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.
zip 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.
#zipfileFFmpeg - это бесплатная и открытая библиотека и набор инструментов для обработки мультимедийных файлов. Она предоставляет мощные возможности для работы с видео, аудио и другими мультимедийными данными. FFmpeg является одним из самых популярных и универсальных инструментов для обработки мультимедиа в мире.
Для начала использования FFmpeg, вы можете установить библиотеку командой pip install ffmpeg-python. После этого, вы можете создавать собственные скрипты для обработки видео и аудио файлов, определяя нужные операции и параметры. ffmpeg-python обладает мощными возможностями для конвертации, обрезки, склеивания и многого другого.
Исходный код и документация доступны тутPython можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler и objgraph. Эти инструменты помогут вам выявить, какие объекты удерживают ссылки и могут вызывать утечки памяти.
Memory Profiler позволяет получить детальный отчет о потреблении памяти в каждой строке кода вашего скрипта. Чтобы воспользоваться этим инструментом, запустите вашу программу с помощью следующей команды:
python -m memory_profiler my_script.py
objgraph помогает визуализировать ссылки между объектами, что позволяет легко понять, какие объекты удерживают ссылки на другие объекты. Например, следующий код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, и все объекты, которые ссылаются на них.
Оба инструмента просты в использовании и предоставляют мощные средства для выявления и устранения утечек памяти в вашем приложении.
#python #memoryprofiler #objgraphSpeechRecognition — 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 #speechrecognitionvalidators 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 #validatorsresult = pow(x, y, z)где: x — основание степени, y — показатель степени, z (необязательный параметр) — модуль, по которому производится вычисление. Если z указан, то pow(x, y, z) возвращает (x y) % z. Если z не указан, то возвращается x y. #python
warnings предоставляет возможность управления предупреждениями, которые могут быть выведены во время выполнения программы.
Модуль warnings полезен, когда необходимо предупредить пользователя о каком-либо условии в программе и это условие не требует создания исключения и завершения программы.
Кроме того, вы можете настроить различные параметры для управления предупреждениями, такие как фильтрация предупреждений определенного типа или их преобразование в ошибки.
#pythonPyppeteer — это Python-библиотека, позволяющая управлять браузером с помощью инструмента Puppeteer, изначально разработанного для Node.js. Puppeteer предоставляет возможность автоматизировать взаимодействие с веб-страницами, выполнять сценарии на основе браузера, делать скриншоты, создавать PDF-файлы и многое другое.
Пример использования Pyppeteer для выполнения поиска в Google и сохранения результатов в виде скриншота доступен на фото.
#python #pyppeteerSMTP (Simple Mail Transfer Protocol) - это протокол, который обеспечивает отправку электронных писем. В Python для работы с этим протоколом доступен модуль smtplib из стандартной библиотеки.
Для начала соединения с почтовым сервером мы можем использовать класс SMTP_SSL, который обеспечивает защищенное соединение. Этому классу мы передаем адрес сервера и порт.
Чтобы авторизоваться на сервере, используем метод login, куда передаем логин и пароль пользователя. Для отправки электронной почты мы используем метод sendmail. Он принимает адрес отправителя, адрес получателя и текст сообщения. Важно помнить, что после отправки сообщения необходимо закрыть соединение с сервером с помощью метода quit().
Стоит учитывать, что некоторые почтовые сервисы могут иметь ограничения и дополнительные требования безопасности. Например, для работы с Gmail может понадобиться включить поддержку "доступа к ненадежным приложениям" и настроить двухфакторную аутентификацию.
#python #smtpenum. Подобные перечисления удобно использовать для хранения списков констант.
Из документации можно узнать о том, что Enum — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность.
Также можно задать геттер через @property, который используют для получения перечислений в других форматах. В примере реализовано перечисление цветов в RGB, а через геттер их можно получить в формате hex.
#enumpdb — это интерактивный отладчик Python, который позволяет пользователю управлять выполнением программы: перемещаться по коду, просматривать и изменять значения переменных, пошагово проходить через код, включая вложенные структуры, устанавливать точки остановок и выполнять другие типичные действия для отладки.
Этот модуль обладает интерфейсом командной строки, с помощью которого можно управлять выполнением кода на Python в реальном времени. Чтобы активировать режим pdb в вашей программе, достаточно добавить следующую строку кода.
#python #pdbDecimal, 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 #fractioncontextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.
Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.
Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.
Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.
#contextlibStreamlit позволяет превращать скрипты Python в интерактивные веб-приложения за считанные минуты, а не за недели. Создавайте информационные панели, генерируйте отчеты или создавайте приложения для чата.
Создав приложение, вы можете использовать облачную платформу Community Cloud для развертывания, управления и распространения приложения.
Почему стоит выбрать Streamlit?
— Простота и питоничность: Пишите красивый, легко читаемый код.
— Быстрое интерактивное создание прототипов: Позвольте другим людям взаимодействовать с вашими данными и быстро предоставлять отзывы.
— Редактирование в реальном времени: Видите, как ваше приложение мгновенно обновляется по мере редактирования кода.
#python #streamlit