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 44 507 subscribers, ranking 3 048 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 44 507 subscribers.
According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -109 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.58%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.69% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 482 views. Within the first day, a publication typically gains 1 197 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 12 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.
functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.
Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.
#функции #reducezip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
#функции #zipCounter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
#collections #counterkey функции sorted для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.
#словари #сортировкаdis позволяет декомпилировать написанную вами программу в байт-код Python.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
#модули #dishowdoi, можете взглянуть на модуль, который обращается к API Википедии.
Устанавливается этот модуль через пакетный менеджер pip. А использовать его можно без всяких трудностей – всё самое важное показано на картинке.
#модули #wikipediaRecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов.
Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии. Хотя делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает много памяти.
И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы, но это вы и так сами знаете.
#рекурсия #лимитыmutagen. Модуль позволяет получить всю основную информацию об аудиофайле: длину, битрейт, исполнителя и так далее.
Модуль поддерживает форматы метаданных APEv2 и ID3v2, анализируя все кадры ID3v2.4 (посмотреть все нужные теги ID3v2 можно тут).
#audio #mutagenBaseException от которого наследуются все остальные исключения.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы ловим ошибки и делаем свои операции.
Стоит учесть, что мы можем делать бесконечное количество вложенных блоков.
Грамотным способом является вылавливать только те исключения, которые мы ожидаем.
#exceptionspyenv выглядит так:
— Позволяет изменять глобальную версию Python для каждого пользователя;
— Обеспечивает поддержку версий Python для каждого проекта;
— Позволяет переопределить версию Python с помощью переменной окружения;
— Выполняет поиск команд из нескольких версий Python одновременно.
Кстати, этот проект основан на rbenv и ruby-build и модифицирован для Python.
#pyenvplotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график.
Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив:
data = [1, 1.3, 2.1, 4, 3.5, 7]
Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.
Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.
Кроме этого plotly позволяет строить такие графики как:
— Точечные графики;
— Круговые диаграммы;
— Гистограммы;
— Тепловые карты;
— Пузырьковые диаграммы;
— И многие другие.
Больше подробно об этой библиотеке и способы ее применения можно посмотреть тут. Интерактивный пример работы с plotly можно посмотреть тут.
#plotly
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
