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 44 508 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 44 508 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.
Decimal, 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.
#decimalint, float, и подобными. Но кроме них в Python существует еще один довольно интересный тип, а именно, complex.
В Python комплексные числа представлены в виде x + iy. А точнее говоря, вместо буквы i здесь используется буква j, во избежание некоторой путаницы, поскольку i чаще всего занята под циклы. Python преобразует реальные числа x и y (будь то int или float) в комплексное с помощью функции complex(x,y).
Комплексное число легко можно превратить в строку с помощью функции str или посчитать его модуль с помощью функции abs, а также для доступа к его реальной или мнимой частям можно воспользоваться методами real и imag.
Хотя complex и является встроенным типом, для более удобной работы с комплексными операциями рекомендуется импортировать модуль cmath.
#complexitertools — это count, который генерирует бесконечную последовательность чисел.
В аргументах можно задать значения start и step: первый отвечает за начальное значение, а второе за шаг, как и в range.
Обычно count редко используют с циклом for. Чаще можно встретить случаи с функциями типа zip или map.
#itertoolsgetattr, setattr, delattr и hasattr.
По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.
Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.
На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.
#классы #атрибутыl является список, а переменная g хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.
Нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы — используйте генераторы коллекций.
А если же значения понадобятся еще не скоро или неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.
#генераторыpip — устанавливается она сразу вместе с интерпретатором.
Установить или удалить пакет можно через команды install и uninstall. После них нужно перечислить необходимые пакеты через пробел.
Команды list и freeze покажут все пакеты в текущем окружении, а также их версии. Обратите внимание на то, как выглядит вывод каждой из них.
А с помощью show можно посмотреть информацию о конкретном пакете: название, версию, описание, автора, лицензию и другое.
#pipSalary) 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 #оопSalary) 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 #оопcontextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.
Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.
Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.
Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.
#contextlib__enter__ и __exit__. Но такой подход может показаться слегка сложным.
Так вот, помимо написания своего класса, есть еще один способ создать контекстный менеджер — использовать декоратор @contextmanager из встроенного пакета contextlib.
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, которая идет после yield.
#contextlib
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
