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
Show more📈 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 44 546 subscribers, ranking 3 037 in the Technologies & Applications category and 14 315 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 546 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -28 over the last 30 days and by 1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.45%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.59% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 429 views. Within the first day, a publication typically gains 1 155 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- 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 07 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.
list_dataset() — показывает доступные датасеты;
load_dataset() — создает экземпляр датасета;
list_metrics() — показывает доступные метрики;
load_metric() — создает экземпляр метрики.
Много всего полезного об этой библиотеке вы можете найти в документации.
#DatasetsGoogle 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)
#python #pytesseractfloat является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity.
Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом.
Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения.
#float_ 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.
#тонкостиtextwrap 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
textwrap.fill() — принимает текст и возвращает отформатированный текст, первая строка сохраняет свой отступ, а пробелы в начале каждой последующей строки вставляются в абзац.
textwrap.dedent() — используется для удаления общего префикса пробела из всех строк в тексте.
textwrap.indent() — используется для добавления текст префикса ко всем строкам в параграфе
#textwrapPython модуль functools открывает доступ к функциональным возможностям языка. Одной из замечательных функций в этом модуле является reduce, которая эффективно уменьшает коллекцию данных, последовательно применяя к ним заданную функцию и сохраняя промежуточные результаты.
Примером работы reduce может служить последовательное умножение чисел: сначала 1 умножается на 2, затем полученный результат умножается на 3, и так далее.
#python #functoolsschedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.
Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.
Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.
#python #schedule__lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__.
Про то, что делает каждый из них расскажем отдельным постом, но сейчас покажем, как можно сильно упростить реализацию подобного класса. Для этого можно использовать декоратор total_ordering из пакета functools.
В таком случае достаточно реализовать в классе только __lt__ и __eq__. Эти два метода являются минимумом, который нужен декоратору для конструирования остальных методов.
#классыTaskiq предназначена для упрощения работы с асинхронными задачами в Python, позволяя разработчикам легко организовывать фоновую обработку задач. Это решение идеально подходит для случаев, когда необходимо выполнять задачи, не блокируя основной поток приложения.
Принцип работы с Taskiq прост и интуитивно понятен, что демонстрируется на примерах в документации. Для примера использования библиотеки Taskiq, предположим, что вы хотите асинхронно отправить email без блокирования основного потока выполнения вашего приложения. В этом примере мы создали простую асинхронную задачу для отправки email с использованием Taskiq.
Установка Taskiq производится через менеджер пакетов pip. Более подробно о возможностях и применении библиотеки можно узнать в официальной документации.
#python #taskiqstaticmethod для оборачивания исходного метода.
Однако более предпочтительным является использование staticmethod как декоратора, что упрощает объявление статических методов непосредственно внутри класса.
#python #staticmethodPydantic - это библиотека для Python, предназначенная для парсинга и валидации данных. Она использует статическую типизацию для атрибутов классов, что облегчает проверку данных при создании объектов.
Этот инструмент особенно полезен при работе с JSON: он автоматизирует проверку структуры, необходимых полей и значений.
Pydantic поддерживает не только стандартные типы данных, но и специализированные, такие как email, URL-адреса и номера платежных карт.
Для более подробного примера и документации можно обратиться сюда.
#python #pydanticzip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.
Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.
#zipfilestr.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки.
Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод.
Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке.
#строкиlocals() возвращает словарь переменных из текущего пространства имён. Ключи словаря — названия переменных, а значения — это их значения.
С помощью похожей функции globals() можно получить все переменные конкретного модуля в таком же виде.
Еще обратите внимание на результат второй функции: там много разных переменных, которые мы явно не объявляли — про некоторые из них скоро расскажем.
#переменныеsort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.
Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.
В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.
Также вместо написания обычных функций были применены анонимные, чтобы закрепить недавнюю тему о них.
#спискиcycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта.
Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента.
Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
#itertoolsPython существует несколько библиотек, однако наиболее эффективной оказалась d3dshot.
Библиотека d3dshot использует системные библиотеки DXGI и Direct3D для быстрого и надежного захвата экрана.
Эта библиотека идеально подходит для создания игровых ботов.
#python #d3dshot
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
