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 44 536 suscriptores, ocupando la posición 3 046 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 330 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 44 536 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -23, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.56%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.60% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 475 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 159 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 08 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.
Salary) является полем другого (Employee). Сложного здесь, как вы видите, ничего нет.
Ассоциированные объекты зачастую могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора.
В таком случае необходимо использовать слабые ссылки из модуля weakref, о котором поговорим позже.
#классы #оопfloat является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity.
Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом.
Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения.
#floatProcess из встроенного модуля multiprocessing позволяет создавать процессы без прямого вызова функции fork, про которую писали раньше на канале.
При создании экземпляра Proccess необходимо передать функцию, которую требуется исполнить в отдельном дочернем процессе и аргументы этой функции. Процесс будет создан после вызова метода start. Внутри метода start будет вызван fork и будет исполнена функция в отдельном процессе.
Очень важно ожидать завершения всех созданных дочерних процессов. Для этого можно воспользоваться удобной функцией join.
#процессы #multiprocessingpdftotext 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.
#pdftotextargv во встроенном модуле sys.
Первым элементом всегда является имя запускаемого скрипта, вторым и далее — непосредственно сами аргументы.
#syszip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.
Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.
#zipfilePython, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных.
Что такое icecream?
icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе.
Преимущества icecream перед стандартным print:
1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным.
2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа.
Настройка icecream:
icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.
from icecream import ic, install
install(autodetect=True, includeContext=True)
number = 42
ic(number)
text = "Привет, мир!"
ic(text)
Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'
Автор идеи поста: @hexvel
Если у вас есть предложения для следующего поста, делитесь в комментариях!
#Python #logging #icecreamchardet как раз был создан для работы с кодировкам. Его метод detect выдает предполагаемую кодировку с точностью от 0 до 1.
В примере на картинке мы получили ответ по запросу к серверу, взяли его содержимое и проверили кодировку через этот метод.
#chardetURL 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 #threadingfloat является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity.
Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом.
Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения.
#floatpretty_errors, который делает стандартный вывод исключений и их traceback более удобным для чтения.
Для того, чтобы он заработал, достаточно импортировать его в ваш код.
Вывод ошибок в вашей программе будет выглядеть более читаемым. Более того, разные части вывода будут помечаться разным цветом вместо монотонного серого цвета.
Также модуль можно модифицировать, указав параметры в конфиге. Подробнее можете почитать в документации модуля.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_evalPython, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных.
Что такое icecream?
icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе.
Преимущества icecream перед стандартным print:
1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным.
2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа.
Настройка icecream:
icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.
from icecream import ic, install
install(autodetect=True, includeContext=True)
number = 42
ic(number)
text = "Привет, мир!"
ic(text)
Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'
Автор идеи поста: @hexvel
Если у вас есть предложения для следующего поста, делитесь в комментариях!
#Python #logging #icecreamshelve 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.
#shelve__lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__.
Про то, что делает каждый из них расскажем отдельным постом, но сейчас покажем, как можно сильно упростить реализацию подобного класса. Для этого можно использовать декоратор total_ordering из пакета functools.
В таком случае достаточно реализовать в классе только __lt__ и __eq__. Эти два метода являются минимумом, который нужен декоратору для конструирования остальных методов.
#классы
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
