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
📈 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 43 866 subscribers, ranking 3 045 in the Technologies & Applications category and 14 311 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 43 866 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -286 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.36% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 197 views. Within the first day, a publication typically gains 1 036 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- 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 05 November, 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.
43 866
Subscribers
-924 hours
-767 days
-28630 days
Posts Archive
43 866
Воспроизводим аудиофайлы
Для этого воспользуемся кроссплатформенным пакетом playsound, который легко устанавливается через
pip.
Он содержит в себе лишь одну полезную функцию для воспроизведения аудиофайла: playsound('path/to/file.mp3')
В качестве параметра функции можно указать путь к .mp3 или .wav файлу, или вообще его url.
#audio43 866
Пишете на Python или Go и хотите работать в Яндексе?
Или хотите перейти на них с другого языка программирования? Тогда приглашаем 26–27 февраля на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 26 и 27 февраля!
43 866
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.
Ознакомиться с интерактивным примером можно тут.
#threading43 866
Учим принципы английского за 2 часа
Если вы свободно владеете английским — у вас в руках суперчит. Это в 10 раз больше ответов на ваши непонятные вопросы, это англоязычный Ютуб, это понятные комментарии на Реддите и куча других ништяков.
Чтобы быстро вкатиться и понять, куда двигаться, что учить, как пофиксить баг с произношением — идите к нашим друзьям из English Tochka. Ребята уже несколько лет делают лучшие вебинары в Рунете, где на пальцах объясняют самые важные темы.
— Как преодолеть языковой барьер;
— Как запоминать десятки и сотни слов каждый день;
— Почему английский учить проще, чем кажется;
— Что делать с произношением.
За два часа у вас появится чёткое понимание, как правильно учить язык — а это сэкономит тысячи часов. Вебинар бесплатный, состоится 10 февраля в 20:00 по МСК, регистрируйтесь по ссылке.
43 866
Синхронизация потоков
Блокировка — один из фундаментальных механизмов синхронизации в
threading. Зачастую блокировки используются для доступа к разделяемым ресурсам.
Для каждого такого разделяемого ресурса нам нужно создать объект типа Lock и, когда нам потребуется доступ к ресурсу, следует вызвать acquire, что бы взять контроль над блокировкой.
В том случае когда нам потребуется освободить блокировку, то мы вызываем release. Стоит учесть то, что блокировку стоит освобождать даже в случае возникновения ошибок. Для этого можно использовать try-finally.
Также все это можно заменить через оператор with. Оператор with автоматически захватывает блокировку перед входом в блок, и освобождает её после выхода.
Интерактивный пример — тут. Ссылка документация — тут.
#threading43 866
3 доклада про фронтенд с конференции YaTalks
— Научите меня писать интерфейсы для космолетов. Фаундеры и преподаватели школ вместе с практикующими новичками обсуждают, как теперь учиться писать веб и нужно ли образование во фронтенде.
— Как и зачем проводить тесты с незрячими людьми. Важный разговор о доступности цифрового контента и сервисов. Почему важно проводить тесты с незрячими пользователями, где найти пользователей для тестирования, как с ними общаться, чтобы не оказаться в неловкой ситуации и другие важные вопросы.
— Существующие инструменты не работают в невесомости? Напиши свои! Опытные контрибьюторы обсуждают, в какой момент пора создавать новый репозиторий, как поддерживать инструмент и зачем вкладывать в него силы и время.
Остальные доклады фронтенд-трека конференции Яндекса для разработчиков можно посмотреть в плейлисте.
43 866
43 866
Извлечение таблиц из PDF
Camelot — это удобная библиотека, которая поможет вам извлечь любую таблицу из PDF файла.
Также есть возможность использоваться Excalibur, это веб интерфейс Camelot.
Почему вам стоит использовать Camelot:
— Каждая таблица является DataFrame;
— Возможность экспорта в множество разных форматов;
— Можно отбрасывать таблицы на основе таких метрик как точность и пробелы, без необходимости вручную просматривать таблицу.
