فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Python Academy

رفتن به کانال در Telegram

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

شبکه:Книги | Аудиокниги روسيا14 325 فناوری و برنامه‌ها3 047...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python Academy

کانال Python Academy (@python_academy) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 43 962 مشترک است و جایگاه 3 047 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 14 325 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 43 962 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 26 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -301 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.86% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.22% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 135 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 977 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 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 27 اکتبر, 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.

43 962

مشترکین

-524 ساعت

-697 روز

-30130 روز

2 135

نمایش های پست

~ 97724 ساعت

~ 1 25648 ساعت

4.86%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

43 954

Точка входа В некоторых языках программирования есть функции main(), 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. #main

43 954

Преобразования текста в аудио с помощью Python Для преобразования текста в аудио на Python можно использовать библиотеку gTTS (Google Text-to-Speech). В данном примере мы используем текст "Привет!» на русском языке, создаем объект gTTS и сохраняем аудиофайл "hello.mp3". Затем мы воспроизводим аудиофайл с помощью утилиты mpg321.

43 954

Проверяем скорость интернета Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела. У объекта класса Speedtest 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

43 954

Именованные кортежи Кортежи tuple, по своей сути, являются неизменяемыми списками. Структура данных удобная, но мы можем получать данные, используя только числовые индексы. Нет возможности дать имена отдельным элементам, сохранённым в кортеже. Это может повлиять на читаемость кода. И в таком случае используют именованные кортежи namedtuple из collections. Каждый объект в именованном кортеже может быть доступен через уникальный, удобный для чтения человеком, идентификатор. При этом вся функциональность от обычных кортежей сохраняется. #namedtuple

43 954

Вычисление размера объектов Для вычисления размера объекта мы можем использовать функцию getsizeof(object[, default]) из модуля sys. Так как в python все по сути является объектами, то и вычислить размер в памяти мы можем у любого такого объекта. И хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов. Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError . Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора. #getsizeof

43 954

Загрузка файлов асинхронно Если у нас есть список URL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз. Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс. Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения. С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельную обработку. Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего. #python #threading

43 954

One Day Offer для Python-разработчиков! 15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework Команда создаёт платформу для GenAI-агентов в банке — чтобы ИИ надёжно работал в реальных финпроцессах: безопасно, под высокой нагрузкой и с пользой. Чем предстоит заниматься: • развивать backend на Python • подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG • строить пайплайны оценки качества агентов • участвовать в архитектуре и ревью кода Встречаемся 15 августа онлайн. Регистрируйся по ссылке

43 954

Преобразование аудиофайлов с помощью Python В Python существует множество способов для выполнения конвертации аудиофайлов из одного формата в другой. Одним из наиболее удобных инструментов для этого является модуль pydub. Этот модуль служит оболочкой для ffmpeg и предоставляет возможности по загрузке, редактированию и сохранению аудиофайлов в различных форматах, поддерживаемых ffmpeg. Для начала работы с файлом, используем метод from_ с указанием необходимого формата из класса AudioSegment, или же обратимся к более универсальному методу from_file, предоставляя путь к файлу и его формат. Когда файл загружен, для его конвертации и сохранения в желаемом формате применяем метод export объекта класса AudioSegment, созданного на предыдущем шаге. #python #pydub

43 954

Работаем с zip архивами Для упрощения работы с zip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл – это архив, содержащий сжатые файлы. Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile. Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию. #zipfile

43 954

Константы пакета string Встроенный модуль string предоставляет расширенный функционал для работы со строками. Про форматируемые шаблоны из этого пакета мы рассказывали в прошлом посте. Сейчас поговорим про константы этого модуля. Из интересного стоит выделить ascii_letters, punctuation, digits и whitespace — символы ascii, знаки пунктуации, цифры и пробельные символы. Применение подобных констант может быть не очевидно с первого взгляда. Но подобные значения часто используются, например, в работе с алфавитом или в условном генераторе паролей. К тому же часто бывает, что разработчики делают костыли и создают свои собственные константы в коде вместо того, чтобы импортировать уже готовые из модуля string. #строки #string

43 954

Выходные, которые настроят твой IT-путь – Сбер. Среда Weekend, 15-16 августа Это нишевый фестиваль для своих: тех, кто уже в комьюнити, и тех, кто только ищет себя в IT. Мы создали три среды — ты точно найдёшь свою: • human.env — честные, смешные и местами беспощадные стендапы и рассказы про работу. • growth.env — воркшопы и дискуссии от IT‑сообществ Сбера. С тебя — вопрос, с команды — ответ. • party.env — DIY, танцы и большая финальная вечеринка с музыкальными хедлайнерами. Выбирай свою среду — или пройди все три: пусть эти выходные станут началом чего‑то большего!

