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
Network:📈 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 44 527 subscribers, ranking 2 936 in the Technologies & Applications category and 14 060 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 527 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 151 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.33% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 185 views. Within the first day, a publication typically gains 1 039 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 28 August, 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.
44 527
Subscribers
-724 hours
-837 days
+15130 days
Posts Archive
44 530
Управления файлами и директориями в Python с библиотекой shutil
Сегодня мы рассмотрим библиотеку
shutil, которая предоставляет удобные инструменты для копирования, перемещения, удаления файлов и директорий, а также многие другие операции с файловой системой, используя Python.
Что такое shutil?
shutil - это модуль в стандартной библиотеке Python, предназначенный для облегчения операций с файлами и директориями. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для выполнения множества файловых операций без необходимости низкоуровневого взаимодействия с операционной системой. Это делает его незаменимым инструментом для автоматизации задач, связанных с управлением файлами.
Примеры использования shutil доступны на фото.
shutil также предоставляет возможность архивировать и разархивировать файлы и директории, переименовывать файлы, а также многое другое.
Библиотека shutil очень полезна для автоматизации рутинных задач, связанных с управлением файлами и директориями.
#python #shutil44 530
Яндекс Лицей объявляет о старте нового набора: интенсивные IT-программы для школьников и студентов колледжей.
Обучение стартует осенью в более чем 150 городах России. Приём заявок открыт до 10 сентября.
— «Основы программирования на Python» (для новичков): изучите синтаксис Python, научитесь анализировать данные, строить графики и создавать простые программы для уверенного старта в IT.
— «Промышленное программирование на Python» (для знающих Python): разработка веб-приложения на Flask, создание навыков для Алисы, чат-ботов и тесты программы с unittest/pytest.
Курсы бесплатные, но предусмотрен отборочный этап. Сертификат по окончании даст дополнительные баллы при поступлении в вузы-партнеры.
Подать заявку на отбор можно по ссылке.
44 530
Находим файлы по шаблону
Основной фишкой модуля
glob 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.
#glob44 530
Missingno
Большие грязные наборы данных и часто отсутствующие значения в них — это одна из частых проблем при работы с датасетами, и это важно отлавливать такие моменты.
Для таких целей существует Missingo — библиотека, которая имеет в себе небольшой набор простых в использовании средств для визуализации отсутствующих данных и утилит, которые позволяют быстро получить сводку полноты или отсутствия вашего набора данных.
Интерактивный пример — тут.
#Missingo
44 530
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 530
Big tech night — это «ночь музеев» в мире IT, где Яндекс, Сбер, X5, Т-Банк и Lamoda впервые приглашают за кулисы.
Формат, придуманный в Яндексе, подойдёт как для тех, кто уже работает в IT, так и для тех, кто только мечтает туда попасть.
Здесь можно:
— увидеть, как создаются технологии, которые меняют привычный мир;
— познакомиться с коллегами и обменяться опытом;
— задать неудобные вопросы;
— почувствовать себя частью комьюнити.
Вас ждут доклады, иммерсивные экскурсии и атмосфера IT-андеграунда. А если вы не в Москве, подключайтесь к онлайн-студии с двумя потоками — от серьезных дискуссий для гиков до лампового ночного шоу с историями из жизни.
Когда: 12 сентября
Где: Москва или онлайн
Регистрация — здесь.
44 530
Вычисление выражений Python
Вы наверняка знакомы с
eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.
Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.
#tips #eval44 530
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.
#audio44 530
⚡️ Мы сделали нового книжного бота — он гораздо быстрее по скорости, в нем в 4 раза больше книг, исправлена ошибка с форматами, теперь есть все форматы, включая PDF
В случае блокировки этого бота тот бот будет жить, срочно сохраняйте нового бота, чтобы читать все книги мира: @flibustatopbot
44 530
Получаем срез из бесконечного генератора
Вероятно, у многих были случаи, когда требовалось получить конечный список элементов из бесконечного генератора.
И в целом задача вполне простая, но сейчас рассмотрим лаконичный вариант — воспользуемся пакетом
itertools, в котором есть функции на все случаи генераторов.
В нашем случае понадобится islice, который как раз берет "срез" из генератора. В аргументах указываем объект генератора и длину среза.
Для примера мы написали функцию-генератор, которая вычисляет числа Фибоначчи. Результат можете посмотреть на картинке.
#itertools44 530
Pandas: Работа с данными и анализ в Python
pandas - это мощная библиотека, предназначенная для обработки и анализа данных в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для работы с табличными данными, такими как CSV-файлы, базы данных и многое другое.
Одним из ключевых преимуществ pandas является его гибкость и удобство. Вы можете использовать эту библиотеку для чтения, записи, фильтрации, сортировки и агрегации данных, делая процесс обработки информации более интуитивным и эффективным.
Для начала работы с pandas, вам нужно установить библиотеку командой pip install pandas. После установки , вы можете создавать скрипты для анализа данных, манипулировать таблицами, вычислять статистику и визуализировать результаты. pandas предоставляет множество функций и методов для работы с данными, что делает его универсальным инструментом для анализа информации.
