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 3 048 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 44 507 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.
functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.
Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.
#функции #reducezip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
#функции #zipCounter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
#collections #counterkey функции sorted для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.
#словари #сортировкаdis позволяет декомпилировать написанную вами программу в байт-код Python.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
#модули #dishowdoi, можете взглянуть на модуль, который обращается к API Википедии.
Устанавливается этот модуль через пакетный менеджер pip. А использовать его можно без всяких трудностей – всё самое важное показано на картинке.
#модули #wikipediaRecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов.
Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии. Хотя делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает много памяти.
И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы, но это вы и так сами знаете.
#рекурсия #лимитыmutagen. Модуль позволяет получить всю основную информацию об аудиофайле: длину, битрейт, исполнителя и так далее.
Модуль поддерживает форматы метаданных APEv2 и ID3v2, анализируя все кадры ID3v2.4 (посмотреть все нужные теги ID3v2 можно тут).
#audio #mutagenBaseException от которого наследуются все остальные исключения.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы ловим ошибки и делаем свои операции.
Стоит учесть, что мы можем делать бесконечное количество вложенных блоков.
Грамотным способом является вылавливать только те исключения, которые мы ожидаем.
#exceptionspyenv выглядит так:
— Позволяет изменять глобальную версию Python для каждого пользователя;
— Обеспечивает поддержку версий Python для каждого проекта;
— Позволяет переопределить версию Python с помощью переменной окружения;
— Выполняет поиск команд из нескольких версий Python одновременно.
Кстати, этот проект основан на rbenv и ruby-build и модифицирован для Python.
#pyenvplotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график.
Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив:
data = [1, 1.3, 2.1, 4, 3.5, 7]
Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.
Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.
Кроме этого plotly позволяет строить такие графики как:
— Точечные графики;
— Круговые диаграммы;
— Гистограммы;
— Тепловые карты;
— Пузырьковые диаграммы;
— И многие другие.
Больше подробно об этой библиотеке и способы ее применения можно посмотреть тут. Интерактивный пример работы с plotly можно посмотреть тут.
#plotly
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
