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 44 528 subscribers, ranking 3 050 in the Technologies & Applications category and 14 333 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 528 subscribers.
According to the latest data from 07 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -23 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 5.55%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.63% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 472 views. Within the first day, a publication typically gains 1 171 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 08 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.
calendar есть функция month(), которая вернет календарь указанного месяца в виде строки, как показано в примере. А функция calendar() выдаст целый год.
Если строки строки не устраивают, то в модуле есть много методов для получения самых разных итераторов. А еще там можно даже получить календарь в виде HTML.
Кстати, модуль является встроенным, отдельно его устанавливать не нужно.
#calendartqdm является простым и лаконичным вариантом.
Привычный range можно заменить на trange для визуализации прогресса. А для итерации по какой-либо последовательности, достаточно просто передать её в функцию tqdm. Также модуль хорошо себя зарекомендовал и в Jupyter Notebook.
Кстати, интересный факт – название tqdm произошло от арабского слова "taqaddum" (تقدّم), которое означает "прогресс," а также это ещё и сокращение от "я тебя сильно люблю" на испанском (te quiero demasiado).
#модули #tqdm__enter__ и __exit__. Но такой подход может показаться слегка сложным.
Так вот, помимо написания своего класса, есть еще один способ создать контекстный менеджер — использовать декоратор @contextmanager из встроенного пакета contextlib.
Первая часть функции tag, которая идёт до yield, выполняется при входе в блок with. Затем исполняется сам этот блок, а после этого завершается оставшаяся часть, которая идет после yield.
#contextlib__mro__. Он говорит о том, что если мы в примере выше попробуем обратиться к атрибуту value, Python будет искать сначала в классе A, далее в B, затем в C и в самом конце в object.
Отсюда становится понятно, что артибут первее будет найден именно в классе B и равен он будет значению 1.
#классы10000000 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.
#числаpathlib, позволяющий осуществлять различную работу с файловыми путями.
Для представления пути к файлу есть класс Path, с объектами которого уже можно производить операции. Например, методы exists() и is_dir() проверяют, существует ли файл и является ли он директорией.
Но самой классной фичей является замена os.path.join() на более удобный и элегантный вариант с использованием слэшей, как показано на картинке.
Таким образом, пакет pathlib может стать частичной заменой os в некоторых случаях при работе с файловыми путями.
#pathlibspellchecker позволяет находить опечатки в тексте и даже дает возможные варианты исправлений.
Под капотом модуль использует алгоритм расстояния Левенштейна. А сам код основан на статье, написанной в блоге Питера Норвига. Короче, реализация интересная, советую поизучать.
Но даже если не вникать в подробности, то пакет использовать крайне легко. Примеры использования класса SpellChecker и его методов correction и candidates показаны на картинке.
Пакет поддерживает 6 языков, включая русский. Но за подробностями отправляю вас читать документацию.
#spellcheckerstring из стандартной библиотеки содержит интересный класс Template, который позволяет вполне удобно создавать шаблоны строк для дальнейшего форматирования.
Такой способ появился ещё в Python 2.4, как замена %-форматированию (PEP 292), но популярным так и не стал. Поддерживает передачу значений по имени и использует $-синтаксис как в PHP.
В новых проектах, конечно, используются чаще всего f-строки и иногда метод format, но всё же о Template стоит хотя бы знать на случай, если придется работать с легаси кодом.
#строкиpip.
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 #prettytablepytest — ближе по духу к Python нежели unittest, который накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов.
При разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python.
Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними.RecursionError 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 #лимитыzip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.
Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.
#zipfilevalidators 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.
#validatorasProcess из встроенного модуля multiprocessing позволяет создавать процессы без прямого вызова функции fork, про которую писали раньше на канале.
При создании экземпляра Proccess необходимо передать функцию, которую требуется исполнить в отдельном дочернем процессе и аргументы этой функции. Процесс будет создан после вызова метода start. Внутри метода start будет вызван fork и будет исполнена функция в отдельном процессе.
Очень важно ожидать завершения всех созданных дочерних процессов. Для этого можно воспользоваться удобной функцией join.
#процессы #multiprocessingshorten из модуля textwrap.
Первым аргументом передается строка, вторым указываем количество символов, которое должен содержать результат. Также третьим аргументом можно передать заготовку, которая будет вставляться в конце обрезанной строки.
#строки #textwrapitertools - инструмент в Python для работы с итерируемыми объектами. Он предоставляет различные функции для создания и манипулирования итераторами, что делает его незаменимым инструментом для разработчиков.
Давайте рассмотрим некоторые полезные функции из этого модуля:
1. itertools.count(): Эта функция создает бесконечный итератор, который генерирует последовательность чисел, начиная с заданного значения. Это удобно использовать, например, при создании уникальных идентификаторов.
2. itertools.cycle(): Эта функция создает итератор, который бесконечно повторяет элементы из исходной последовательности. Это может быть полезно, когда вам нужно обрабатывать данные циклически.
3. itertools.islice(): С помощью этой функции можно получить срез элементов из итератора, подобно срезу для списков. Это позволяет работать с большими итерируемыми объектами без необходимости загрузки их в память целиком.
4. itertools.chain(): Эта функция объединяет несколько итерируемых объектов в один, что упрощает итерацию по ним как по одному объекту.
5. itertools.groupby(): Эта функция позволяет группировать элементы итерируемого объекта на основе заданного ключа. Это особенно полезно при анализе и обработке данных.
И это далеко не все функции, доступные в модуле itertools. Он предоставляет множество возможностей для более эффективной итерации и манипуляции данными.argv во встроенном модуле sys.
Первым элементом всегда является имя запускаемого скрипта, вторым и далее — непосредственно сами аргументы.
#sys
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
