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 44 509 مشترک است و جایگاه 2 928 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 043 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 44 509 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 28 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 162 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.89% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.35% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 179 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 046 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 29 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.
threading новый поток выполнения может начинаться с нового threading.Thread и присвоения ему функции для выполнения.
Параметр target ссылается на функцию (или вызываемый объект), который будет работать. Нить не начнет выполнение до start, также не будет вызываться Thread объекта.
Когда my_thread завершается, вызов start выкинет исключение RuntimeError. Если вы хотите запустить Thread в фоновом режиме, то передавайте daemon=True или установите my_thread.daemon в True перед вызовом start().
#потоки #многопоточностьImage.open('resources/img/cat.jpg') считывает картинку из папки.
img.convert('L') трансформирует картинку в черно-белую.
ImageOps.invert(image) обращает цвета.
img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) вертикально отзеркаливает картинку.
img.save('grayscale_cat.jpg') сохранит картинку на диске.Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля. Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно, как показано в примере.
Хоть это и не совсем интерфейсы, но все же классная штука. Еще важно, что протоколы, как и все остальные фишки аннотаций типов, используются в основном со статически типизированным mypy.
#typing #аннотацииitertools — 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.
#itertoolsitertools — 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.
#itertoolssave().
*На втором изображении представлен результат работы программы.contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.
Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.
Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.
Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.
#contextlib__dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.
В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.
#class #slots