Python Academy
Open in Telegram
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
Network:📈 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 44 438 subscribers, ranking 2 951 in the Technologies & Applications category and 14 124 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 44 438 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.
44 438
Subscribers
-1524 hours
-857 days
+5930 days
Posts Archive
44 438
Конвертируем файлы в аудио-формате
В Python мы можем решить задачу конвертации из одного аудио-формата в другой как всегда множеством способов. Наиболее приятным решением, как по мне, является использование модуля
pydub, который представляет собой интерфейс-надстройку над ffmpeg.
pydub позволяет загружать, редактировать и сохранять аудио-файлы в любом формате, поддерживаемом ffmpeg.
Для загрузки файла нам нужно выбрать функцию from_ c соответствующим форматом в названии из класса AudioSegment. Также можно воспользоваться наиболее общей функцией from_file, передав путь к файлу и его формат.
Для экспорта файла с нужным форматом, в который мы хотели его сконвертировать, используем функцию export у полученного после загрузки файла объекта класса AudioSegment.
#audio #pydub44 438
Talent Service изменит методы подбора кандидатов и отношение к рекрутингу
Разработчики получают много спама, обрабатывать который у них совсем нет ни времени, ни желания.
Talent Service решает эту проблему. Рекрутерам больше не нужно проводить первичные интервью - сервис имеет готовые инструменты, чтобы разработчик сам указал всю необходимую информацию. Ну а сами разработчики при этом получат полную информацию о культуре, задачах и командах компаний. Смогут проанализировать все предложения и выбрать для себя лучшее еще до интервью.
Как это работает:
- Разработчик регистрируется на сайте
- В личном кабинете генерируется ссылка с анкетой из 16 вопросов для работодателя
- Разработчик отправляет ссылку на анкету рекрутерам в ответ на их предложения
У разработчика в личном кабинете отображаются ответы всех рекрутеров, заполнивших анкету
Больше никакого спама, пустой траты времени и непонимания между соискателями. Попробовать новый инструмент можно по ссылке
44 438
OpenCV и веб-камера
Для работы с компьютерным зрением и картинками/видео существует библиотека OpenCV.
Устанавливается она через PIP:
pip install opencv-python.
Для простой демонстрации попробуем получить картинку с веб-камеры и вывести видео в графическое окно.
Команда cap = cv2.VideoCapture(0) инициализирует веб-камеру (цифра указывает её индекс).
Строчка ret, frame = cap.read() вытягивает из веб-камеры картинку в переменную frame и статус получения картинки в ret. Если ret == True, значит все прошло успешно.
Команда cv2.imshow('webcam', frame) создаст графическое окно с картинкой и покажет его.
Чтобы прервать работу скрипта используется проверка на нажатие определенной клавиши на клавиатуре:
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
Метод cap.release() освобождает веб-камеру из скрипта примера и позволяет ее использовать в других программах, а cv2.destroyAllWindows() уничтожит графические окна, созданные библиотекой openCV.
#opencv44 438
Подборки полезной информации для программистов:
— факты из истории IT: @history_of_it
— лайфхаки для программистов: @tech_lifehacks
— задачки по Python: @quiz_python
— инструменты для программистов: @prog_tools
— книги для программистов: @devs_books
44 438
Углубляемся в Итератор
Итератор нужен для доступа к объектам без раскрытия внутреннего предоставления.
Существует два вида итераторов: внешний,внутренний.
Внешний итератор — когда процессом обхода управляет клиент, с помощью магического метода
__next__.
Внутренний итератор — принимает callback функции и уведомляет клиента о получение следующего элемента.
Сам итератор это объект, который возвращает свои элементы по одному разу. В Python это любой объект у которого есть магический метод __next__. Метод возвращает следующий элемент, если он существует, в другом случаи вернет StopIteration.
Так-же у каждого итератора должна быть метод __iter__, он возвращает сам итератор.
Интерфейса итератора состоит из first,next,current.
first — возвращает итератор к началу агрегата,что-то вроде reset.
next — переходит на следующий элемент агрегата, в случаи если нет следующего элемента, то будет StopIteration.
current — возвращает текущий элемент.
#Python #Итератор44 438
Пишете на Java или Python и хотите работать в Яндексе?
Тогда приглашаем 22 января на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии вы можете за один день пройти собеседование и получить оффер в команду HR Tech Яндекса.
HR Tech занимается интранетом Яндекса. Например, это сервисы для процесса найма в Яндекс, учебная платформа Яндекс.Контест и другие сервисы для организации работы сотрудников. Подробнее о команде здесь.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 22 января!
Регистрация: https://clck.ru/Zebfm
44 438
Чтение аудио-файлов в массив numpy
Одним из основных действий в начале аудиоанализа конечно же является чтение аудио-файла и выгрузка его звукового временного ряда в виде массива
numpy. Для этих целей хорошо подходит модуль scipy.io.wavfile, входящий в состав библиотеки scipy и предоставляющий функции для чтения и записи wav файлов.
