyscreenshot
Модуль
pyscreenshot, обеспечивая кросс-платформенную функциональность, позволяет легко создавать скриншоты как всего экрана, так и его отдельных частей. Для работы этого модуля необходимо установить библиотеку Pillow.
Для захвата изображения используется метод grab, для его отображения – show, а для сохранения – save. В метод grab можно также передать аргумент bbox, чтобы ограничить захват только определенной областью экрана.
Этот модуль оказывается особенно полезным, например, при логировании скриптов, использующих Selenium.
Selenium может открывать браузер и выполнять различные операции в нем, и использование pyscreenshot позволяет создавать скриншоты для последующего анализа и отладки.
#python #pyscreenshot44 531
Простой, но мощный веб-фреймворк
Самым популярным фреймворком для разработки серверной части на Python является Flask. К слову, он обгоняет даже Django по звездам на GitHub.
Flask предназначен для быстрого и легкого старта работы с возможностью масштабирования до сложных приложений. А коммьюнити предоставляет множество расширений для фреймворка.
Для создания минимального рабочего приложения достаточно кода выше. После запуска такого скрипта можете перейти в браузере по адресу
http://localhost:5000/ и посмотреть результат.
#модули44 531
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.44 531
Сохранение документации функции при декорировании
У декораторов существует ряд проблем, одна из которых заключается в том, что, после оборачивания функции в декоратор, на выходе мы не можем получить информацию атрибутов
__name__ и __doc__, нужные для документации функции.
Вместо значений данных атрибутов исходной функции мы будем получать значения функции обертки.
Для решения этой проблемы можно воспользоваться декоратором functools.wraps, применяя его к обертке нашего декоратора. В результате имя и сигнатура функции, передаваемой в декоратор, будут копироваться в обертку.
#декораторы #wraps44 531
Рабочее приложение, которое прошло ревью, всё ещё можно взломать через форму логина.
Большинство уязвимостей в вебе — это типовые ошибки, которые находят уже после инцидента. Курс WAPT от Codeby учит находить их раньше — с позиции атакующего.
Этот курс максимально заточен на практику: 65 заданий в лаборатории, где вы отрабатываете каждую технику на реальных сценариях.
Что внутри:
• Эксплуатация актуальных классов уязвимостей, активный и пассивный фаззинг
• SQL Injection, CMD Injection, XSS, PHP Injection, Server-Side Template Injection
• Повышение привилегий и client-side атаки (XSS, CSRF)
Каждую неделю — вебинары с куратором.
Навыки применимы и в рабочих задачах по пентесту, и в Bug Bounty. Курс стартует 16 июля.
Запись на курс
По всем вопросам: @CodebyAcademyBot
44 531
Читаем текст с картинки используя Tesseract от Google
Google разработал систему Tesseract для извлечения текста из изображений через оптическое распознавание символов.
Pytesseract - это удобная оболочка для системы Tesseract, облегчающая её использование.
Чтобы извлечь текст из изображения, используйте метод image_to_string. Для работы с русским текстом укажите аргумент lang как 'rus'.
Рекомендуется использовать библиотеку pillow для открытия изображений, хотя можно также просто указать путь к файлу.
Пример кода:
from PIL import Image
import pytesseract
# Открываем изображение с помощью Pillow
image = Image.open('image.jpg')
# Используем pytesseract для извлечения текста
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')
print(text)
44 531
Сравнение двух аудиосообщений с использованием библиотеки Librosa
Librosa — библиотека, которая обеспечивает анализ и обработку звука. Сравнение производится путем вычисления характеристик MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), описывающих звуковую сигнатуру каждого аудио.
Важные замечания:
— Для точного сравнения аудиозаписей они должны иметь одинаковую продолжительность и аналогичные условия записи (громкость, уровень шума и т.д.).
— Возможно потребуется дополнительная предварительная обработка, например, нормализация громкости.
#python #librosa44 531
Explicit Conversion Flag
Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля
format перед его непосредственным форматированием.
Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:
!r – преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s – преобразует значение в строку, используя функцию str()
В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде).
#repr #str #format44 531
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 #юникод44 531
Возврат нескольких значений из функции
Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать. Ознакомьтесь с приведенным выше примером кода.
#python
44 531
3 трюка с itertools
Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с очень простой функции –
chain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.
Далее, accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее.
А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации.
#модули #itertools44 531
Вау, вот это скорость разработки!
На GitVerse появилось зеркало PyPI — теперь Python‑пакеты доступны, даже если upstream PyPI упадёт или станет недоступен.
Ставьте зеркало как основной источник или держите как резерв. Рассказали, как это сделать, здесь!
44 531
Упаковка параметров с помощью urlencode
Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:
url = 'https://example.com?item={}&size={}&color={}&amount={}'.format('t-shirt', 'M', 'white', 5)
Смотрится не слишком презентабельно, однако есть слегка более длинный, но значительно улучающий читаемость кода вариант – функция urlencode из из модуля urllib.44 531
Удаление страниц PDF-файла
Библиотека PyMuPDF включает в себя довольно много сложных методов, которые упрощают удаление страниц из файла PDF. Он позволяет указать либо одну страницу (используя метод deletePage()), либо диапазон номеров страниц (используя метод deletePageRange()), либо список с номерами страниц (используя метод select()).
В следующем примере показано, как использовать список для выбора страниц, которые нужно сохранить в исходном документе. Имейте в виду, что страницы, которые не указаны, не будут частью выходного документа. В нашем случае выходной документ содержит только первую, вторую и четвертую страницы.
#python
44 531
Упаковка параметров с помощью urlencode
Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:
url = 'https://example.com?item={}&size={}&color={}&amount={}'.format('t-shirt', 'M', 'white', 5)
Смотрится не слишком презентабельно, однако есть слегка более длинный, но значительно улучающий читаемость кода вариант – функция urlencode из из модуля urllib.44 531
Использование wget в Python для загрузки файлов
wget — это CLI инструмент для загрузки контента из сети, который можно эффективно использовать через Python. Хотя Python не имеет встроенной поддержки wget, можно использовать модуль wget, который облегчает загрузку файлов.
Этот код загрузит файл по указанному URL и сохранит его в текущей директории.
#python #wget44 531
Асинхронно скачиваем файлы
Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл
for, тем самым скачав их последовательно одна за одной.
Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета concurrent.futures. Она позволяет запустить нашу функцию, в нескольких екземплярах в параллельных потоках. В конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков, которые будут одновременно запущены.
Далее метод .map(download, urls) создает екземпляры нашей функции для скачивания файла, и раскидывает в них элементы списка urls.
Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
#python #threading