¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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📈 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 44 548 suscriptores, ocupando la posición 3 041 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 319 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 44 548 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -38, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.63% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 428 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 171 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- 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 05 junio, 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.
44 548
Suscriptores
-624 horas
+487 días
-3830 días
Archivo de publicaciones
44 549
Яндекс ищет начинающих и опытных разработчиков
Работа в Яндексе — это возможность совмещать науку и бизнес и создавать полезные продукты для миллионов пользователей. Сейчас компания проводит Week Offer Backend*, где можно пройти все этапы отбора и получить офер всего за неделю.
Кого ищут:
• Бэкенд-разработчиков с опытом от 4 лет на C++, Python, Java/Kotlin и Go**
• Стажёров-разработчиков с базой по алгоритмам и структурам данных и навыками кодинга на C++, Python, Java/Kotlin и Go**
Формат простой. Участвуете в наймовом мероприятии, проходите собеседования онлайн и получаете офер или приглашение на оплачиваемую стажировку.
Даты проведения:
• 11–17 апреля для опытных бэкендеров
• 13–17 апреля для стажёров
Все этапы проходят онлайн. Подробности и регистрация по ссылке.
44 549
Цикл событий в Python
Цикл событий — это ядро для каждого асинхронного приложения. Он нужен для того, что бы запускать асинхронные задачи и функции обратного вызова.
Поговорим теперь о низкоуровневых методах:
get_running_loop — Возвращает текущий цикл событий в потоке. Если его нет, то будет RuntimeError. Может быть вызвана только с корутины или функции обратного вызова.
get_event_loop — Делает тоже самое что и функция выше, но если set_event_loop не был вызван, то в добавок ещё закрепит новый цикл.
new_event_loop — Создает новый цикл событий.
set_event_loop — Устанавливает цикл событий для текущего потока.
Немного о методах для работы с циклами событий:
run_forever — Запускает цикл событий до тех пока stop не будет вызван.
stop — Останавливает цикл событий.
Также есть методы is_closed и is_running для проверки состояния.
Пример можете посмотреть на картинке выше. Много другого полезного вы можете прочитать в документации.
#async44 549
Рисуем графики
Графическая библиотека
plotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график.
Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив:
data = [1, 1.3, 2.1, 4, 3.5, 7]
Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.
Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.
Кроме этого plotly позволяет строить такие графики как:
— Точечные графики;
— Круговые диаграммы;
— Гистограммы;
— Тепловые карты;
— Пузырьковые диаграммы;
— И многие другие.
Больше подробно об этой библиотеке и способы ее применения можно посмотреть тут. Интерактивный пример работы с plotly можно посмотреть тут.
#plotly44 549
Делаем простой интерфейс используя tkinter
tkinter - это стандартная библиотека для создания графического пользовательского интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простой и удобный способ создания оконных приложений с использованием виджетов, таких как кнопки, текстовые поля, списки и многое другое.
Хотя tkinter может показаться менее мощным по сравнению с некоторыми другими библиотеками GUI для Python, такими как PyQt или wxPython, она остается популярным выбором для начинающих разработчиков и для создания простых и удобных в использовании GUI-приложений.
#python #tkinter44 549
Дизассемблирование
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль
dis позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть в доке модуля.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
#модули #байткод44 549
Ускоряем код с помощью векторизации
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.
Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией
my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.
По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.
#vectorize #numpy44 549
Лимит рекурсии
В Python не поддерживается хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает
RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов. Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии.
Однако делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает достаточно много памяти. И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы.
#рекурсия #sys44 549
Валидаторы данных
Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.
Модуль
validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.
Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.
#python #validators44 549
Создание словаря из набора ключей
Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (
dict comprehensions).
Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.
#словари #fromkeys44 549
Поверхностное копирование
Копирование объектов может быть «поверхностное» (shallow) или «глубокое» (deep). Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.
При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.
#python
44 549
Наследование
Наследование позволяет создавать новый класс на основе уже существующего. Таким образом, можно создать новый класс, взяв за основу все методы и атрибуты другого.
В данном случае класс
Person является родительским классом, также его называют базовым классом или суперклассом. А класс Employee называется дочерним классом или подклассом.
Наследование классов нужно для изменения поведения конкретного класса, а также для расширения его функционала.
#классы #ооп44 549
Находим файлы по шаблону
Основной фишкой модуля
glob является удобная и лаконичная работа с поиском файлов по паттернам. Более того, можно даже пройтись по директориям рекурсивно.
В одноименный метод glob передаётся шаблон для поиска файлов, а возвращается список с результатами. Все методы следуют механизму и правилам сопоставления паттернов в стиле Unix.
Вообще модуль является встроенным, но в некоторых ситуациях импорт может выдать исключение. В таком случае надо просто его переустановить через пакетный менеджер pip.
#glob44 549
Вычисляем ip-адрес своего компьютера
Для этого используется библиотека requests для отправки HTTP-запроса к веб-сервису ipify, который предоставляет API для определения публичного IP-адреса пользователя. Код написан в форме функции get_public_ip, что делает его удобным для повторного использования.
Использование блока try-except обеспечивает обработку исключений, которые могут возникнуть при запросе (например, проблемы с подключением к интернету). Если запрос успешен, функция возвращает IP-адрес, иначе возвращает сообщение об ошибке.
#python
44 549
Поверхностное копирование
Копирование объектов может быть «поверхностное» (shallow) или «глубокое» (deep). Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.
При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.
#python
44 549
Хэширование
Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.
Для хэширования значений есть встроенная функция
hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.
Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.
Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.
А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.
#hash44 549
Прогрессбар программы
Модуль
tqdm предназначен для быстрого и расширяемого внедрения индикаторов выполнения (progressbar) во внешние интерфейсы программ на Python, предоставляя конечным пользователям визуальную индикацию хода вычислений или передачи данных.
Он также будет полезен в целях отладки, как в качестве инструмента профилирования, так и в качестве способа отображения информации журнала итеративной задачи.
#python #tqdm44 549
Вычисление выражений Python
Вы наверняка знакомы с
eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.
Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.
#tips #eval44 549
Время исполнения программы
Зачастую требуется замерить время исполнения кода, чтобы понять, насколько оптимальное решение было выбрано.
Как вариант, можно воспользоваться функцией
time 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.
#time44 549
Функция reduce
Модуль
functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.
Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.
#функции #reduce44 549
Скачиваем видео с YouTube
Пакет
pytube предоставляет всю небходимую функциональность для скачивания видео с YouTube, а также для сбора всей информации о нем.
Для работы нам необходимо создать объект класса YouTube. Помимо ссылки на видео в конструктор можно передать в качестве параметров функции для обработки прогресса загрузки и завершения.
Большинство видео на ютубе не имеют аудиодорожки на потоках с высоким разрешением, свыше 720p — это связано с технологией передачи DASH, которую использует ютьюб. Решение данной проблемы покажем в следующем посте.
На картинке мы показали как отфильтровать потоки с прогрессивной передачей и выбрать из полученного списка с максимальным доступным разрешением до 720p.
Для загрузки выбранного потока используем функцию download(), в функцию можно передать в качестве параметров путь до директории для сохранения и имя файла.
#youtube