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 44 508 subscribers, ranking 3 046 in the Technologies & Applications category and 14 346 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 508 subscribers.
According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -106 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.59%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.66% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 487 views. Within the first day, a publication typically gains 1 184 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- 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 11 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.
schedule, 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.
#scheduleisinstance(object, classinfo) и issubclass(class, classinfo).
instance - возвращает True, если объект является экземпляром класса либо экземпляром подкласса данного класса.
issubclass — проверяет является ли класс наследником другого класса.
Данные функции зачастую применяются в ООП.
#isinstance #issubclassimport antigravity, то при запуске скрипта откроется страница в браузере, которая содержит шутку про то, насколько же всё-таки язык простой.
#пасхалкиstr.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.
#строки__future__ позволяет подключать функционал из будущих версий языка. Например, можно попробовать импортировать фигурные скобки как в си-подобных языках.
Но будет вызвано исключение, которое говорит "not a chance", что означает "ни единого шанса". Однако есть ещё один интересный момент, а именно — исходный код этого модуля.
Оказывается, интерпретатор CPython сначала запускает файл future.c, когда встречается импорт этого модуля. А само это исключение реализовано на этой строчке.
#пасхалкиvalidators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.
Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.
#validatorscopy из стандартной библиотеки, то новый объект будет создан, но его ссылки на другие объекты останутся такими же.
В случае с deepcopy произойдет рекурсивное копирование. Например, при таком копировании списка все его элементы также скопируются как новые объекты.
#copy__name__.
Если скрипт был запущен напрямую, то в переменную присваивается значение __main__, в случае импорта — название модуля.
Типичный пример использования такой переменной — создание точки входа в программу. Про это уже был ранее пост.
Вообще атрибут __name__ по умолчанию также ставится всем классам и функциям.
#переменныеlocals() 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.
#переменныеcycle() 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.
#itertoolsdict.keys() можно получить ключи словаря в виде списка, dict.values() — то же самое, но со значениями.
А метод dict.items() возвращает список из кортежей, которые содержат ключи и соответствующие значения.
#словари
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
