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 44 449 subscribers, ranking 2 951 in the Technologies & Applications category and 14 130 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 449 subscribers.
According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 59 over the last 30 days and by -15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.69%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.31% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 084 views. Within the first day, a publication typically gains 1 026 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 03 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.
logging, но у неё есть одна проблема — время, которое мы тратим на настройку конфига, да и работа с ним затрудняется, если конфиг становится больше.
Вместо этого можно использовать loguru, и на это есть несколько хороших причин:
— loguru легче настраивается, чем logging;
— Асинхронность;
— Имеет много встроенных решений внутри, таких как отправка уведомлений на почту, стек вызовов и т.д.;
— Понятность.
Основная концепция loguru заключается в том, что существует только один логгер.
Ссылка на документацию — тут.
Интерактивный пример — тут.
#Loguruitertools содержит сборник полезных итераторов, поговорим о нескольких из них:
combinations — возвращает кортеж в отсортированном порядке без повторяемых элементов.
chain — возвращает элементы из объекта, пока он не будет исчерпан, затем переходит к следующему, используется для обработки множества последовательностей как единой.
permutations — возвращает все возможные перестановки.
filterfalse — возвращает все элементы для которых функция вернула false.
startmap — применяет функцию к каждому элементу последовательности распаковывая его.
В самой библиотеке их намного больше, поэтому советую вам ознакомится с документацией. Ознакомиться с интерактивным примером можно тут.
#itertoolspi = 3.14159265359. Если мы его просто скорвертируем в строку, то она примет следующий вид:
>>> str(3.14159265359)
'3.14159265359'
Но что если важно выписать только до сотых долей? Делается это черех f-строку:
>>> f'Число Пи это {pi:.2f}'
'Число Пи это 3.14'
После обьявления имени переменной мы вставляем следующую комбинацию: .2f, где цифра как раз и указывает, сколько знаков после запятой нужно преобразовать в строку. Более подробно это описано в PEP 498.
#fstringpip install perlin-noise
Сначала мы создаем обьект генератора шумов, и задаем ему количество октав и seed для встроенного рандомизатора:
noise = PerlinNoise(octaves=10, seed=1)
Обьявляем размер желаемой 2d матрицы:
xpix, ypix = 100, 100
И используя списочное включение, генерируем 2d матрицу, где интенсивность значения от координат задает наш обьект генератора noise:
pic = [[noise([i/xpix, j/ypix]) for j in range(xpix)] for i in range(ypix)]
Пример картинки можно посмотреть в комментариях к этому посту.
#random #perlinPyAudio предоставляет возможности для записи аудиопотока с различных устройств.
PyAudio работает посредством кросс-платформенной библиотеки PortAudio (поэтому необходимо заранее установить пакет разработки portaudio19-dev).
В приведенном примере мы создаем объект класса PyAudio и открываем поток с рядом констант для настройки аудиопотока, поступающего с микрофона (для выбора другого устройства нужно передать его номер в качестве аргумента input_device_index).
Данный объект потока позволяет считывать с устройства с помощью метода stream.read(). Полученную информацию мы можем использовать для дальнейшего анализа и модификации.
В примере же мы просто считываем 10 секунд, после чего записываем их в аудио-файл wav.
#pyaudio #audioeaster — используется для вычисления даты и времени с учетом разных календарей, а именно: западный,православный,юлианский.
parser — включает в себя продвинутый парсер даты и времени, с помощью которого мы можем парсить разные форматы.
relativedata — предназначен для замены компонентов даты.
Так-же следуют упомянуть utils , он содержит основные функции для работы с датой и временем.
#Dateutil