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 44 492 suscriptores, ocupando la posición 3 046 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 334 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 44 492 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -116, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.65% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 480 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 180 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 13 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.
tuple, по своей сути, являются неизменяемыми списками. Структура данных удобная, но мы можем получать данные, используя только числовые индексы.
Нет возможности дать имена отдельным элементам, сохранённым в кортеже. Это может повлиять на читаемость кода. И в таком случае используют именованные кортежи namedtuple из collections.
Каждый объект в именованном кортеже может быть доступен через уникальный, удобный для чтения человеком, идентификатор. При этом вся функциональность от обычных кортежей сохраняется.
#namedtuple.strip и .lsrtip. Точнее, большинство просто не до конца понимают, как работают эти два метода.
И всё же, в Python 3.9 были добавлены методы для строк .removeprefix и .removesuffix, предназначенные специально для удаления префиксов и суффиксов в строках.
#строкиabc. И такой вариант всё ещё является наиболее правильным и оптимальным.
Сейчас ради разнообразия покажем вариант попроще. В родительском классе можно объявить метод, который будет вызывать исключение. Таким образом, если в дочернем классе его не переопределять, мы получим то, что и требовалось.
Но здесь есть существенный минус – при создании экземпляра класса, наследованного от подобного родителя, не возникнет ошибки. Только вызов метода выдаст исключение. А такое поведение является не очень явным для абстрактного класса.
#классыsorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.
Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит.
В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.
#списки #сортировкаPoint мы определили __str__, который отвечает за то, как выводятся объекты класса на экран.
Для перегрузки оператора "+" нужно определить метод __add__. Он принимает два аргумента, которыми являются, соответственно, операнды в операции сложения.
Таким образом, когда разработчик пишет запись p1 + p2, интерпретатор воспринимает это в виде Point.__add__(p1, p2). Для всех операторов в языке, включая и логические, есть свои магические методы.
#классыa 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.
#генераторыglob 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.
#globABCMeta и декоратор abstractmethod из модуля abc.
Если мы отнаследуем новый класс от абстрактного класса, не переопределив абстрактные методы, в данном случае method, и попробуем создать экземпляр, то получим исключение TypeError.
Для того, чтобы код заработал корректно, нам необходимо переопределить все абстрактные методы. То есть по сути еще раз просто написать метод, но уже в новом классе.
UPD. В коде опечатка, в классе GoodExample метод должен называться method, а не function.
#классы #метаклассы #abccontextlib. Там протокол управления контекстом реализован с использованием декоратора contextmanager.
Первая часть функции tag, которая идёт до yield, выполняется при входе в блок with. Затем исполняется сам этот блок, а после этого завершается оставшаяся часть функции tag.
#contextlib
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