Для чтения используем функцию read, которая возвращает частоту дискретизации и массив numpy со значениями звукового давления для каждого кадра. Т.к. файлы формата wav могут состоять из одного(моно) либо из двух(стерео) каналов, то и массив numpy будет, соответственно, являться одномерным либо двумерным (по подмассиву на каждый канал).
В качестве примера также добавили построение в matplotlib графика сигнала по полученным значениям.
#scipy #audio44 438
Python-разработка для начинающих
Мечтаете о карьере в сфере IT — начните с Python. Этот язык рекомендуют в качестве первого языка программирования, и для начала обучения вам не понадобятся технические знания и навыки.
Программа акцентирована на практике. За 6 занятий вы освоите логику и синтаксис языка, научитесь работать с данными, изучите основные инструменты для написания кода. С нуля разработаете приложение «To do-list» и создадите чат-бота для Telegram на Python. Попробуйте ↓
https://netolo.gy/hwh
44 438
Работа с датасетами
Datasets — легкая и расширяемая библиотека для обмена и доступа к наборам данных (они же датасеты).
Наборы данных также предоставляют доступ к оценочным метрикам, предназначенных для того, что бы сообщество могло делиться новыми наборами данных.
Из плюсов библиотеки можно выделить следующее:
— Кэширование данных;
— Совместимость с NumPy, pandas, PyTorch, TenserFlow 2 и JAX;
— Все наборы данных отображаются в памяти.
Основные методы, которые понадобятся в работе с датасетами:
list_dataset() — показывает доступные датасеты;
load_dataset() — создает экземпляр датасета;
list_metrics() — показывает доступные метрики;
load_metric() — создает экземпляр метрики.
Много всего полезного об этой библиотеке вы можете найти в документации.
#Datasets44 438
Ищешь работу в крипто-индустрии?
IT-разработка, SMM/PR, аналитика, топ- менеджмент, копирайт, дизайн и многое другое.
Тут можно запросто найти хорошую работу или жирный заказ.
Здесь всё: вакансии, подработка, full-time, part-time ...
Подписывайся и отслеживай только самое нужное - https://t.me/+YoBvlq1GXrhkNWIy
44 438
Работа с форматированием текста
textwrap — это стандартная библиотека, которая спользуется для форматирования текста в тех случаях, когда нам нужна красивая печать.
Он предлагает функциональность аналогичную текстовым редакторам и текстовым процессорам.
Немного о возможностях:
textwrap.fill() — принимает текст и возвращает отформатированный текст, первая строка сохраняет свой отступ, а пробелы в начале каждой последующей строки вставляются в абзац.
textwrap.dedent() — используется для удаления общего префикса пробела из всех строк в тексте.
textwrap.indent() — используется для добавления текст префикса ко всем строкам в параграфе
#textwrap44 438
Работа с форматированием текста
textwrap — это стандартная библиотека, которая спользуется для форматирования текста в тех случаях, когда нам нужна красивая печать.
Он предлагает функциональность аналогичную текстовым редакторам и текстовым процессорам.
Немного о возможностях:
textwrap.fill() — принимает текст и возвращает отформатированный текст, первая строка сохраняет свой отступ, а пробелы в начале каждой последующей строки вставляются в абзац.
textwrap.dedent() — используется для удаления общего префикса пробела из всех строк в тексте.
textwrap.indent() — используется для добавления текст префикса ко всем строкам в параграфе
#textwrap44 438
Работаем с USB
PyUSB — это библиотека, которая обеспечивает легкий доступ к USB. Имеет поддержку изохронной передачи, если её поддерживает бэкенд.
Основные методы для работы с USB, такие как
find(), show_devices() и т. д, хранятся в usb.core.
Пакет usb.util содержит вспомогательные функции.
Функция find() используется для поиска устройств, подключенных к системе.
Также есть реализация внешнего и внутреннего интерфейса, для изоляции API от деталей реализации системы. Связующим звеном между двумя слоями является интерфейс IBackend.
PyUSB поставляется со встроенными бэкэндами для libusb 1.0, libusb 0.1 и OpenUSB.
#PyUSB44 438
Каналы от Senior разработчиков
Хотите быстро выучить Python, Java или другой язык программирования? Подписывайтесь на каналы от опытных разработчиков, где они объясняют код и учат программировать.
🐍 Канал Senior Python разработчика:
@seniorpythonist
☕️ Канал Java разработчика:
@seniorjavist
🤖 Канал C++ разработчика:
@seniorcpp
💻 Канал JavaScript разработчика:
@senior_front
📚 Книги от программиста:
@progersbooks
44 438
Валидация email-адресов
Для проверки корректности email-адреса а также действительности его существования существует неплохой модуль
validate_email.
