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 43 867 subscribers, ranking 3 046 in the Technologies & Applications category and 14 313 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 43 867 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.
43 867
Subscribers
-924 hours
-767 days
-28630 days
Posts Archive
43 867
Валидация email-адресов
Для проверки корректности email-адреса а также действительности его существования существует неплохой модуль
validate_email.
Модуль предоставляет одну основную одноименную функцию, предназначенную для валидации адреса, с помощью уже написанных регулярных выражений. Также в функции реализована проверка mx-записи у сервера и существования переданного адреса, за это отвечают необязательные параметры-флаги функции verify и check_mx.
Для обращения validate_email к DNS записям необходимо предварительно установить модуль py3dns.
#validate_email43 867
Пишете на Java или Python и хотите работать в Яндексе?
Тогда приглашаем 22 января на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии вы можете за один день пройти собеседование и получить оффер в команду HR Tech Яндекса.
HR Tech занимается интранетом Яндекса. Например, это сервисы для процесса найма в Яндекс, учебная платформа Яндекс.Контест и другие сервисы для организации работы сотрудников. Подробнее о команде здесь.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 22 января!
Регистрация
43 867
Работаем с данными
pandas - это мощный инструмент для анализа данных в Python. С помощью данного фреймворка, работа с «реляционными» или «помеченными» данными простой и интуитивно понятной. Сегодня мы применим его для модификации
csv файла.
Чтобы загрузить датафрейм из файла (пример), используем метод pd.read_csv().
Применим фильтр по полю sepal.length > 5. В SQL данная операция выглядела бы таким образом:
SELECT * FROM df WHERE sepal.length > 5.
В pandas же для получения необходимых строк фрейма можем использовать метод loc, передав в нее необходимый фильтр:
df = df.loc[df['sepal.length'] > 5]
Для удаления одной или нескольких колонок можно использовать метод df.drop():
df = df.drop(columns=['petal.width', 'petal.length'])
При сохранении в файл мы можем дополнительно указать pandas не добавлять генерирующийся индекс строкам, если он нам не нужен:
df.to_csv('new_iris.csv', index = False)
#pandas43 867
Хотите изучить основы языка Python для пентестера?
——— Старт курса 10 января ———
На курсе от Codeby School вы сможете получить базовые знания по Python или значительно расширить их, научившись писать качественные, понятные и поддерживаемые коды.
После 5-месячного онлайн-курса «Python для пентестера» вы сможете:
✔️ Эффективно использовать базы данных и сеть Интернет;
✔️ Получать данные от сайтов в автоматическом режиме;
✔️ С нуля писать прикладные программы на Python.
Стоимость нашего курса в среднем в 2 – 3 раза ниже, чем стоят аналогичные курсы по Python у наших конкурентов. При этом качество учебных материалов на порядок выше.
Преимущества онлайн-курса «Python для пентестера»:
• Понятные и наглядные учебные материалы с информацией для выполнения ДЗ;
• Проверка ДЗ вручную – наставник поможет улучшить написанный вами код;
• Помощь преподавателей при выполнении заданий или в изучении теории;
• Групповой чат в Telegram с другими учениками, проходящими курс;
• Опытные разработчики – команда Codeby School, лидер по информационной безопасности в RU-сегменте.
Если в течение 14 дней вы поймёте, что курс вам не подходит – вы сможете вернуть 100% средств.
Записаться на курс «Python для пентестера» можно по ссылке: http://python-eh.ru/
43 867
Функция zip в Python 3.10
Функция
zip принимает на вход в качестве аргументов итерируемые объекты, а возвращает итератор из кортежей, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждой последовательности.
Но если передать на вход итерируемые объекты неравной длины, то количество кортежей будет сформировано по самой короткой последовательности, а оставшиеся элементы в более длинных будут игнорироваться, что может привести к нежелательным результатам.
