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 44 516 subscribers, ranking 3 046 in the Technologies & Applications category and 14 340 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 516 subscribers.
According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -20 over the last 30 days and by -14 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.53%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.61% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 463 views. Within the first day, a publication typically gains 1 160 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 09 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.
secrets, встроенный в Python, предназначен для создания криптографически защищенных случайных чисел. Это особенно полезно для генерации надежных паролей, аутентификационных токенов и других безопасных данных, благодаря использованию возможностей операционной системы.
Применение модуля secrets просто и напоминает работу с модулем random. Вот некоторые из его функций:
- secrets.choice(collection) выбирает и возвращает случайный элемент из предоставленной коллекции.
- secrets.randbelow(n) генерирует случайное целое число в пределах от 0 до n.
- secrets.randbits(n) создает целое число из n случайных бит.
- secrets.token_bytes(n) выдает случайную последовательность байт длиной в n байт.
- token_hex(n) предоставляет случайную строку из n байт, преобразованную в шестнадцатеричный формат.
- token_urlsafe(n) генерирует URL-безопасную строку длиной в n байт, закодированную в Base64.
Также, в модуле присутствует класс SystemRandom, поддерживающий большинство методов модуля random.
#python #secrets #randomsecrets, встроенный в Python, предназначен для создания криптографически защищенных случайных чисел. Это особенно полезно для генерации надежных паролей, аутентификационных токенов и других безопасных данных, благодаря использованию возможностей операционной системы.
Применение модуля secrets просто и напоминает работу с модулем random. Вот некоторые из его функций:
- secrets.choice(collection) выбирает и возвращает случайный элемент из предоставленной коллекции.
- secrets.randbelow(n) генерирует случайное целое число в пределах от 0 до n.
- secrets.randbits(n) создает целое число из n случайных бит.
- secrets.token_bytes(n) выдает случайную последовательность байт длиной в n байт.
- token_hex(n) предоставляет случайную строку из n байт, преобразованную в шестнадцатеричный формат.
- token_urlsafe(n) генерирует URL-безопасную строку длиной в n байт, закодированную в Base64.
Также, в модуле присутствует класс SystemRandom, поддерживающий большинство методов модуля random.
#python #secrets #randomDocker - это платформа для разработки, доставки и запуска приложений в контейнерах. Контейнеры позволяют упаковать ваше приложение со всем его окружением и зависимостями в один компактный исполняемый пакет. Это обеспечивает его быстрый запуск и согласованную работу в любой среде.
Зачем его использовать?
- Упрощение настройки среды: Docker избавляет от фразы "у меня работает, а у тебя нет". Все необходимые зависимости, библиотеки и окружение можно упаковать в контейнер, который будет работать одинаково на любой машине.
- Быстрая доставка и развертывание: С Docker вы можете легко и быстро развернуть своё приложение в любой среде, будь то облачная платформа или локальный сервер.
- Изоляция приложений: Каждое приложение работает в своем контейнере, не влияя на работу других приложений и системы в целом.
#python #dockertkinter - это стандартная библиотека для создания графического пользовательского интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простой и удобный способ создания оконных приложений с использованием виджетов, таких как кнопки, текстовые поля, списки и многое другое.
Хотя tkinter может показаться менее мощным по сравнению с некоторыми другими библиотеками GUI для Python, такими как PyQt или wxPython, она остается популярным выбором для начинающих разработчиков и для создания простых и удобных в использовании GUI-приложений.
#python #tkinterSpeedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.
#python #speedtesttqdm предназначен для быстрого и расширяемого внедрения индикаторов выполнения (progressbar) во внешние интерфейсы программ на Python, предоставляя конечным пользователям визуальную индикацию хода вычислений или передачи данных.
Он также будет полезен в целях отладки, как в качестве инструмента профилирования, так и в качестве способа отображения информации журнала итеративной задачи.
#python #tqdmpyenv включают:
- Изменение глобальной версии Python для пользователя;
- Управление версиями Python для индивидуальных проектов;
- Переопределение версии Python через переменную среды;
- Поиск и выполнение команд сразу из нескольких версий Python.
#pyenvglob 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.
#globhash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.
Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.
Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.
А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.
#hashFlask - это микрофреймворк для Python, предназначенный для создания веб-приложений. Он предоставляет базовый набор инструментов и функций для обработки HTTP-запросов, управления сессиями, работе с шаблонами и многого другого. Одной из главных черт Flask является его минималистичный подход, который позволяет разработчикам выбирать только необходимые им компоненты и расширения.
В данном примере мы создаем простое веб-приложение с одним маршрутом "/", который возвращает приветственное сообщение.
Flask также предоставляет множество расширений для добавления дополнительных функций, таких как аутентификация пользователей, работа с базами данных, обработка форм и многое другое.
Для более подробной информации рекомендуется изучить официальную документацию Flask.
#python #flaskrequests, у httpx есть следующие преимущества:
— Стандартный синхронный интерфейс, но также есть поддержка асинхронности
— Поддержка HTTP/1.1 и HTTP/2
— Возможность отправлять запросы напрямую к WSGI и ASGI приложениям
— Полная поддержка аннотаций типов
— 100% покрытие тестами
В общем, очень классная альтернатива большинству популярных пакетов, советую посмотреть их доки. Еще у них есть туториал для продвинутого использования.
#httpxlogging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.
Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.
По умолчанию в logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.
Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса Handler.
#logging== и is, что может привести к неожиданным ошибкам в коде.
Оператор == сравнивает значения двух объектов, чтобы определить их равенство. В отличие от него, оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, тем самым проверяя их идентичность.
В Python из соображений эффективности происходит кэширование небольших чисел и коротких строк, что может привести к путанице и неочевидным результатам при использовании этих операторов.
#python
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
