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.
__dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.
В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.
#class #slotssort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.
Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.
В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.
Также вместо написания обычных функций были применены анонимные, чтобы закрепить недавнюю тему о них.
#спискиassert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет.
Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение).
Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except.
Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы.
#исключения #assertlambda <arguments>: <expression> . Сначала пишете ключевое слово lambda, далее аргументы через запятую, двоеточие и какое-то выражение, результат которого автоматически вернется.
Такие функции чаще всего используются, когда они больше нигде не понадобятся, то есть определять полноценную функцию нет смысла. Типичные примеры использования — map и filter.
#функции #lambdaargs и kwargs – общепринятые имена переменных, а разбирать мы будем звездочки перед ними.
В примере функция принимает обязательный аргумент value, а остальных аргументов она как бы не ожидает. В таком случае *args упаковывает все не именованные аргументы в кортеж, а **kwargs – все именованные в словарь.
Конструкция с *args, **kwargs получается достаточно полезной, если мы не знаем, кто и в каких целях будет использовать нашу функцию. То есть, мы можем запихнуть в аргументы практически что угодно.
#функцииtype можно получить тип объекта. Но не все так просто, по сути type служит динамической заменой инструкции class и позволяет создавать новые объекты типа во время исполнения.
Первый принимаемый аргумент является именем класса и становится атрибутом __name__; второй аргумент является кортежем с перечисленными базовыми типами и становится атрибутом __base__; словарь будет являться телом класса и станет атрибутом __dict__.
#type #classgetsizeof(object[, default]) из модуля sys. Так как в python все по сути является объектами, то и вычислить размер в памяти мы можем у любого такого объекта.
И хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.
Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .
Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора.
#getsizeofthis.
Но здесь забавно то, как этот модуль реализован: оригинальный текст зашифрован с помощью алгоритма ROT13 и декодируется на лету.
Такой подход противоречит философии Дзена, но некоторые считают, что сделано это намеренно. Любые правила имеют свои исключения и всегда следовать им не получится.
#zenDecimal, но и его может не хватить в некоторых случаях.
В данной связи, для идеальных вычислений лучше использовать класс Fraction, т.к. он работает с числами в виде рациональных дробей.
#decimal
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
