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 44 464 subscribers, ranking 2 927 in the Technologies & Applications category and 14 052 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 464 subscribers.
According to the latest data from 31 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 -24 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.93%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.36% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 191 views. Within the first day, a publication typically gains 1 051 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 01 September, 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.
textwrap — там мы рассказывали про то, как сократить текст до определенного количества символов без прерывания на середине слова.
Но мощные функции для красивого форматирования текста на этом не заканчиваются. В модуле есть еще fill, который позволяет задать ширину текста в символах.
Как видите в примере на картинке, слова переносятся на новые строки и ничего не обрывается на полуслове.
#textwrapvideo и audio, после чего передаем url'ы в команду для инициирования создания процесса для скачивания и объединения потоков с помощью ffmpeg.
#youtubepytube предоставляет всю небходимую функциональность для скачивания видео с YouTube, а также для сбора всей информации о нем.
Для работы нам необходимо создать объект класса YouTube. Помимо ссылки на видео в конструктор можно передать в качестве параметров функции для обработки прогресса загрузки и завершения.
Большинство видео на ютубе не имеют аудиодорожки на потоках с высоким разрешением, свыше 720p — это связано с технологией передачи DASH, которую использует ютьюб. Решение данной проблемы покажем в следующем посте.
На картинке мы показали как отфильтровать потоки с прогрессивной передачей и выбрать из полученного списка с максимальным доступным разрешением до 720p.
Для загрузки выбранного потока используем функцию download(), в функцию можно передать в качестве параметров путь до директории для сохранения и имя файла.
#youtubetempfile, который содержит классы и методы для корректной работы со временными файлами и директориями.
Функция TemporaryFile создает временный файл в системной директории и возвращает файлоподобный объект.
Созданный временный файл будет автоматически удален по закрытию файла или при выходе из контекстного менеджера.
Также другие процессы и приложения не смогут получить доступ к этому временному файлу.
#tempfilenewspaper3k позволяет парсить статьи и извлекать из них заголовки, текст, дату публикации, имена авторов и много другой информации.
Плюс пакета в том, что весь процесс парсинга автоматизирован и не надо вручную искать нужные теги и тянуть из них данные.
Но точность парсера зависит в основном от того, как хорошо сверстана запрашиваемая страница. Поэтому в некоторых случаях результат может отличаться от ожиданий.
#парсер #newspaper3k10000000 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.
#числа__call__. Именно он и позволяет выполнять синтаксис с вызовом через круглые скобки.
И соотвественно у функций, как и у любых других объектов, можно устанавливать атрибуты и даже другие методы. Но сейчас затронем только атрибуты.
Как вариант, в примере я реализовал счетчик вызова функции, но без использования глобальных переменных — всё с помощью атрибута в объекте функции.
Вообще практического применения в продакшне я не припомню, но сам этот факт знать полезно для общего понимания структуры языка и устройства объектов.
#функции #объектыassert принимает логическое выражение и необязательное сообщение. Она используется для проверки типов, значений аргумента и вывода функции, а также для отладки, поскольку останавливает программу в случае ошибки.
Если выполнить инструкцию assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет. Но в случае с False будет сгенерировано исключение AssertionError.
Однако не нужно пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except. В таком случае assert теряет свой смысл.
В примере мы проверили, является ли переданный аргумент числовым типом данных. Если не является, то будет вызвано исключение и выведено указанное сообщение.
#исключения #assertchardet как раз был создан для работы с кодировкам. Его метод detect выдает предполагаемую кодировку с точностью от 0 до 1.
В примере на картинке мы получили ответ по запросу к серверу, взяли его содержимое и проверили кодировку через этот метод.
#chardet