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 44 518 subscribers, ranking 2 928 in the Technologies & Applications category and 14 043 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 518 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 162 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.89%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.35% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 179 views. Within the first day, a publication typically gains 1 046 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 29 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.
validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.
Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.
#python #validatorstextwrap.fill() — принимает текст и возвращает отформатированный текст, первая строка сохраняет свой отступ, а пробелы в начале каждой последующей строки вставляются в абзац.
textwrap.dedent() — используется для удаления общего префикса пробела из всех строк в тексте.
textwrap.indent() — используется для добавления текст префикса ко всем строкам в параграфе
#python #textwrapSQLAlchemy 2.0, TortoiseORM, Piccolo и Ormar.
Фичи темплейта:
- Pydantic V2 (где это возможно, некоторые либы не поддерживают)
- Вы можете выбрать между GraphQL и REST API
- uvicorn и gunicorn
- Поддержка различных баз данных и ORM
- Опциональные миграции для каждого ORM (кроме сырых драйверов)
- Различные CI\CD
- Дополнительные демонстрационные роуты и модели (это поможет вам увидеть, как устроен проект)
- Сгенерированные тесты с почти 90% покрытием
- Дополнительная поддержка Redis, RabbitMQ, Kafka и taskiq
- Опциональная интеграция с Prometheus, Sentry и Opentelemetry
- Опциональный логгер Loguru
Ссылку оставляю тут.
#python #fastapi #templatesetdefault() в Python возвращает значение по указанному ключу из словаря. Если ключ отсутствует в словаре, метод добавляет ключ в словарь со значением по умолчанию, а затем возвращает это значение.
Метод setdefault() имеет два параметра:
— Ключ, по которому необходимо получить значение.
— Значение по умолчанию, которое будет добавлено в словарь, если ключ отсутствует.
Если ключ присутствует в словаре, метод возвращает значение, связанное с этим ключом. Если ключ отсутствует в словаре, метод добавляет ключ в словарь со значением по умолчанию, а затем возвращает это значение.Python, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib
Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить. Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в проде без серьезных причин.
#python #importlibglob 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.
#globpip.
Для создания таблиц и работы с ними используется класс PrettyTable из этого модуля. Задать название для столбцов можно с помощью атрибута fields_name. Строки в таблицу добавляются путем вызова метода add_row.
Более того, модуль prettytable позволяет регулировать различные параметры, сортировать данные, работать с html, а также взаимодействовать с csv и sql таблицами. Так что возможностей у этого модуля предостаточно.
#таблицы #prettytable@classmethod — это метод, который получает класс в качестве параметра, который принято обозначать как cls. Он указывает на класс ToyClass, а не на объект этого класса.
Методы класса привязаны к самому классу, а не его экземпляру. Они могут менять состояние класса, что отразится на всех объектах этого класса, но не могут менять конкретный объект.
Проще говоря, @classmethod — это обычный метод класса, имеющий доступ ко всем атрибутам класса, через который он был вызван.
#oop #classmethoditertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.
Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элементы.
К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
#генераторы #itertools|, с помощью которого можно это делать ещё проще.
#словариyield. При таком написании создаётся не генератор, а корутина, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.
Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.
#генераторы #корутиныsnowball, использует алгоритм соответственно Snowball, разработанный Мартином Портером. Алгоритм поддерживает большинство популярных языков. Подробнее об алгоритме можно почитать тут.
#snowball10000000 и 100000000. Использовать запятые, как в английском языке, не получится.
Но Python позволяет использовать нижнее подчеркивание как разделитель для улучшения читабельности.
Например, 1_000_000 будет интерпретироваться как целое число 1000000.
#числаSpeechRecognition — это библиотека на Python, которая предоставляет возможность использовать API для распознавания речи от различных компаний, таких как Google, Microsoft, IBM и другие. Кроме того, она поддерживает работу в офлайн-режиме.
Эта библиотека упрощает процесс интеграции голосовых команд и обработки аудиоданных в ваших проектах. Благодаря широкому спектру возможностей, SpeechRecognition подходит для создания приложений с голосовым управлением, интеллектуальных ассистентов и многого другого.
#python #speechrecognitionexec, которая позволяет исполнять код в виде строки.
Присылайте свои проекты в личные сообщения @a1f20. Про самое интересное расскажем на канале.
#проектподписчикаJMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON.
Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON).
Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.
#json #jmespath