В python 3.10 в функцию был добавлен необязательный аргумент strict, который является флагом проверки входных итерируемых объектов на равенство их длин. В случае, если длины не равны, то будет выброшено исключение ValueError.
В случае же если требуется составить кортежи по всем элементам последовательности в независимости от равенства длин, в модуле itertools существует функция zip_longest. Данная функция работает точно также как zip, но заменяет отсутствующие элементы значением, переданным в fillvalue, которое по умолчанию равно None.
#zip #zip_longest #itertools43 867
🔥 Впервые с момента создания курса Python EH 🔥
Получи бесплатный ознакомительный доступ на 14 дней к первым урокам.
Курс «Python для пентестера» это:
✔️ 27 подробных уроков
✔️ 11 часов видео
✔️ ДЗ к каждому уроку
✔️ 197 выпускников курса
Узнать подробнее о курсе http://python-eh.ru/
По окончании курса ты сможешь:
1. Эффективно использовать базы данных и сеть Интернет;
2. Получать данные от сайтов в автоматическом режиме;
3. С нуля писать прикладные программы на Python.
Запишись на пробные уроки
#Вау! #Python
43 867
Валидация данных с Pydantic
Pydantic — это библиотека для парсинга и валидации данных, в котором атрибуты класса имеют статическую типизацию.
Эта типизация используется в момент создания обьекта класса для проверки значений.
Пакет хорош в ситуациях когда вам нужно распарсить какой-то json, и все это превращается в рутину: проверка структуры json, необходимых полей, значений и так далее.
Также имеется поддержка множества других типов данных, помимо стандартных, таких как почта, url адрес, номер платежных карт.
Полноценный пример есть на картинке выше. Документация находится здесь.
#pydantic
43 867
Строим графики
Для построения графиков в Python существует библиотека Matplotlib. Это мощный инструмент для визуализации данных.
Сначала нам нужен массив с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или
numpy массив.
Далее метод plt.plot(data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.
Метод plt.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.
Пример графика можно посмотреть здесь, а официальную документацию по Matplotlib можно почитать тут.
#matplotlib43 867
43 867
Генерация случайных значений с помощью модуля secrets
Встроенный модуль
secrets используется для генерации криптографически стойких случайных чисел, с помощью средств предоставляемых операционной системой. Что хорошо подходит при работе с паролями, токенами аутентификации.
Интерфейс использования secrets довольно прост и схож с random. Его основные функции:
secrets.choice(collection) - возвращает случайно выбранный элемент из переданной коллекции.
secrets.randbelow(n) - возвращает случайный int в диапазоне [0, n).
secrets.randbits(n) - возвращает целое число int состоящее из n случайных бит.
secrets.token_bytes(n) - возвращает случайную байтовую строку, содержащую n байт.
token_hex(n) - возвращает случайную строку из n байт в шестнадцатеричной формате.
token_urlsafe(n) - возвращает URL-безопасную строку, содержащая n байт, закодированную в Base64.
Также в модуле есть класс SystemRandom, который поддерживает большинство функций определенных в random.
#secrets #random43 867
Выполняем код по расписанию
Часто от программиста требуется написать код, который должен выполняться в определенный промежуток времени или по расписанию. Для решения этой проблемы существует много решений, но одно из них — это библиотека aiocron.
Она позволяет просто описать в декораторе конфигурацию расписания, согласно которому метод будет запускаться. В примере выше функция
attime будет выполняться каджую минуту с 6 утра до 10 вечера в рабочие дни недели. Подробнее о написании своих расписаний можно почитать тут.
#aiocron43 867
Официальное упорядочивание словарей
Кстати, Python 3.7 на официальном уровне зафиксировал соответствие порядка перебора элементов словарей порядку их добавления.
Но для некоторых это не такая уж и новость, так как и в Python 3.6 словари уже были упорядочены, что видно на примере выше.
Однако это был просто побочный результат реализации, не зафиксированный в стандарте. Новый Python оформил его официально. Теперь можно быть уверенным в сохранении порядка вставки.
