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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python Academy
کانال Python Academy (@python_academy) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 44 539 مشترک است و جایگاه 2 947 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 133 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 44 539 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 147 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -12 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.80% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.34% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 137 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 042 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 3 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند строка, модуль, документация, taskiq, yaml تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников
Чат канала: @python_academy_chat
Сотрудничество: @zubar89
Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
_ 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.
#тонкостиpass ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.
Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.
Или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.
#passfrom, после которого требуется указать ещё одно исключение. Это исключение будет подвязано к вызванному в атрибут __cause__ (поддерживает запись).
В результате, если вызванное исключение не обработано, то на вывод будут отправлены оба исключения.
#exceptionDecimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.
Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.
#числа #fractionsave().
*На втором изображении представлен результат работы программы.pytube предоставляет всю небходимую функциональность для скачивания видео с YouTube, а также для сбора всей информации о нем.
Для работы нам необходимо создать объект класса YouTube. Помимо ссылки на видео в конструктор можно передать в качестве параметров функции для обработки прогресса загрузки и завершения.
Большинство видео на ютубе не имеют аудиодорожки на потоках с высоким разрешением, свыше 720p — это связано с технологией передачи DASH, которую использует YouTube.
На картинке мы показали как отфильтровать потоки с прогрессивной передачей и выбрать из полученного списка с максимальным доступным разрешением до 720p.
Для загрузки выбранного потока используем функцию download(), в функцию можно передать в качестве параметров путь до директории для сохранения и имя файла.
#python #youtubethreading для создания параллельных потоков выполнения и улучшения производительности ваших приложений.
threading позволяет создавать легковесные потоки, которые выполняются параллельно, ускоряя выполнение задач. Это особенно полезно в сценариях, где есть задачи, которые можно выполнить независимо друг от друга.
Пример:
import threading
import time
# Функция, которую будем выполнять в параллельных потоках
def print_numbers():
for i in range(5):
time.sleep(1) # Эмулируем длительную операцию
print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")
# Создаем два потока
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 1")
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 2")
# Запускаем потоки
thread1.start()
thread2.start()
# Ожидаем завершения потоков перед завершением программы
thread1.join()
thread2.join()
print("Главный поток выполнения завершен.")
В данном примере создаются два потока, каждый из которых выполняет функцию print_numbers, эмулируя длительную операцию с использованием time.sleep. Запуск потоков осуществляется с помощью метода start(), и главный поток ожидает их завершения с использованием метода join().
Модуль threading предоставляет удобные средства для работы с параллельными потоками в Python, что позволяет улучшить производительность приложений. Однако, следует быть внимательными при работе с потоками из-за потенциальных проблем с блокировками и синхронизацией данных. Попробуйте интегрировать threading в свой код и ускорьте выполнение задач! 💻
#python #threadingPython-приложений, то библиотека gc (Garbage Collector) вам точно пригодится. Давайте рассмотрим, почему.
gc в Python предназначена для автоматического управления памятью, освобождая вас от рутины по управлению объектами. Это особенно полезно в задачах, связанных с избежанием утечек памяти и оптимизацией её использования.
import gc
gc.enable()
class SampleObject:
def __init__(self, value):
self.value = value
objects_list = [SampleObject(i) for i in range(1000000)]
gc.collect()
# Пример обработки данных (например, фильтрация объектов)
filtered_objects = [obj for obj in objects_list if obj.value % 2 == 0]
gc.collect()
print(filtered_objects[:10])
В приведенном коде мы создаем список объектов SampleObject, который может занять значительное количество памяти. После обработки данных или в других стратегических точках программы, вызывается сборщик мусора для освобождения памяти, занятой неиспользуемыми объектами.
Использование библиотеки gc в Python может значительно улучшить производительность ваших программ, освободив вас от рутины по управлению памятью. Это особенно важно в проектах с большим объемом данных или длительным временем выполнения.
#python #gc #garbagecleanerip2geotools, который обеспечивает возможность получения геолокации по IP из различных баз данных.
Пример кода для получения информации по IP с использованием класса DbIpCity, представляющего некоммерческую базу данных, выглядит следующим образом:
from ip2geotools.databases.noncommercial import DbIpCity
def get_ip_geolocation(ip_address):
try:
response = DbIpCity.get(ip_address, api_key='free')
city = response.city
region = response.region
country = response.country
latitude = response.latitude
longitude = response.longitude
print(f"Информация о местоположении для IP {ip_address}:")
print(f"Город: {city}")
print(f"Регион: {region}")
print(f"Страна: {country}")
print(f"Широта: {latitude}")
print(f"Долгота: {longitude}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка при получении информации по IP {ip_address}: {e}")
ip_address_to_check = '8.8.8.8'
get_ip_geolocation(ip_address_to_check)
Этот код использует метод get из класса DbIpCity для получения информации о местоположении по заданному IP-адресу. Помните о том, что для использования некоторых баз данных может потребоваться API-ключ.
#python #ip2geotoolsuiautomator2, которая предоставляет мощные инструменты для автоматизации тестирования и взаимодействия с мобильными приложениями на платформе Android.
Эта библиотека может пригодиться для создания автотестов, скриптов для тестирования пользовательского интерфейса, и многих других задач, связанных с мобильной разработкой.
Что такое uiautomator2?
uiautomator2 - это Python-библиотека, предоставляющая возможность управления устройствами Android и взаимодействия с приложениями на них. Она основана на Google's Android Testing Support Library и является мощным инструментом для автоматизации действий на устройствах Android.
С uiautomator2, вы можете выполнять действия, такие как нажатие кнопок, ввод текста, чтение содержимого экрана устройства и многое другое, что делает ее полезной для автоматизации тестирования мобильных приложений.
#python #uiautomator2 #автоматизацияPython, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных.
Что такое icecream?
icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе.
Преимущества icecream перед стандартным print:
1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным.
2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа.
Настройка icecream:
icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.
from icecream import ic, install
install(autodetect=True, includeContext=True)
number = 42
ic(number)
text = "Привет, мир!"
ic(text)
Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'
#Python #logging #icecreamsorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.
Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит.
В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.
#списки #сортировкаmain(), с которых начинается выполнение программы. Но в Python весь код исполняется построчно.
Как вариант, многие пишут основную логику программы в обычную функцию main(), а вызывают ее только в условии if __name__ == '__main__'. Здесь стоит объяснить отдельно про то, что такое __name__.
Переменная __name__ — это специальная переменная, которая будет равна '__main__', только если файл запускается как основная программа. А при импорте в качестве модуля выставляется равной имени модуля.
Таким образом, программа корректно заработает, только если запустить ее напрямую. Если импортировать ее как модуль в другой скрипт, то условие не сработает.
#mainSpeedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.
#speedtest