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 44 492 subscribers, ranking 3 046 in the Technologies & Applications category and 14 334 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 492 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -116 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.57%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.65% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 480 views. Within the first day, a publication typically gains 1 180 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 13 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.
tuple, по своей сути, являются неизменяемыми списками. Структура данных удобная, но мы можем получать данные, используя только числовые индексы.
Нет возможности дать имена отдельным элементам, сохранённым в кортеже. Это может повлиять на читаемость кода. И в таком случае используют именованные кортежи namedtuple из collections.
Каждый объект в именованном кортеже может быть доступен через уникальный, удобный для чтения человеком, идентификатор. При этом вся функциональность от обычных кортежей сохраняется.
#namedtuple.strip и .lsrtip. Точнее, большинство просто не до конца понимают, как работают эти два метода.
И всё же, в Python 3.9 были добавлены методы для строк .removeprefix и .removesuffix, предназначенные специально для удаления префиксов и суффиксов в строках.
#строкиabc. И такой вариант всё ещё является наиболее правильным и оптимальным.
Сейчас ради разнообразия покажем вариант попроще. В родительском классе можно объявить метод, который будет вызывать исключение. Таким образом, если в дочернем классе его не переопределять, мы получим то, что и требовалось.
Но здесь есть существенный минус – при создании экземпляра класса, наследованного от подобного родителя, не возникнет ошибки. Только вызов метода выдаст исключение. А такое поведение является не очень явным для абстрактного класса.
#классыsorted() 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 #сортировкаPoint мы определили __str__, который отвечает за то, как выводятся объекты класса на экран.
Для перегрузки оператора "+" нужно определить метод __add__. Он принимает два аргумента, которыми являются, соответственно, операнды в операции сложения.
Таким образом, когда разработчик пишет запись p1 + p2, интерпретатор воспринимает это в виде Point.__add__(p1, p2). Для всех операторов в языке, включая и логические, есть свои магические методы.
#классыa 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.
#генераторыglob является удобная и лаконичная работа с поиском файлов по паттернам. Более того, можно даже пройтись по директориям рекурсивно.
В одноименный метод glob передаётся шаблон для поиска файлов, а возвращается список с результатами. Все методы следуют механизму и правилам сопоставления паттернов в стиле Unix.
Вообще модуль является встроенным, но в некоторых ситуациях импорт может выдать исключение. В таком случае надо просто его переустановить через пакетный менеджер pip.
#globABCMeta и декоратор abstractmethod из модуля abc.
Если мы отнаследуем новый класс от абстрактного класса, не переопределив абстрактные методы, в данном случае method, и попробуем создать экземпляр, то получим исключение TypeError.
Для того, чтобы код заработал корректно, нам необходимо переопределить все абстрактные методы. То есть по сути еще раз просто написать метод, но уже в новом классе.
UPD. В коде опечатка, в классе GoodExample метод должен называться method, а не function.
#классы #метаклассы #abccontextlib. Там протокол управления контекстом реализован с использованием декоратора contextmanager.
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 функции tag.
#contextlib
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