#словари
43 867
Какую IT-профессию выбрать, чтобы она приносила и удовольствие и высокий доход? А если я гуманитарий? А мне не поздно менять профессию?
Бесплатный профориентационный проект «IT-рентген» от SkillFactory развеет все сомнения и покажет, какая профессия вам подходит с учетом ваших интересов, знаний и опыта. На пути к новой профессии вам предстоит сделать 4 простых, но важных шага. Готовы?
Начните с прохождения теста — а дальше ваш путь пойдет через практикум, прямые эфиры и консультации — и приведет вас к новой IT-профессии! Вы познакомитесь с представителями индустрии, узнаете их истории и рекомендации, получите ответы на все вопросы и подарки для всех участников.
✅ Пройти тест "Какой путь в IT - ваш" - https://clc.to/ox-Y4g
43 867
Режим разработки
Оказывается, еще в Python 3.7 появилась возможность запускать скрипты со специальным флагом
-X для указания различных вариантов реализации.
Например, -X dev запускает скрипт в режиме разработки с функциями отладки и runtime-проверки, которые не используются по умолчанию из-за своей медлительности.
Также этот режим выводит дополнительные предупреждения в следующих случаях:
— Незакрытые файлы;
— Unawaited корутины;
— Неизвестная кодировка для str.encode;
— Проблемы с выделением памяти.
В целом, классная штука и имеет смысл периодически запускать скрипты в таком режиме, чтобы не упустить никакие баги.
#python43 867
Подборки полезной информации для программистов:
Тематические каналы:
— задачки и вопросы по Python: @quiz_python
— разработка на Java: @a_cup_of_java
— машинное обучение и нейросети: @neuro_channel
Каналы-коллекции:
— книги по программированию: @devs_books
— инструменты программиста: @prog_tools
— курсы, лекции, подкасты по программированию: @prog_stuff
43 867
Цепочка исключений
Для формирования цепочек исключений используется ключевое слово
from, после которого требуется указать ещё одно исключение. Это исключение будет подвязано к вызванному в атрибут __cause__ (поддерживает запись).
В результате, если вызванное исключение не обработано, то на вывод будут отправлены оба исключения.
#exception43 867
💪Запусти свою карьеру в IT вместе с РНКБ!
🚀Мы открываем вторую волну стажировки Geek Sea для студентов старших курсов и выпускников 2019-2021 годов инженерных, математических, физических, технических и IT-направлений.
Это уникальная возможность получить опыт работы над реальными проектами еще во время учебы!
📈Наше предложение:
📍Оплата стажировки;
📍Перспектива трудоустройства в штат;
📍Возможность начать работать еще во время учебы.
🧑🎓Чтобы принять участие в стажировке, заполните заявку по ссылке
43 867
PyAutoGUI
PyAutoGUI позволяет Python управлять мышью и клавиатурой для автоматизации взаимодействия с другими приложениями. Пакет работает в Windows, macOS и Linux на Python 2 и 3.
Из ключевого функционала можно выделить следующее:
— Передвижение курсора и нажатие на кнопки мыши;
— Набор текста, например для заполнения форм;
— Скриншоты, поиск указанных изображений на экране (например, иконки) и нажатие на них;
— Поиск приложения на экране, изменение размера его окна, перемещение по экрану и т. д.
Основные функции показаны в примере на картинке выше, остальное — в документации проекта.
#pyautogui
43 867
🐍 Python Мем - канал, как понятно из названия, для программистов и особенно питонистов.
- Для тех, кто хочет ненапряжном режиме 2-3 раза в неделю посмеяться над своими коллегами
- Для тех, кто устал от работы и хочет обсудить мемасик вечерком.
43 867
Получаем версию Python
Во пакете
sys есть удобная переменная version_info, которая хранит в себе версию Python, с помощью которого был запущен скрипт.
Проверка версии интерпретатора может быть полезна в случае, если вы используете какие-то фичи из более новых версий языка.
#sys