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 44 504 مشترک است و جایگاه 2 927 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 046 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 44 504 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 29 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 153 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -18 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.01% 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 2 231 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 043 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 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 30 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.
staticmethod для оборачивания исходного метода.
Однако более предпочтительным является использование staticmethod как декоратора, что упрощает объявление статических методов непосредственно внутри класса.
#python #staticmethodURL 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 #threadingsort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.
Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.
В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.
Также вместо написания обычных функций были применены анонимные, чтобы закрепить недавнюю тему о них.
#спискиadaptix работает с нативными dataclass, NamedTuple, TypedDict. Ваши модели не зависят от библиотеки и не требуют наследования от каких-либо специальных классов, позволяя моделям оставаться чистыми, а вам - следовать принципу инверсии зависимостей.
Также, библиотека позволяет легко создавать свои правила для конвертации данных и группировать их, соответствуя принципу DRY.
Особое внимание стоит обратить на возможность преобразования стилей названий полей, что полезно в web приложениях.
Приятным бонусом будет то, что adaptix до двух раз быстрее чем pydantic v2 (бенчмарки).
#python #typing #adaptixgetattr, setattr, delattr и hasattr.
По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.
Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.
На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.
#классы #атрибутыPython существует несколько библиотек, однако наиболее эффективной оказалась d3dshot.
Библиотека d3dshot использует системные библиотеки DXGI и Direct3D для быстрого и надежного захвата экрана.
Эта библиотека идеально подходит для создания игровых ботов.
#python #d3dshotPydantic - это библиотека для Python, предназначенная для парсинга и валидации данных. Она использует статическую типизацию для атрибутов классов, что облегчает проверку данных при создании объектов.
Этот инструмент особенно полезен при работе с JSON: он автоматизирует проверку структуры, необходимых полей и значений.
Pydantic поддерживает не только стандартные типы данных, но и специализированные, такие как email, URL-адреса и номера платежных карт.
Для более подробного примера и документации можно обратиться сюда.
#python #pydanticzip в Python формирует итератор, объединяющий элементы из нескольких списков. Это удобно для одновременного перебора элементов нескольких списков в цикле for или для реализации параллельной сортировки.
Пример:
# Допустим, у нас есть два списка
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
# Используем функцию zip для объединения этих списков
zipped = zip(list1, list2)
# Теперь мы можем перебрать объединенные элементы
for num, letter in zipped:
print(f"Число: {num}, Буква: {letter}")
# Вывод:
# Число: 1, Буква: a
# Число: 2, Буква: b
# Число: 3, Буква: c
#python #zipMoviePy - это удобный пакет для выполнения различных задач по редактированию видео, включая обрезку и склейку клипов, добавление видеоэффектов и редактирование аудиодорожки.
Пакет достаточно прост в освоении, и базовые принципы его использования можно увидеть на примере. В данном случае, мы открываем два видеофайла, соединяем их в один, обрезаем получившийся клип, уменьшаем громкость звука и сохраняем итоговый результат.
Стоит учитывать, что обработка видео, особенно больших файлов, может занять значительное время.
MoviePy особенно полезен, когда необходимо автоматизировать обработку большого количества видео по единому алгоритму.
#python #moviepyPython отсутствует оптимизация хвостовой рекурсии, что часто приводит к ошибке RecursionError при разработке рекурсивных алгоритмов.
Однако, используя модуль sys, можно узнать и даже изменить максимально допустимую глубину рекурсии. Несмотря на это, следует быть осторожным с увеличением лимита, так как каждый вызов рекурсии потребляет значительное количество памяти.
В большинстве случаев предпочтительнее использовать итеративные подходы, такие как циклы, вместо рекурсии.
#python #recursion