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 43 879 subscribers, ranking 3 043 in the Technologies & Applications category and 14 315 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 43 879 subscribers.
According to the latest data from 02 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -291 over the last 30 days and by -19 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.24% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 153 views. Within the first day, a publication typically gains 983 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- 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 November, 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.
👉 Материалы на тему Machine Learning, Data Science, Алгоритмы
👉 Задачи по алгоритмам
👉 Вакансии
🔥 Так же время от времени бывают скидки на различные конференции для подписчиков
Добро пожаловать! @devsplower() для приведения в нижний регистр и strip() для удаления пробелов слева и справа.
Также для удаления некоторых символов и замены на знак дефиса были использованы регулярные выражения и встроенный пакет re для работы с ними.
#строки #re== и is в приложениях могут возникнуть странные ошибки.
Оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.
Но Python в целях производительности кеширует малые числа и короткие строки, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере выше.
#тонкостиsorted() и метод list.sort(). Результат в обоих случаях одинаков, но всё же есть нюансы.
Функция sorted() принимает на вход аргумент в виде списка, а возвращает уже новый, отсортированный список. При этом исходный список не изменяется.
Метод sort() в свою очередь применяется к списку, изменяет его непосредственно и ничего не возвращает.
#спискиget у словарей. Его основной плюс заключается в том, что он принимает опциональный аргумент, отвечающий за значение по умолчанию.
Таким образом, если значение по ключу не найдено, то вернется дефолтное значение.
В итоге, мы убираем возможные ошибки в случае, если нужных ключей в словаре нет.
#словариgTTS (Google Text-to-Speech), которая взаимодействует с Google Translate's text-to-speech API и позволяет делать из текста аудиофайлы. Пакет как всегда устанавливается через pip.
При создании экземпляра класса gTTS мы передаем исходный текст первым аргументом. Также можно передать опциональный аргумент, отвечающий за язык, который по умолчанию является английским.
Сохранить полученный результат можно с помощью метода save, в который передаем название файла.
#gttspyarmor, предназначенная именно для этого. Пример использования этого пакета в терминале представлен выше на картинке.
#pyarmoritertools 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.
#shutil