Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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 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.
44 546
Subscribers
+124 hours
+587 days
-2830 days
Posts Archive
44 546
Обработка видео с помощью MoviePy
MoviePy - это удобный пакет для выполнения различных задач по редактированию видео, включая обрезку и склейку клипов, добавление видеоэффектов и редактирование аудиодорожки.
Пакет достаточно прост в освоении, и базовые принципы его использования можно увидеть на примере. В данном случае, мы открываем два видеофайла, соединяем их в один, обрезаем получившийся клип, уменьшаем громкость звука и сохраняем итоговый результат.
Стоит учитывать, что обработка видео, особенно больших файлов, может занять значительное время.
MoviePy особенно полезен, когда необходимо автоматизировать обработку большого количества видео по единому алгоритму.
#python #moviepy44 546
Современный способ сериализации, десериализации и валидации данных
adaptix - гибкая и легко конфигурируемая библиотека для сериализации и десериализации данных.
adaptix работает с нативными dataclass, NamedTuple, TypedDict. Ваши модели не зависят от библиотеки и не требуют наследования от каких-либо специальных классов, позволяя моделям оставаться чистыми, а вам - следовать принципу инверсии зависимостей.
Также, библиотека позволяет легко создавать свои правила для конвертации данных и группировать их, соответствуя принципу DRY.
Особое внимание стоит обратить на возможность преобразования стилей названий полей, что полезно в web приложениях.
Приятным бонусом будет то, что adaptix до двух раз быстрее чем pydantic v2 (бенчмарки).
#python #typing #adaptix44 546
ООП: композиция
Композиция — это отношение, при котором объекты одного класса связаны с объектами другого. Такой способ организации взаимодействия между классами также называется ассоциацией.
Как правило, в этом случае объект одного из классов (в примере выше это
Salary) является полем другого (Employee). Сложного здесь, как вы видите, ничего нет.
Ассоциированные объекты зачастую могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора.
В таком случае необходимо использовать слабые ссылки из модуля weakref, о котором поговорим позже.
#классы #ооп44 546
Чтение аудио-файлов в массив numpy
Одним из основных действий в начале аудиоанализа конечно же является чтение аудио-файла и выгрузка его звукового временного ряда в виде массива
numpy. Для этих целей хорошо подходит модуль scipy.io.wavfile, входящий в состав библиотеки scipy и предоставляющий функции для чтения и записи wav файлов.
Для чтения используем функцию read, которая возвращает частоту дискретизации и массив numpy со значениями звукового давления для каждого кадра. Т.к. файлы формата wav могут состоять из одного(моно) либо из двух(стерео) каналов, то и массив numpy будет, соответственно, являться одномерным либо двумерным (по подмассиву на каждый канал).
В качестве примера также добавили построение в matplotlib графика сигнала по полученным значениям.
#scipy #audio44 546
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.44 546
Импорт антигравитации
Достаточно старая, но все же интересная пасхалка: если в коде прописать
import antigravity, то при запуске скрипта откроется страница в браузере, которая содержит шутку про то, насколько же всё-таки язык простой.
#пасхалки44 546
Сортировка списков по ключу
У списков есть метод
sort(), 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.
#списки44 546
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 546
Визуализация данных на карте с Folium
Folium позволяет как и привязать данные к карте для визуализации фоновых картограмм, так и передавать векторные, растовые, HTML визуализации в качестве маркеров на карте.
Библиотека поддерживает настраиваемые наборы фрагментов MapBox или Cloudmade.
Есть разные виды маркеров начиная с простого маркера местоположения в стиле листовки с всплывающим окном и всплывающей подсказкой HTML.
Вы так-же можете налаживать изображения, видео, GeoJSON и TopoJSON.
Результат работы — https://i.imgur.com/QhNDb5I.png
#Folium
44 546
Работа с методом str.replace() в Python
Python предлагает множество удобных встроенных методов для работы со строками. Один из таких методов - str.replace(), который используется для замены частей строки.
Метод принимает два основных аргумента: первый - это подстрока, которую нужно заменить в исходной строке, а второй - это подстрока, на которую происходит замена.
Кроме того, существует третий необязательный аргумент, определяющий количество замен старой подстроки на новую. Если он не указан, метод заменяет все вхождения.