#camelot
43 866
Объёмы данных растут, а компании ищут новый тип сотрудников - квалифицированных инженеров данных
Сегодня роль инженера данных востребована везде, где работа с данными влияет на успех выполнения бизнес-задач. А уже в ближайшие годы мы увидим новые «гибридные» профессии, в работе которых используются технические и бизнес-компетенции.
Обучиться новой профессии можно в Школе Инженерии Данных от билайн.
За три месяца в Школе ты сможешь:
• научиться работать с основными инструментами, используемыми в чаптере инженеров данных (sql, scala, spark, airflow, ide, linux/bash, Hadoop, ci/cd);
• освоить типовые способы интеграции, обработки, хранения данных;
• узнать во время стажировки, как устроены потоки данных внутри компании;
• закрепить полученные знания, работая сначала над учебным, а потом над реальным продуктом;
• открыть для себя новые возможности, став участником одной из продуктовых команд.
Узнать больше о Школе и зарегистрироваться ты можешь уже сегодня, пройдя по ссылке. Регистрация и вступительные испытания до 6 февраля включительно. Старт Школы — 14 февраля.
Подписывайся на телеграм-канал Школы и следи за новостями программы!
43 866
Логирование с Loguru
В Python уже существует библиотека для логирования
logging, но у неё есть одна проблема — время, которое мы тратим на настройку конфига, да и работа с ним затрудняется, если конфиг становится больше.
Вместо этого можно использовать loguru, и на это есть несколько хороших причин:
— loguru легче настраивается, чем logging;
— Асинхронность;
— Имеет много встроенных решений внутри, таких как отправка уведомлений на почту, стек вызовов и т.д.;
— Понятность.
Основная концепция loguru заключается в том, что существует только один логгер.
Ссылка на документацию — тут.
Интерактивный пример — тут.
#Loguru43 866
Объёмы данных растут, а компании ищут новый тип сотрудников - квалифицированных инженеров данных
Сегодня роль инженера данных востребована везде, где работа с данными влияет на успех выполнения бизнес-задач. А уже в ближайшие годы мы увидим новые «гибридные» профессии, в работе которых используются технические и бизнес-компетенции.
Обучиться новой профессии можно в Школе Инженерии Данных от билайн.
За три месяца в Школе ты сможешь:
• научиться работать с основными инструментами, используемыми в чаптере инженеров данных (sql, scala, spark, airflow, ide, linux/bash, Hadoop, ci/cd);
• освоить типовые способы интеграции, обработки, хранения данных;
• узнать во время стажировки, как устроены потоки данных внутри компании;
• закрепить полученные знания, работая сначала над учебным, а потом над реальным продуктом;
• открыть для себя новые возможности, став участником одной из продуктовых команд.
Узнать больше о Школе и зарегистрироваться ты можешь уже сегодня, пройдя по ссылке. Регистрация и вступительные испытания до 6 февраля включительно. Старт Школы — 14 февраля.
Подписывайся на телеграм-канал Школы и следи за новостями программы!
43 866
Библиотека для работы с итераторами
Встроенный пакет
itertools содержит сборник полезных итераторов, поговорим о нескольких из них:
combinations — возвращает кортеж в отсортированном порядке без повторяемых элементов.
chain — возвращает элементы из объекта, пока он не будет исчерпан, затем переходит к следующему, используется для обработки множества последовательностей как единой.
permutations — возвращает все возможные перестановки.
filterfalse — возвращает все элементы для которых функция вернула false.
startmap — применяет функцию к каждому элементу последовательности распаковывая его.
В самой библиотеке их намного больше, поэтому советую вам ознакомится с документацией. Ознакомиться с интерактивным примером можно тут.
#itertools43 866
🔥 Хотите освоить подход DataOps? Сделайте шаг к изучению этой области 3 февраля в 20:00! Для вас в OTUS пройдет вебинар «Облака и on-premise решения в обработке данных».
📌 Занятие проведет Егор Матешук, CDO AdTech-компании Квант. Вместе с преподавателем мы рассмотрим основные технологические платформы для построения систем обработки данных.
❓Ответим на вопросы:
- Какие варианты есть для развертывания on-premise?
