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 44 529 subscribers, ranking 2 929 in the Technologies & Applications category and 14 041 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 529 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 152 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.81%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.33% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 140 views. Within the first day, a publication typically gains 1 039 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- 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 27 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.
SpeechRecognition — 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 #speechrecognitionfloat поддерживается деление с остатком, то есть метод __div__. А int имеет только деление с округлением, реализованное в методе __floordiv__.
#magicgTTS (Google Text-to-Speech) для Python, можно легко преобразовывать текст в аудиофайлы. Эта библиотека использует API Google Translate для синтеза речи, обеспечивая высокое качество преобразования. Установка библиотеки производится стандартным способом через pip.
Для начала работы с gTTS необходимо создать его экземпляр, передав текст, который нужно озвучить, в качестве первого аргумента. Также есть возможность указать язык озвучивания через опциональный аргумент, который по умолчанию установлен на английский.
Чтобы сохранить синтезированную речь в аудиофайл, используется метод save, аргументом которого является имя файла.
#python #gtts@classmethod, а сейчас рассмотрим @staticmethod.
@staticmethod можно воспринимать как метод, который "не знает, к какому классу относится". Он просто получает переданные аргументы, без неявного первого аргумента, и его определение не изменяется через наследование. Еще раз: статические методы прикреплены к классу лишь для удобства — и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра.
Зачем использовать. Статические методы делают код более читабельным и повторно используемым. Его также удобнее использовать для импорта по сравнению с обычными функциями, поскольку функцию не нужно отдельно импортировать.
В чем же разница?
@classmethod используется в суперклассе для определения того, как метод должен вести себя, когда он вызывается разными дочерними классами.
@staticmethod используется, когда мы хотим вернуть объект, независимо от вызываемого дочернего класса. exit создана для удобства работы в интерактивном режиме, однако не рекомендуется использовать её внутри скриптов.
По факту функция просто поднимают исключение SystemExit. А при попытке вызова без скобок напишут подсказку о правильном способе выхода из интерпретатора.
Использовать sys.exit() стоит потому, что этот метод лежит в стандартном модуле и всегда там доступен. Также это довольно явный способ завершения программы.
#sys #exitDecimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.
Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.
#числа #fractionJMESpath, 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 #jmespathvalidators 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 #validatorssys.getsizeof(object[, default]). Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.
Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.
Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .
Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.
#sys #sizeof #oopargparse.
Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument.
Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье.
После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами.
#argparsegetattr, 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.
#python #tipslist_dataset() — показывает доступные датасеты;
load_dataset() — создает экземпляр датасета;
list_metrics() — показывает доступные метрики;
load_metric() — создает экземпляр метрики.
Много всего полезного об этой библиотеке вы можете найти в документации.
#DatasetsGoogle разработал систему Tesseract для извлечения текста из изображений через оптическое распознавание символов.
Pytesseract - это удобная оболочка для системы Tesseract, облегчающая её использование.
Чтобы извлечь текст из изображения, используйте метод image_to_string. Для работы с русским текстом укажите аргумент lang как 'rus'.
Рекомендуется использовать библиотеку pillow для открытия изображений, хотя можно также просто указать путь к файлу.
Пример кода:
from PIL import Image
import pytesseract
# Открываем изображение с помощью Pillow
image = Image.open('image.jpg')
# Используем pytesseract для извлечения текста
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')
print(text)
#python #pytesseractfloat является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity.
Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом.
Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения.
#float_ имеет общепринятый смысл.
Первое, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны — например, в циклах for.
Второе, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
Третье, документация модуля gettext рекомендует псевдоним _() для функции gettext(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
#тонкостиtextwrap предоставляет функции для форматирования текста, делая его более читаемым и приятным для восприятия. Одной из таких функций является fill, которая позволяет настраивать ширину текста в символах, обеспечивая корректное перенос слов на новые строки.
Приведем пример использования:
import textwrap
# Исходный текст
original_text = "Мощные функции модуля textwrap обеспечивают красивое форматирование текста, а функция fill позволяет задать ширину текста в символах."
# Задаем ширину текста в 30 символов
width = 30
# Применяем функцию fill для форматирования текста
formatted_text = textwrap.fill(original_text, width)
print(formatted_text)
Результат выполнения кода будет следующим:
Мощные функции модуля textwrap обеспечивают красивое форматирование текста, а функция fill позволяет задать ширину текста в символах.Как видно из примера, слова переносятся на новые строки, при этом ничего не обрывается на полуслове. Это обеспечивает читабельность и красивый внешний вид текста при заданной ширине. #python #textwrap
textwrap.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
#textwrap