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 44 492 subscribers, ranking 3 046 in the Technologies & Applications category and 14 334 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 492 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -116 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.57%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.65% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 480 views. Within the first day, a publication typically gains 1 180 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 13 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.
itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.
Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.
Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.
#itertoolstime из модуля time, которая возвращает текущее время в формате Unix.
Перед исполнением нашего кода сохраним начальное время, а после — конечное. Путем вычета первого из второго и получим время исполнения программы.
Использование time.time() — не самый точный и лучший вариант, но, например, для быстрого сравнения двух разных частей кода подходит хорошо.
#timefor, но само выражение ставите перед ключевым словом for. Также можно добавлять условия в конце записи.
Как правило, списковые включения работают заметно быстрее, чем циклы. Однако, злоупотреблять этим не рекомендуется, так как это зачастую снижает читаемость кода.
#списки #словариshutil многие уже, вероятно, знакомы, но его обычно используют в контексте задач копирования, переноса файлов и папок.
Но с помощью shutil мы можем даже получить информацию о памяти на жестком диске компьютера. Метод disk_usage возвращает количество всей, занятой и свободной памяти.
Так как все три значения возвращаются в байтах, в примере мы их перевели и вывели в гигабайты для лучшей наглядности.
#shutilheapq, который, как можно понять по названию, реализует структуру даных куча.
Особенности и пользу этой структуры данных пока что разбирать не будем, но посмотрим на два интересных метода в этом модуле.
С помощью методов nsmallest и nlargest можно получить наименьшие и наибольшие элементы в списке.
Первым аргументов передается, сколько элементов нужно взять, вторым — список.
#heapself), ни класс (cls) в аргументах. То есть такие методы не могут модифицировать ни объект, ни сам класс.
Реализовать статический метод можно двумя способами. Один из них — присвоить классу новый метод, напрямую передав изначальный метод в функцию staticmethod.
Но так делать не принято, поэтому чаще всего staticmethod используют в качестве декоратора при написании методов прямо в классе.
#staticmethodvenv, который позволяет создавать виртуальные окружения удобно и быстро. Пример представлен на картинке.
Скрипт activate в директории bin предназначен для активации окружения, а команда deactivate в уже активированном окружении — для выхода из него.
В случае успешного создания и активации у вас в терминале должно появится название вашего виртуального окружения в круглых скобках.
#venv 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 #exit from package import * будет подключены либо все модули и объекты модуля __init__.py, либо то, что находится в переменной __all__ в том же модуле __init__.py — подробнее про эту переменную было в посте ранее.
Также примечателен файл __init__.py, который раньше был обязателен для создания пакетов. С версии Python 3.3 его необходимость пропала. Однако его функциональность на этом не заканчиваются.
#модули #пакетыstr.replace(), который позволяет заменять части строк.
Первым аргументом передается подстрока, которая будет изменяться в исходной строке. Вторым аргументом — то, на что будет заменяться.
Также есть третий, опциональный, аргумент, который отвечает за то, сколько раз вы хотите заменить старую подстроку на новую. По умолчанию, все вхождения заменяются.
#строки
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