Модуль предоставляет одну основную одноименную функцию, предназначенную для валидации адреса, с помощью уже написанных регулярных выражений. Также в функции реализована проверка mx-записи у сервера и существования переданного адреса, за это отвечают необязательные параметры-флаги функции verify и check_mx.
Для обращения validate_email к DNS записям необходимо предварительно установить модуль py3dns.
#validate_email44 438
Пишете на Java или Python и хотите работать в Яндексе?
Тогда приглашаем 22 января на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии вы можете за один день пройти собеседование и получить оффер в команду HR Tech Яндекса.
HR Tech занимается интранетом Яндекса. Например, это сервисы для процесса найма в Яндекс, учебная платформа Яндекс.Контест и другие сервисы для организации работы сотрудников. Подробнее о команде здесь.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 22 января!
Регистрация
44 438
Работаем с данными
pandas - это мощный инструмент для анализа данных в Python. С помощью данного фреймворка, работа с «реляционными» или «помеченными» данными простой и интуитивно понятной. Сегодня мы применим его для модификации
csv файла.
Чтобы загрузить датафрейм из файла (пример), используем метод pd.read_csv().
Применим фильтр по полю sepal.length > 5. В SQL данная операция выглядела бы таким образом:
SELECT * FROM df WHERE sepal.length > 5.
В pandas же для получения необходимых строк фрейма можем использовать метод loc, передав в нее необходимый фильтр:
df = df.loc[df['sepal.length'] > 5]
Для удаления одной или нескольких колонок можно использовать метод df.drop():
df = df.drop(columns=['petal.width', 'petal.length'])
При сохранении в файл мы можем дополнительно указать pandas не добавлять генерирующийся индекс строкам, если он нам не нужен:
df.to_csv('new_iris.csv', index = False)
#pandas44 438
Хотите изучить основы языка Python для пентестера?
——— Старт курса 10 января ———
На курсе от Codeby School вы сможете получить базовые знания по Python или значительно расширить их, научившись писать качественные, понятные и поддерживаемые коды.
После 5-месячного онлайн-курса «Python для пентестера» вы сможете:
✔️ Эффективно использовать базы данных и сеть Интернет;
✔️ Получать данные от сайтов в автоматическом режиме;
✔️ С нуля писать прикладные программы на Python.
Стоимость нашего курса в среднем в 2 – 3 раза ниже, чем стоят аналогичные курсы по Python у наших конкурентов. При этом качество учебных материалов на порядок выше.
Преимущества онлайн-курса «Python для пентестера»:
• Понятные и наглядные учебные материалы с информацией для выполнения ДЗ;
• Проверка ДЗ вручную – наставник поможет улучшить написанный вами код;
• Помощь преподавателей при выполнении заданий или в изучении теории;
• Групповой чат в Telegram с другими учениками, проходящими курс;
• Опытные разработчики – команда Codeby School, лидер по информационной безопасности в RU-сегменте.
Если в течение 14 дней вы поймёте, что курс вам не подходит – вы сможете вернуть 100% средств.
Записаться на курс «Python для пентестера» можно по ссылке: http://python-eh.ru/
44 438
Функция zip в Python 3.10
Функция
zip принимает на вход в качестве аргументов итерируемые объекты, а возвращает итератор из кортежей, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждой последовательности.
Но если передать на вход итерируемые объекты неравной длины, то количество кортежей будет сформировано по самой короткой последовательности, а оставшиеся элементы в более длинных будут игнорироваться, что может привести к нежелательным результатам.
В python 3.10 в функцию был добавлен необязательный аргумент strict, который является флагом проверки входных итерируемых объектов на равенство их длин. В случае, если длины не равны, то будет выброшено исключение ValueError.
В случае же если требуется составить кортежи по всем элементам последовательности в независимости от равенства длин, в модуле itertools существует функция zip_longest. Данная функция работает точно также как zip, но заменяет отсутствующие элементы значением, переданным в fillvalue, которое по умолчанию равно None.
#zip #zip_longest #itertools44 438
🔥 Впервые с момента создания курса Python EH 🔥
Получи бесплатный ознакомительный доступ на 14 дней к первым урокам.
Курс «Python для пентестера» это:
✔️ 27 подробных уроков
✔️ 11 часов видео
✔️ ДЗ к каждому уроку
✔️ 197 выпускников курса
Узнать подробнее о курсе http://python-eh.ru/
По окончании курса ты сможешь:
1. Эффективно использовать базы данных и сеть Интернет;
2. Получать данные от сайтов в автоматическом режиме;
3. С нуля писать прикладные программы на Python.
Запишись на пробные уроки
#Вау! #Python
