Python Academy
Ir al canal en Telegram
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
Red:📈 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 43 948 suscriptores, ocupando la posición 3 052 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 331 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 43 948 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -295, y en las últimas 24 horas de -14, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.86%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.23% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 138 visualizaciones. En el primer día suele acumular 980 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- 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 28 octubre, 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.
43 948
Suscriptores
-1424 horas
-767 días
-29530 días
Archivo de publicaciones
43 948
Чтение аудио-файлов в массив numpy
Одним из основных действий в начале аудиоанализа конечно же является чтение аудио-файла и выгрузка его звукового временного ряда в виде массива
numpy. Для этих целей хорошо подходит модуль scipy.io.wavfile, входящий в состав библиотеки scipy и предоставляющий функции для чтения и записи wav файлов.
Для чтения используем функцию read, которая возвращает частоту дискретизации и массив numpy со значениями звукового давления для каждого кадра. Т.к. файлы формата wav могут состоять из одного(моно) либо из двух(стерео) каналов, то и массив numpy будет, соответственно, являться одномерным либо двумерным (по подмассиву на каждый канал).
В качестве примера также добавили построение в matplotlib графика сигнала по полученным значениям.
#scipy #audio43 948
Упаковка параметров с помощью urlencode
Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:
url = 'https://example.com?item={}&size={}&color={}&amount={}'.format('t-shirt', 'M', 'white', 5)
Смотрится не слишком презентабельно, однако есть слегка более длинный, но значительно улучающий читаемость кода вариант – функция urlencode из из модуля urllib.43 948
Импорт антигравитации
Достаточно старая, но все же интересная пасхалка: если в коде прописать
import antigravity, то при запуске скрипта откроется страница в браузере, которая содержит шутку про то, насколько же всё-таки язык простой.
#пасхалки43 948
Сортировка списков по ключу
У списков есть метод
sort(), 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.
#списки43 948
Explicit Conversion Flag
Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля
format перед его непосредственным форматированием.
Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:
!r – преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s – преобразует значение в строку, используя функцию str()
В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде).
#repr #str #format43 948
Визуализация данных на карте с Folium
Folium позволяет как и привязать данные к карте для визуализации фоновых картограмм, так и передавать векторные, растовые, HTML визуализации в качестве маркеров на карте.
Библиотека поддерживает настраиваемые наборы фрагментов MapBox или Cloudmade.
Есть разные виды маркеров начиная с простого маркера местоположения в стиле листовки с всплывающим окном и всплывающей подсказкой HTML.
Вы так-же можете налаживать изображения, видео, GeoJSON и TopoJSON.
Результат работы — https://i.imgur.com/QhNDb5I.png
#Folium
43 948
Работа с методом str.replace() в Python
Python предлагает множество удобных встроенных методов для работы со строками. Один из таких методов - str.replace(), который используется для замены частей строки.
Метод принимает два основных аргумента: первый - это подстрока, которую нужно заменить в исходной строке, а второй - это подстрока, на которую происходит замена.
Кроме того, существует третий необязательный аргумент, определяющий количество замен старой подстроки на новую. Если он не указан, метод заменяет все вхождения.
#python #replace43 948
Not a Number
В модуле
math 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 #tips43 948
Как работают статические методы
Статические методы создаются в классе при помощи декоратора
@staticmethod. Такие методы привязаны к классу, а не объекту — в этом и есть основное отличие.
Такой тип методов не может модифицировать ни объект, ни сам класс. То есть передавать объект или класс и прописывать self или cls в аргументах не нужно.
Обычную функцию стоит вносить в класс в качестве статического метода в том случае, когда эта функция логически относится к классу и имеет смысл там быть.
#ооп43 948
Оператор неравенства и Дядя Бэрри
Вспомним немного историю: 1 апреля 2009 года выпустили PEP 401, в котором говорилось, что Гвидо ван Россум покидает команду Python.
На его замену должен был прийти Barry Warsaw, который имел официальный статус Friendly Language Uncle For Life (FLUFL) — в переводе, дружелюбный дядя языка на всю жизнь.
И этот Дядя Бэрри предложил заменить "противный" знак неравенства
!= на <>. Изменения обещали выпустить в последующих версиях, но его можно было протестировать и раньше времени.