43 954

Получаем гласные Этот пример возвращает в строке найденные гласные "a e i o u". Это может оказаться полезным при поиске или обнаружении гласных.

43 954

Использование внешних процессов в Python с помощью subprocess В мире программирования бывают моменты, когда необходимо взаимодействовать с внешними программами из кода на Python. Для этих задач отлично подходит модуль subprocess, который предоставляет удобный способ запуска внешних процессов, передачи данных им и получения результатов выполнения. Что такое subprocess? subprocess - это модуль Python, который предоставляет множество возможностей для запуска новых процессов, подключения к существующим процессам, а также обмена данными между вашим кодом и внешними программами. Пример использования subprocess:

import subprocess

# Простой пример: выполнение команды "ls" в командной строке
result = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)

# Вывод результата выполнения команды
print(result.stdout)

В данном примере мы использовали subprocess.run для выполнения команды "ls -l". Параметр stdout=subprocess.PIPE указывает на перенаправление вывода команды в переменную result.stdout. Параметр text=True гарантирует, что вывод будет в текстовом формате. Передача данных и получение результата:

import subprocess

# Передача данных в команду и получение результата
input_data = "Hello, subprocess!"
result = subprocess.run(['echo', input_data], stdout=subprocess.PIPE, text=True)

# Вывод результата выполнения команды
print(result.stdout)

В данном примере мы использовали команду echo для вывода переданных данных. subprocess.run позволяет передавать данные в команду через параметр input. subprocess также предоставляет множество других функций для более сложных сценариев взаимодействия с процессами, таких как запуск процесса в фоновом режиме, обработка ошибок, а также потоковый вывод данных. #python #subprocess

43 954

Итерируемый счетчик Еще один классный итератор из itertools — 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. #itertools

43 954

Создание дочернего процесса Метод os.fork() создаёт дочерний процесс в том же месте кода, вызывая системную функцию fork(), и возвращает PID (Process Identifier), который равен PID дочернего процесса в родительском процессе и нулю в новом. Кстати, получается интересный случай, в коде примера выполняется и блок if, и else. Если не знать про os.fork() и посмотреть вывод подобного кода, то возникнет много вопросов. #os #fork #процессы

43 954

Упрощение создания операторов сравнения Для создания объектов с поддержкой операторов сравнения в классе обычно требуется реализовать большое количество магических методов, а именно – __lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__. Про то, что делает каждый из них расскажем отдельным постом, но сейчас покажем, как можно сильно упростить реализацию подобного класса. Для этого можно использовать декоратор total_ordering из пакета functools. В таком случае достаточно реализовать в классе только __lt__ и __eq__. Эти два метода являются минимумом, который нужен декоратору для конструирования остальных методов. #классы

43 954

Делегирующие генераторы Давайте создадим простенькую генераторную функцию subgen, которая будет возвращать числа от 0 до переданного аргумента. А также ещё одну генераторную функцию delegator, которая будет возвращать числа из итерируемого объекта source, который передадим в качестве аргумента. Цикл, который можно написать в delegator, можно заменить всего лишь одной строчкой. То есть yield from заменяет цикл for, в котором только возвращаются значения через yield. Грубо говоря, такая конструкция является неким туннелем передачи данных туда и обратно. В нашей ситуации delegator можно назвать делигирующим генератором, а subgen подгенератором. #генераторы

43 954

pow() В Python функция pow() используется для вычисления степени числа. Вот как она работает:

result = pow(x, y, z)

где: x — основание степени, y — показатель степени, z (необязательный параметр) — модуль, по которому производится вычисление. Если z указан, то pow(x, y, z) возвращает (x y) % z. Если z не указан, то возвращается x y. #python

43 954

Получение срезов итераторов Если вы попытаетесь получить срез итератора, то столкнётесь с ошибкой TypeError, сообщающей о том, что на объект-генератор нельзя оформить подписку. Однако эта проблема поддаётся решению (см картинку). Воспользовавшись методом itertools.islice, можно создать объект islice, который представляет собой итератор, выдающий нужные элементы. Однако здесь важно отметить то, что эта конструкция использует все элементы генератора вплоть до начала среза и все элементы в объекте islice. #python

43 954

Деструкторы При уничтожении экземпляра класса в большинстве языков вызывается специальный метод, который называется деструктор. В Python деструктор можно переопределять с помощью магического метода __del__, который вызовется автоматически при удалении объекта. Вообще деструкторы крайне редко переопределяется в Python, но полезно знать, что именно эти методы отвечают за очистку при удалении объекта. #классы