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 44 492 suscriptores, ocupando la posición 3 046 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 334 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 44 492 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -116, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.65% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 480 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 180 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 13 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.
itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.
Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.
Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.
#itertoolstime из модуля time, которая возвращает текущее время в формате Unix.
Перед исполнением нашего кода сохраним начальное время, а после — конечное. Путем вычета первого из второго и получим время исполнения программы.
Использование time.time() — не самый точный и лучший вариант, но, например, для быстрого сравнения двух разных частей кода подходит хорошо.
#timefor, но само выражение ставите перед ключевым словом for. Также можно добавлять условия в конце записи.
Как правило, списковые включения работают заметно быстрее, чем циклы. Однако, злоупотреблять этим не рекомендуется, так как это зачастую снижает читаемость кода.
#списки #словариshutil многие уже, вероятно, знакомы, но его обычно используют в контексте задач копирования, переноса файлов и папок.
Но с помощью shutil мы можем даже получить информацию о памяти на жестком диске компьютера. Метод disk_usage возвращает количество всей, занятой и свободной памяти.
Так как все три значения возвращаются в байтах, в примере мы их перевели и вывели в гигабайты для лучшей наглядности.
#shutilheapq, который, как можно понять по названию, реализует структуру даных куча.
Особенности и пользу этой структуры данных пока что разбирать не будем, но посмотрим на два интересных метода в этом модуле.
С помощью методов nsmallest и nlargest можно получить наименьшие и наибольшие элементы в списке.
Первым аргументов передается, сколько элементов нужно взять, вторым — список.
#heapself), ни класс (cls) в аргументах. То есть такие методы не могут модифицировать ни объект, ни сам класс.
Реализовать статический метод можно двумя способами. Один из них — присвоить классу новый метод, напрямую передав изначальный метод в функцию staticmethod.
Но так делать не принято, поэтому чаще всего staticmethod используют в качестве декоратора при написании методов прямо в классе.
#staticmethodvenv, который позволяет создавать виртуальные окружения удобно и быстро. Пример представлен на картинке.
Скрипт activate в директории bin предназначен для активации окружения, а команда deactivate в уже активированном окружении — для выхода из него.
В случае успешного создания и активации у вас в терминале должно появится название вашего виртуального окружения в круглых скобках.
#venv exit создана для удобства работы в интерактивном режиме, однако не рекомендуется использовать её внутри скриптов.
По факту функция просто поднимают исключение SystemExit. А при попытке вызова без скобок напишут подсказку о правильном способе выхода из интерпретатора.
Использовать sys.exit() стоит потому, что этот метод лежит в стандартном модуле и всегда там доступен. Также это довольно явный способ завершения программы.
#sys #exit from package import * будет подключены либо все модули и объекты модуля __init__.py, либо то, что находится в переменной __all__ в том же модуле __init__.py — подробнее про эту переменную было в посте ранее.
Также примечателен файл __init__.py, который раньше был обязателен для создания пакетов. С версии Python 3.3 его необходимость пропала. Однако его функциональность на этом не заканчиваются.
#модули #пакетыstr.replace(), который позволяет заменять части строк.
Первым аргументом передается подстрока, которая будет изменяться в исходной строке. Вторым аргументом — то, на что будет заменяться.
Также есть третий, опциональный, аргумент, который отвечает за то, сколько раз вы хотите заменить старую подстроку на новую. По умолчанию, все вхождения заменяются.
#строки
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