- Какие инструменты предлагают облачные провайдеры?
- Какие тенденции появились в платформах в последние годы?
👉 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок - https://otus.pw/oMzOc/
43 866
Определяем координаты места по его адресу
Для работы с адресами существует удобная библиотека geopy.
Она использует публичные API (например OpenStreetMap Nominatim, Google Geocoding API и другие). Благодаря этому мы можем искать разные обьекты и их координаты по адресу.
При поиске мы можем указать как номер и улицу дома, название города, страны, так и полный адрес определенного места.
Официальную документацию можно просмотреть тут. Ознакомиться с интерактивным примером можно тут.
#geopy
43 866
Codecademy сделали канал в телеграм!
Codecademy — это крупнейшая в мире платформа для изучения программирования. Теперь у них есть русскоязычный канал. Там постят перевод на русский такой инфы, которую не найти ни на одном форуме!
Подписывайтесь и прокачивайте свои скиллы: @ccademy
43 866
Курс и конвертер валют в Python
Для работы с разными валютами и их курсами существует библиотека forex-python.
С её помощью можно как узнать курс любой валюты, так и сконвертировать одну валюту в другую.
Ознакомиться с интерактивным примером кода можно тут.
#currency #forex_python
43 866
Сбер и 500 Global запустили новую волну международного акселератора для IT-стартапов — Sber500
По своему опыту могу сказать, что это один из сильнейших акселераторов в России: лекции от менторов из Кремниевой долины, нетворкинг, возможность получить инвестиции.
В этом году акселерация пройдет в 3 этапа:
1. Bootcamp — Вы проработаете ценностное предложение, узнаете, как выстроить коммуникацию с разными целевыми сегментами и получите советы от экспертов со всего мира.
2. Growth Hacking — Вас ждет интенсивное обучение, тестирование множества гипотез и индивидуальная работа с менторами.
3. Getting Tactical — Лекции, воркшопы, чтобы отработать полученные знания, а также встречи с представителями компаний экосистемы Сбера, других корпораций и фондов.
Господа-фаундеры, я бы на вашем месте точно не прошел мимо такой возможности! Тем более, что участие в программе абсолютно бесплатное.
Подавайте заявку прямо сейчас.
43 866
Форматирование чисел в f-строках
Начиная с версии Python 3.6, стали доступны f-строки. Это удобный способ форматирования текста. Но не все знают, что он умеет вставлять float числа с настраиваемым количеством знаков после запятой.
Допустим у нас есть float число
pi = 3.14159265359. Если мы его просто скорвертируем в строку, то она примет следующий вид:
>>> str(3.14159265359)
'3.14159265359'
Но что если важно выписать только до сотых долей? Делается это черех f-строку:
>>> f'Число Пи это {pi:.2f}'
'Число Пи это 3.14'
После обьявления имени переменной мы вставляем следующую комбинацию: .2f, где цифра как раз и указывает, сколько знаков после запятой нужно преобразовать в строку. Более подробно это описано в PEP 498.
#fstring43 866
🐍Теперь Python можно легко выучить по гайдам в картинках.
Первый канал с гайдами по Python — @guides_python
43 866
Генерация шумов Перлина
Шум перлина — это математический алгоритм по генерированию процедурной текстуры (градиентного шума) псевдо-случайным методом.
Для нас он может пригодится в разных ситуациях: от симуляции временных рядов разных показателей до генерации процедурного мира как в Minecraft.
Для Python уже существует библиотека-реализация этого алгоритма, называется она perlin-noise.
pip install perlin-noise
Сначала мы создаем обьект генератора шумов, и задаем ему количество октав и seed для встроенного рандомизатора:
noise = PerlinNoise(octaves=10, seed=1)
Обьявляем размер желаемой 2d матрицы:
xpix, ypix = 100, 100
И используя списочное включение, генерируем 2d матрицу, где интенсивность значения от координат задает наш обьект генератора noise:
pic = [[noise([i/xpix, j/ypix]) for j in range(xpix)] for i in range(ypix)]
Пример картинки можно посмотреть в комментариях к этому посту.
#random #perlin