Для этого можно импортировать barry_as_FLUFL из пакета __future__. Результат можете посмотреть на картинке сверху.
Это всё, конечно же, было первоапрельской шуткой, но оператор <> всё ещё доступен и является некой пасхалкой.
#пасхалка43 948
Привычка на ВСЮ ЖИЗНЬ: научиться с пользой убивать время в дороге, на скучной паре или унылой работе.
📚Лучшее средство — слушать книги. Они нереально расширяют кругозор, прокачивают красноречие и словарный запас. И их удобно слушать на фоне.
В телеге есть бот, который БЕСПЛАТНО ищет тысячи аудиокниг. А если любите читать, а не слушать — обычные книги тоже есть.
🎧 Пока не забанили, сохраняйте ссылку: @flibustatopbot
43 948
Как работают арифметические операции
Если кто-то еще не знает, то в Python всё является объектами: числа в том числе. И при любых операциях, включая арифметические, у объектов вызываются магические методы.
Например, при сложении у объекта первого слагаемого вызывается соответствующий магический метод и в качестве аргумента передается объект второго слагаемого.
Еще стоит отметить, что у
float поддерживается деление с остатком, то есть метод __div__. А int имеет только деление с округлением, реализованное в методе __floordiv__.
#magic43 948
Отлавливаем баги с assert
При выполнении инструкции
assert 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 #assert43 948
Параметры *args и **kwargs
Все хоть раз видели такую запись, и сейчас мы узнаем, что это за символы. Сообщу сразу, что
args 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.
#функции43 948
Аргументы командой строки
При запуске программ через терминал можно указывать аргументы через пробел. В Python список этих аргументов хранится в переменной
argv во встроенном модуле sys.
Первым элементом всегда является имя запускаемого скрипта, вторым и далее — непосредственно сами аргументы.
#sys43 948
Определение литеральных типов
Когда нам может понадобится определить из полученной строки литеральный тип (строки, числа, списки, кортежи, словари, логические значения и None), мы можем воспользоваться функцией
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_eval43 948
Сохранение документации функции при декорировании
У декораторов существует ряд проблем, одна из которых заключается в том, что, после оборачивания функции в декоратор, на выходе мы не можем получить информацию атрибутов
__name__ и __doc__, нужные для документации функции.
Вместо значений данных атрибутов исходной функции мы будем получать значения функции обертки.
Для решения этой проблемы можно воспользоваться декоратором functools.wraps, применяя его к обертке нашего декоратора. В результате имя и сигнатура функции, передаваемой в декоратор, будут копироваться в обертку.
#декораторы #wraps43 948
Нижнее подчеркивание
В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания. Хотя такое имя не достаточно описательно и не должно использоваться, есть по крайней мере три случая, когда
_ имеет общепринятый смысл.
Первое, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны — например, в циклах for.
Второе, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
Третье, документация модуля gettext рекомендует псевдоним _() для функции gettext(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
#тонкости43 948
Слоты в классах
По умолчанию в Python в классах используется словарь
__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 #slots43 948
Работа с YAML-Файлами в Python с Помощью Библиотеки PyYAML
PyYAML позволяет эффективно работать с файлами в формате YAML (YAML Ain't Markup Language), который широко используется для конфигураций, настроек и обмена данными в структурированной форме.
import yaml
data_to_write = {'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'Example City'}
with open('example.yaml', 'w') as file:
yaml.dump(data_to_write, file, default_flow_style=False)
with open('example.yaml', 'r') as file:
loaded_data = yaml.safe_load(file)
print(f"Загруженные данные: {loaded_data}")example.yaml):
age: 30
city: Example City
name: John Doe
PyYAML для записи словаря data_to_write в файл example.yaml и затем загружаем данные из этого файла обратно в переменную loaded_data.
Библиотека PyYAML предоставляет удобные средства для работы с данными в формате YAML в Python. Будь то сохранение конфигураций, обмен структурированными данными или другие сценарии, где YAML имеет преимущество, PyYAML обеспечивает легкость в использовании и читаемый код🐍
#python #yaml #pyyaml