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 44 505 subscribers, ranking 2 927 in the Technologies & Applications category and 14 046 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 505 subscribers.
According to the latest data from 29 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 153 over the last 30 days and by -18 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 2.34% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 231 views. Within the first day, a publication typically gains 1 043 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 30 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.
staticmethod для оборачивания исходного метода.
Однако более предпочтительным является использование staticmethod как декоратора, что упрощает объявление статических методов непосредственно внутри класса.
#python #staticmethodURL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.
Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.
С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельную обработку.
Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python #threadingsort(), 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.
#спискиadaptix 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 #adaptixgetattr, setattr, delattr и hasattr.
По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.
Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.
На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.
#классы #атрибутыPython существует несколько библиотек, однако наиболее эффективной оказалась d3dshot.
Библиотека d3dshot использует системные библиотеки DXGI и Direct3D для быстрого и надежного захвата экрана.
Эта библиотека идеально подходит для создания игровых ботов.
#python #d3dshotPydantic - это библиотека для Python, предназначенная для парсинга и валидации данных. Она использует статическую типизацию для атрибутов классов, что облегчает проверку данных при создании объектов.
Этот инструмент особенно полезен при работе с JSON: он автоматизирует проверку структуры, необходимых полей и значений.
Pydantic поддерживает не только стандартные типы данных, но и специализированные, такие как email, URL-адреса и номера платежных карт.
Для более подробного примера и документации можно обратиться сюда.
#python #pydanticzip в Python формирует итератор, объединяющий элементы из нескольких списков. Это удобно для одновременного перебора элементов нескольких списков в цикле for или для реализации параллельной сортировки.
Пример:
# Допустим, у нас есть два списка
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
# Используем функцию zip для объединения этих списков
zipped = zip(list1, list2)
# Теперь мы можем перебрать объединенные элементы
for num, letter in zipped:
print(f"Число: {num}, Буква: {letter}")
# Вывод:
# Число: 1, Буква: a
# Число: 2, Буква: b
# Число: 3, Буква: c
#python #zipMoviePy - 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 #moviepyPython отсутствует оптимизация хвостовой рекурсии, что часто приводит к ошибке RecursionError при разработке рекурсивных алгоритмов.
Однако, используя модуль sys, можно узнать и даже изменить максимально допустимую глубину рекурсии. Несмотря на это, следует быть осторожным с увеличением лимита, так как каждый вызов рекурсии потребляет значительное количество памяти.
В большинстве случаев предпочтительнее использовать итеративные подходы, такие как циклы, вместо рекурсии.
#python #recursion