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 44 530 مشترک است و جایگاه 2 929 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 041 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 44 530 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 152 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.81% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.33% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 140 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 039 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 27 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.
Python для обработки передаваемых аргументов и создания удобного интерфейса командной строки существует отличный модуль argparse.
Для начала нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который можно добавить аргументы с необходимыми параметрами с помощью метода add_argument.
Первым параметром метод add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опциональных аргументов (опциональные аргументы идентифицируются через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемыми значениями аргумента.
После добавления всех аргументов их нужно спарсить с помощью метода parse_args. На выходе получится объект, содержащий все переданные аргументы.
#python #argparseFFmpeg - это бесплатная и открытая библиотека и набор инструментов для обработки мультимедийных файлов. Она предоставляет мощные возможности для работы с видео, аудио и другими мультимедийными данными. FFmpeg является одним из самых популярных и универсальных инструментов для обработки мультимедиа в мире.
Для начала использования FFmpeg, вы можете установить библиотеку командой pip install ffmpeg-python. После этого, вы можете создавать собственные скрипты для обработки видео и аудио файлов, определяя нужные операции и параметры. ffmpeg-python обладает мощными возможностями для конвертации, обрезки, склеивания и многого другого.
Исходный код и документация доступны тутSpeechRecognition — это библиотека на Python, которая предоставляет возможность использовать API для распознавания речи от различных компаний, таких как Google, Microsoft, IBM и другие. Кроме того, она поддерживает работу в офлайн-режиме.
Эта библиотека упрощает процесс интеграции голосовых команд и обработки аудиоданных в ваших проектах. Благодаря широкому спектру возможностей, SpeechRecognition подходит для создания приложений с голосовым управлением, интеллектуальных ассистентов и многого другого.
#python #speechrecognitionzip 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.
#zipfilePython предлагает множество удобных встроенных методов для работы со строками. Один из таких методов - str.replace(), который используется для замены частей строки.
Метод принимает два основных аргумента: первый - это подстрока, которую нужно заменить в исходной строке, а второй - это подстрока, на которую происходит замена.
Кроме того, существует третий необязательный аргумент, определяющий количество замен старой подстроки на новую. Если он не указан, метод заменяет все вхождения.
#python #replacepartial из стандартной библиотеки functools.
Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.
Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.
#functoolsdeque предпочтительнее, чем обычный список, когда нужны более быстрые операции добавления и вытаскивания элементов с начала и конца контейнера.
deque обеспечивает линейную сложность O(1) для операций добавления и выталкивания, у стандартного списка сложность по этим операциям O(n).
Для deque есть возможность использовать стандартные функции — sum, min, max и другие.@staticmethod. Такие методы привязаны к классу, а не объекту — в этом и есть основное отличие.
Такой тип методов не может модифицировать ни объект, ни сам класс. То есть передавать объект или класс и прописывать self или cls в аргументах не нужно.
Обычную функцию стоит вносить в класс в качестве статического метода в том случае, когда эта функция логически относится к классу и имеет смысл там быть.
#оопPyJWT — это библиотека Python, предназначенная для кодирования, декодирования и проверки подлинности JSON Web Tokens (JWT).
JWT — это открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и независимый способ безопасной передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Эта информация может быть проверена и доверена, так как она подписана цифровой подписью.
В этом примере мы создаём JWT, который содержит идентификатор пользователя и срок его действия. Затем мы декодируем и проверяем токен, чтобы убедиться, что он ещё действителен и подлинен.
#python #pyjwt__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.
#contextlibparamiko позволяет устанавливать соединение с удаленными машинами по протоколу SSH2 и производить там все те же операции, если бы вы подключались через, например, утилиту ssh на линуксе.
Использовать модуль достаточно просто, пример основный методов на картинке выше. Кстати, интересный факт, Paramiko — это сочетание слов "параноик" и "друг" на языке эсперанто.
Устанавливается пакет привычным образом через пакетный менеджер pip. А документацию можете изучить тут.
#sshPython можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler и objgraph. Эти инструменты помогут вам выявить, какие объекты удерживают ссылки и могут вызывать утечки памяти.
Memory Profiler позволяет получить детальный отчет о потреблении памяти в каждой строке кода вашего скрипта. Чтобы воспользоваться этим инструментом, запустите вашу программу с помощью следующей команды:
python -m memory_profiler my_script.py
objgraph помогает визуализировать ссылки между объектами, что позволяет легко понять, какие объекты удерживают ссылки на другие объекты. Например, следующий код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, и все объекты, которые ссылаются на них.
Оба инструмента просты в использовании и предоставляют мощные средства для выявления и устранения утечек памяти в вашем приложении.
#python #memoryprofiler #objgraph-X для указания различных вариантов реализации.
Например, -X dev запускает скрипт в режиме разработки с функциями отладки и runtime-проверки, которые не используются по умолчанию из-за своей медлительности.
Также этот режим выводит дополнительные предупреждения в следующих случаях:
— Незакрытые файлы;
— Unawaited корутины;
— Неизвестная кодировка для str.encode;
— Проблемы с выделением памяти.
В целом, классная штука и имеет смысл периодически запускать скрипты в таком режиме, чтобы не упустить никакие баги.
#pythonmoviepy позволяет обрезать и склеивать видео, добавлять видеоэффекты, а также редактировать звук.
В целом, с пакетом разбораться не сложно, базовое использование показано на картинке. В примере мы открываем два видео, склеиваем их в одно, обрезаем полученный клип, уменьшаем громкость звука и в конце сохраняем результат.
Здесь еще важно отметить, что запуск и выполнение скриптов с обработкой видео может занять относительно большое время.
Такой пакет полезен в случаях, когда требуется обработать очень много видео по одному и тому же принципу.
#moviepywarnings предоставляет возможность управления предупреждениями, которые могут быть выведены во время выполнения программы.
Модуль warnings полезен, когда необходимо предупредить пользователя о каком-либо условии в программе и это условие не требует создания исключения и завершения программы.
Кроме того, вы можете настроить различные параметры для управления предупреждениями, такие как фильтрация предупреждений определенного типа или их преобразование в ошибки.
#pythoncaptcha и Pillow, который используется для создание изображений в captcha.
Все максимально просто, за нас по сути все делает уже написанный в модуле код. Создаем объект изображения ImageCaptcha, на который будет нанесен текст. После чего вызываем метод write с заданным текстом и именем файла, в который будет записано изображение.
#captcha