#python #replace44 546
Not a Number
В модуле
math есть особый объект, который называется NaN (Not a Number).
Эти объекты NaN не уникальны, и даже не равны самим себе, так что вы можете иметь несколько подобных объектов, взятых из нескольких разных источников.
Например можно создать подобный объект, просто передав строку 'nan' во float. Кстати говоря, это значит что вы можете использовать NaN в качестве ключа в словаре (хотя мы и не советуем это делать).
#nan #tips44 546
Как работают статические методы
Статические методы создаются в классе при помощи декоратора
@staticmethod. Такие методы привязаны к классу, а не объекту — в этом и есть основное отличие.
Такой тип методов не может модифицировать ни объект, ни сам класс. То есть передавать объект или класс и прописывать self или cls в аргументах не нужно.
Обычную функцию стоит вносить в класс в качестве статического метода в том случае, когда эта функция логически относится к классу и имеет смысл там быть.
#ооп44 546
Оператор неравенства и Дядя Бэрри
Вспомним немного историю: 1 апреля 2009 года выпустили PEP 401, в котором говорилось, что Гвидо ван Россум покидает команду Python.
На его замену должен был прийти Barry Warsaw, который имел официальный статус Friendly Language Uncle For Life (FLUFL) — в переводе, дружелюбный дядя языка на всю жизнь.
И этот Дядя Бэрри предложил заменить "противный" знак неравенства
!= на <>. Изменения обещали выпустить в последующих версиях, но его можно было протестировать и раньше времени.
Для этого можно импортировать barry_as_FLUFL из пакета __future__. Результат можете посмотреть на картинке сверху.
Это всё, конечно же, было первоапрельской шуткой, но оператор <> всё ещё доступен и является некой пасхалкой.
#пасхалка44 546
Привычка на ВСЮ ЖИЗНЬ: научиться с пользой убивать время в дороге, на скучной паре или унылой работе.
📚Лучшее средство — слушать книги. Они нереально расширяют кругозор, прокачивают красноречие и словарный запас. И их удобно слушать на фоне.
В телеге есть бот, который БЕСПЛАТНО ищет тысячи аудиокниг. А если любите читать, а не слушать — обычные книги тоже есть.
🎧 Пока не забанили, сохраняйте ссылку: @flibustatopbot
44 546
Как работают арифметические операции
Если кто-то еще не знает, то в Python всё является объектами: числа в том числе. И при любых операциях, включая арифметические, у объектов вызываются магические методы.
Например, при сложении у объекта первого слагаемого вызывается соответствующий магический метод и в качестве аргумента передается объект второго слагаемого.
Еще стоит отметить, что у
float поддерживается деление с остатком, то есть метод __div__. А int имеет только деление с округлением, реализованное в методе __floordiv__.
#magic44 546
Отлавливаем баги с assert
При выполнении инструкции
assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет.
Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение).
Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except.
Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы.
#исключения #assert44 546
Параметры *args и **kwargs
Все хоть раз видели такую запись, и сейчас мы узнаем, что это за символы. Сообщу сразу, что
args и kwargs – общепринятые имена переменных, а разбирать мы будем звездочки перед ними.
В примере функция принимает обязательный аргумент value, а остальных аргументов она как бы не ожидает. В таком случае *args упаковывает все не именованные аргументы в кортеж, а **kwargs – все именованные в словарь.
Конструкция с *args, **kwargs получается достаточно полезной, если мы не знаем, кто и в каких целях будет использовать нашу функцию. То есть, мы можем запихнуть в аргументы практически что угодно.
#функции44 546
Аргументы командой строки
При запуске программ через терминал можно указывать аргументы через пробел. В Python список этих аргументов хранится в переменной
argv во встроенном модуле sys.
Первым элементом всегда является имя запускаемого скрипта, вторым и далее — непосредственно сами аргументы.
#sys44 546
Определение литеральных типов
Когда нам может понадобится определить из полученной строки литеральный тип (строки, числа, списки, кортежи, словари, логические значения и None), мы можем воспользоваться функцией
literal_eval() из модуля ast.
Данная функция поможет безопасно определить литеральный тип, а в случае если был передан не литерал, то выбросит исключение. Это можно использовать для оценки выражений из внешних источников при парсинге файлов, либо пользовательского ввода.
#ast #literal_eval44 546
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 #wraps