С помощью pandas, вы можете значительно упростить процесс анализа данных и получения ценной информации из них. Это помогает принимать более обоснованные решения, оптимизировать бизнес-процессы и улучшить понимание ваших данных.
Код с поста доступен тут
Файл example.csv доступен тут44 530
Легкий веб-фреймворк
Bottle – это быстрый, простой и легкий микро-веб-фреймворк WSGI для Python. Он распространяется как единый файловый модуль и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.
Несмотря на свою минималистичность, Bottle предоставляет довольно широкие возможности, которых на 100% хватает для мелких и средних проектов. Вот список основных возможностей: routing, templates, POST-routing, обработка форм, cookies и сервер.
После запуска подобного примера можете перейти в браузере по адресу localhost:5000/hello/world и посмотреть на результат, полученный из всего пяти строк кода.
#python #bottle44 530
Список импортов по умолчанию
Для ограничения импорта переменных, функций и классов по умолчанию можно использовать список
__all__, в который записываются названия объектов, которые будут подключены.
Таким образом, при импорте вида from module import * из модуля c подобной записью подключатся только объекты с названиями из списка __all__.
Тем не менее, в примере выше импортировать функцию foo из такого модуля всё ещё можно, например, с помощью записи from module import foo.
#модули44 530
Сортировка пузырьком
Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция
sorted() 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 #сортировка44 530
Тестирование на pytest
pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов.
Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python.
Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними.
#тестирование #pytest #assert
44 530
Deep-Translator: Мощный инструмент для многоязычного перевода в Python
Deep-Translator - это выдающаяся библиотека на Python, разработанная для удобного и качественного перевода текстов на различные языки используя более 10 сервисов! Она предоставляет удобные инструменты для автоматического перевода текста, с опцией перевода между более чем 100 языками мира. Deep-Translator обладает высокой точностью перевода, а также поддерживает множество функций для настройки перевода под ваши потребности.
Deep-Translator также предоставляет возможность работы с различными API сервисами перевода (Google Translate, Yandex Translator, и т.д.), что делает его гибким инструментом для разработчиков.
Одним из плюсом использования Deep-Translator является его способность работать с текстами разных языков и поддерживать большое количество языковых пар для перевода.
Deep-Translator - это отличный инструмент для многоязычного перевода ваших текстов, который поможет вам сделать ваши проекты доступными для широкой аудитории.
Документация доступна тут44 530
Картографическая визуализация с использованием Folium
Folium обеспечивает интеграцию данных на карты, позволяя создавать как фоновые картограммы, так и размещать на картах векторные, растровые и HTML элементы в виде маркеров.
Эта библиотека поддерживает пользовательские наборы тайлов от MapBox или Cloudmade.
В арсенале Folium имеются различные типы маркеров, от простых маркеров местоположения со стандартными листовками, содержащими всплывающие окна и HTML подсказки, до возможности встраивания изображений, видео, а также GeoJSON и TopoJSON объектов.
Посмотреть результат выполнения кода со скрина можно тут -- https://i.imgur.com/QhNDb5I.png
#python #folium44 530
Скачиваем вебсайты целиком
Максимально простой, но при этом мощный пакет
pywebcopy поможет вам клонировать отдельные веб-страницы или даже целые сайты.
Функция save_webpage скачивает страницу по указанной ссылке, в аргументы также можно передать путь, куда сохранить результат.
А вот save_website дает возможность скачать целый вебсайт рекурсивно. Например, если сайт представляет из себя блог, то скрипт скачет все статьи, которые есть на сайте.
Но здесь надо быть аккуратнее, подобная рекурсивная загрузка отправит много запросов к серверу и может сильно нагрузить его, если на сайте много страниц.
#pywebcopy44 530
Получаем текст с картинки
У Google есть система Tesseract, которая позволяет парсить текст с картинок с помощью оптического распознавания символов.
И в качестве обертки над их системой, был создан пакет
pytesseract, который максимально удобно и легко использовать.
Для того, чтобы получить текст с картинки, нужно вызвать метод image_to_string. Если вас интересует текст на русском, то следует указать аургмент lang как 'rus'.
Еще важно, что для открытия картинок рекомендуется использовать pillow, хоть и имеется возможность просто указать путь к файлу в виде строки.
#pytesseract44 530
Работа с PDF файлами используя PyPDF2
В этом посте, вы узнаете, как работать с PDF-файлами в Python.
PyPDF2 предоставляет функциональность для работы с PDF-файлами в Python, позволяя автоматизировать процессы обработки и анализа документов в формате PDF.
Пример кода:
import PyPDF2
with open('example.pdf', 'rb') as file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
num_pages = len(pdf_reader.pages)
print(f"Количество страниц в PDF: {num_pages}")
first_page_text = pdf_reader.pages[0].extract_text()
print("Текст с первой страницы:")
print(first_page_text)
pdf_writer = PyPDF2.PdfWriter()
pdf_writer.add_page(pdf_reader.pages[0])
with open('new_document.pdf', 'wb') as new_file:
pdf_writer.write(new_file)
print("Обработка PDF завершена.")
