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
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 44 499 suscriptores, ocupando la posición 3 048 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 340 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 44 499 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -109, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.58%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.69% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 482 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 197 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 12 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.
locals() возвращает словарь переменных из текущего пространства имён. Ключи словаря — названия переменных, а значения — это их значения.
С помощью похожей функции globals() можно получить все переменные конкретного модуля в таком же виде.
Еще обратите внимание на результат второй функции: там много разных переменных, которые мы явно не объявляли — про некоторые из них скоро расскажем.
#переменныеcycle() 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.
#itertoolsrandom больше среднего.
betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов).
gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности).
paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности).
Кстати, можете посмотреть на графиках результаты вызова этих функций по 100к раз тут, тут и тут.
#randomdict.keys() можно получить ключи словаря в виде списка, dict.values() — то же самое, но со значениями.
А метод dict.items() возвращает список из кортежей, которые содержат ключи и соответствующие значения.
#словариargparse.
Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument.
Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье.
После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами.
#argparsedifflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую исходную.
Этот метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент — список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.
#difflibsubprocess, который позволяет вызывать любую программу, как если бы это была обычная функция.
Все запускаемые команды импортируются, как обычные функции, но функциями не являются, а лишь динамически обращаются к командам системы. Таким образом мы можем по сути обратиться к любой программе в системе.
sh полагается на системные вызовы Unix и работает только в Unix-подобных операционных системах, т.е. данный модуль не подойдет для работы с Windows.
Для обращения к командам программы и передать набор аргументов команды, мы можем передать их как обычные аргументы функции.
Также в модуле реализована функция which, которая находит полный путь до программы либо возвращает None, если программа не найдена.
#shpartial из стандартной библиотеки functools.
Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.
Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.
#functoolsdatetime, time, calendar, dateutil, pytz и другие;
— В них слишком много типов: date, time, datetime, tzinfo, timedelta, relativedelta и т. д.
И вот на днях я наткнулся на пакет arrow, который их решает. Во-первых, там есть все необходимое. Во-вторых, все объекты имеют один и тот же тип Arrow.
Большой плюс в том, что пакет совместим с основными встроенными типами. Например, выше я преобразовал datetime в Arrow и обратно.
Еще из приятных бонусов: там есть функция humanize, которая конвертирует время в читаемый текст.
#время #arrow|, с помощью которого можно это делать ещё проще.
#словари
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
