Python Academy
Ir al canal en Telegram
Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python Academy
El canal Python Academy (@python_academy) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 44 539 suscriptores, ocupando la posición 2 947 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 133 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 44 539 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 147, y en las últimas 24 horas de -12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.80%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.34% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 137 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 042 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como строка, модуль, документация, taskiq, yaml.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников
Чат канала: @python_academy_chat
Сотрудничество: @zubar89
Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
44 539
Suscriptores
-1224 horas
-847 días
+14730 días
Archivo de publicaciones
44 532
Функция math.perm()
math.perm() используется для определения количества возможных способов выбора и расположения m элементов из набора n элементов. Этот метод включен в модуль math.
Он требует указания двух параметров: n — общее число элементов в наборе, и m — число элементов в каждой возможной выборке. Результатом выполнения функции является целочисленное значение, представляющее число таких перестановок. Если n меньше m, функция возвратит 0.
Пример использования: расчет количества перестановок трех элементов из пяти. Это демонстрирует, сколько существует вариантов формирования трехэлементных подмножеств из пятерки.
#python44 532
PyAutoGUI
PyAutoGUI позволяет Python управлять мышью и клавиатурой для автоматизации взаимодействия с другими приложениями. Пакет работает в Windows, macOS и Linux на Python 2 и 3.
Из ключевого функционала можно выделить следующее:
— Передвижение курсора и нажатие на кнопки мыши;
— Набор текста, например для заполнения форм;
— Скриншоты, поиск указанных изображений на экране (например, иконки) и нажатие на них;
— Поиск приложения на экране, изменение размера его окна, перемещение по экрану и т. д.
Основные функции показаны в примере на картинке выше, остальное — в документации проекта.
#pyautogui
44 532
Pyfiglet — генерация ASCII-арт текста
Pyfiglet — это библиотека Python, которая позволяет легко создавать красивый ASCII-арт текст прямо в консоли. Идеально подходит для добавления стилизованных заголовков и баннеров в ваши консольные приложения.
Отличный способ оживить вывод вашего кода и привлечь внимание к важным сообщениям.
44 532
Упрощенная работа с JSON
Казалось бы, куда еще проще, но есть один интересный пакет
JMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON.
Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON).
Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.
#json #jmespath44 532
Полезность модуля math
Сложно переоценить пользу модуля
math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами.
Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере.
Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip).
#math #pi #inf44 532
Определение литеральных типов
Когда нам может понадобится определить из полученной строки литеральный тип (строки, числа, списки, кортежи, словари, логические значения и None), мы можем воспользоваться функцией
literal_eval() из модуля ast.
Данная функция поможет безопасно определить литеральный тип, а в случае если был передан не литерал, то выбросит исключение. Это можно использовать для оценки выражений из внешних источников при парсинге файлов, либо пользовательского ввода.
#ast #literal_eval44 532
Сравниваем Django и Flask
Оба фреймворка крайне мощные, но выбрать надо что-то одно. Из общеизвестных фактов: Django – самый востребованный в плане работы, Flask – наиболее производительный.
Django является более монолитным и предоставляет сразу множество инструментов из коробки, а Flask в свою очередь гибкий и минималистичный, позволяет кастомизировать архитектуру приложения.
Если в приоритете трудоустройство, то следует изучать Django. Но если вы хотите быстро начать создавать пет-проекты или изучать веб в целом, то рекомендуем рассматривать Flask.
#сравнение
44 532
Обрезаем фотографии с помощью Python
Pillow также может использоваться для обрезки изображения, при этом вы можете получить производный прямоугольник выбранного изображения, указав координаты, по которым преобразовать изображение.
Координаты обрезанной поверхности представлены диагональными координатами. При этом первые две точки находятся (x, y) от верхней левой диагональной точки, а следующие две точки (x2, y2) также являются диагональной точкой снизу справа.
Фотографии до и после изменения изображения представлены в посте выше.
44 532
База данных на минималках
Встроенный модуль
shelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования.
Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close.
В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах.
#shelve44 532
Генерируем анекдоты
Не самый полезный, но весьма интересный пакет
pyjokes выдает различные шутки и анекдоты на 6 языках. Но русский, к сожалению, в это число не входит.
Метод get_joke() возвращает строку, которая хранит в себе случайную шутку. В аргументы можно указать язык, по умолчанию стоит английский.
Также можно указать категорию в аргументах — особенно классно заходят штуки про Чак Норриса с пометкой 'chuck'.
#pyjokes44 532
Превращаем PDF в текст
Думаю, все периодические работают с PDF-документами. И зачастую это ручная и скучная работа. Но Python может автоматизировать даже такую рутинную задачу.
Модуль
pdftotext создан именно для работы с документами в PDF формате. Устанавливается он через пакетный менеджер pip, а использовать его проще простого. Все основные операции представлены на картинке выше.
Кстати, здесь ещё интересно то, что исходный код модуля написан на C++. Поэтому есть небольшая вероятность, что придётся повоевать с зависимостями.
#pdftotext44 532
Сравнение двух аудиосообщений с использованием библиотеки Librosa
Librosa — библиотека, которая обеспечивает анализ и обработку звука. Сравнение производится путем вычисления характеристик MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), описывающих звуковую сигнатуру каждого аудио.
Важные замечания:
— Для точного сравнения аудиозаписей они должны иметь одинаковую продолжительность и аналогичные условия записи (громкость, уровень шума и т.д.).
— Возможно потребуется дополнительная предварительная обработка, например, нормализация громкости.
#python #librosa44 532
Загрузка файлов асинхронно
Если у нас есть список
URL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.
Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.
С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельную обработку.
Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python #threading44 532
Делаем планировщик задач
К моему удивлению, далеко не все знают про пакет
schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.
Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.
Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.
#schedule44 532
Создаем бесконечный итератор
Функция
cycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта.
Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента.
Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
#itertools44 532
Разбираешься в радиочипах, оптике и связи? Забери до 1 000 000 рублей за свои инженерные навыки на турнире «Дронкон»
«Сталинские Соколы» открывают регистрацию на 4-й Всероссийский турнир «Дронкон», который пройдет с 22 по 26 августа.
Турнир пройдет по направлению:
• Инженерное дело: навыки программирования, сборка электронного оборудования, беспроводная связь, оптические системы + стратегия «Битва Дронов»;
Призовой фонд для победителей:
1 место – 1 000 000 рублей
2 место – 700 000 рублей
3 место – 500 000 рублей
Награда за 4-8 места - 100 000 рублей
Пройди заочный онлайн-этап и получи путевку на очный этап турнира в Республику Татарстан!
Перелет, питание, проживание - за счет организаторов.
Подать заявку и узнать подробности.
44 532
Разница между генераторными выражениями и генераторами коллекций
Записи в первой и второй строчке в коде выше очень похожи, но различаются видами скобок. В генераторе списка они квадратные, а в генераторном выражении – круглые.
Распечатав переменные, можно заметить, что значением переменной
a является список, а переменная x хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.
Если вам нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы, то используйте генераторы коллекций.
А если же значения понадобятся еще не скоро или вообще неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.
#python44 532
![Используйте dict.get() вместо dict[] Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчик](data:image/jpeg;base64,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)
Используйте dict.get() вместо dict[]
Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчики часто спорят.
Многие получают значения по ключам через квадратные скобки, но если такого ключа нет, то будет вызвано исключение.
Поэтому мы считаем, что лучше использовать метод
get 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.
#словари44 532
Редирект вывода программы
В
contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.
Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.
Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.
Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.
#contextlib44 532
Слоты в классах
По умолчанию в Python в классах используется словарь
__dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.
В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.
#class #slots