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 44 507 suscriptores, ocupando la posición 3 046 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 346 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 44 507 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -106, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.59%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.66% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 487 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 184 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- 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 11 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.
threading новый поток выполнения может начинаться с нового threading.Thread и присвоения ему функции для выполнения.
Параметр target ссылается на функцию (или вызываемый объект), который будет работать. Нить не начнет выполнение до start, также не будет вызываться Thread объекта.
Когда my_thread завершается, вызов start выкинет исключение RuntimeError. Если вы хотите запустить Thread в фоновом режиме, то передавайте daemon=True или установите my_thread.daemon в True перед вызовом start().
#потоки #многопоточностьvirtualenv — инструмент для создания изолированных сред Python. Программа создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, необходимых для проекта.
Создание новой виртуальной среды требуется только один раз для каждого проекта, для которого вы хотите изолировать зависимости:
python3 -m venv venv
Это создаст папку venv, содержащую оснастку сценариев и копию python самого двоичного файла. Название папки не имеет значения.
Чтобы активировать виртуальную среду, нужно запустить activate файл: source venv/bin/activate и далее мы можем свободно устанавливать любые зависимости, которые никак не скажутся на работе в будущих проектах.
#virtualenv@classmethod — это метод, который получает класс в качестве параметра, который принято обозначать как cls. Он указывает на класс ToyClass, а не на объект этого класса.
Методы класса привязаны к самому классу, а не его экземпляру. Они могут менять состояние класса, что отразится на всех объектах этого класса, но не могут менять конкретный объект.
Проще говоря, @classmethod — это обычный метод класса, имеющий доступ ко всем атрибутам класса, через который он был вызван.
#oop #classmethodmath есть особый объект, который называется NaN (Not a Number).
Эти объекты NaN не уникальны, и даже не равны самим себе, так что вы можете иметь несколько подобных объектов, взятых из нескольких разных источников.
Например можно создать подобный объект, просто передав строку 'nan' во float. Кстати говоря, это значит что вы можете использовать NaN в качестве ключа в словаре (хотя мы и не советуем это делать).
#nan #tipstry-except конструкциями, так как в большинстве случаев можно справиться с задачей, применяя обычные условия. Используйте обработку исключений только в крайних случаях.
На картинке мы привели пример двух случаев необоснованного использования обработки исключений, а также показали более правильную альтернативу.
#совет #исключенияproperty – это класс, реализованный через протокол дескриптора. Его методы setter, getter, deleter и их использование в качестве декораторов – синтаксический сахар.
Конструктор property принимает на вход аргументы fget, fset, fdel, которые должны быть функциями. Они отвечают за получение, установку нового значения и удаление атрибута соответственно.
Простыми словами, в примере property прикрепляет функции get_age и set_age к атрибуту age. Также можно было реализовать условный delete_age, который отвечал бы за удаление атрибута.
Кстати, можете посмотреть простейшую реализацию такого свойства в официальной документации.
#классы #property{ get; set; }.
В Python геттер реализуется через декоратор @property, а сеттер в виде @свойство.setter. В примере метод геттера называется age, поэтому декоратор сеттера – @age.setter.
Оба метода должны иметь одинаковое название, по которому можно будет обращаться как к обычному атрибуту.
#классы #propertychain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.
Далее, accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее.
А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации.
#модули #itertools_. Хотя обычно такие имена не достаточно описательны и не должны использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.
Во-первых, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны – например, в циклах for.
Во-вторых, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
В-третьих, руководство модуля gettext рекомендует псевдоним его функции gettext() для _(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
#тонкостиitertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.
Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция 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 элементы.
К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
#генераторы #itertools
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
