[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 64 156 подписчиков, занимая 2 042 место в категории Технологии и приложения и 9 505 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 64 156 подписчиков.
Согласно последним данным от 07 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 196, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 16.22%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 9.48% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 10 408 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 6 081 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 64.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, soft, install, pip, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 08 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
Python — один из самых распространенных языков программирования в Data Science (третье место в опросе разработчиков StackOverflow). Популярность языка обусловлена наличием множества пакетов, которые можно использовать для решения различных задач в области науки о данных, включая машинное обучение, предварительную обработку данных, анализ данных и их визуализацию. Новичку в этой области может быть сложно понять, с чего начать, особенно при таком обилии ресурсов — в Python имеется более 100 000 встроенных библиотек, и выучить их все просто невозможно. Именно поэтому в этой статье мы рассмотрим 8 самых полезных библиотек Python для Data Science.#article #python #doc
multiprocessing
> Идеален для тяжёлых вычислений на нескольких ядрах.
* Process — запуск нового процесса
* Pool — пул воркеров
* Queue, Pipe — обмен данными
* Manager — разделение объектов между процессами
* Lock, Semaphore — синхронизация
* cpu_count() — сколько у тебя вообще ядер?
⚡️ threading
> Для I/O задач, где важна отзывчивость: загрузка веб-страниц, параллельный логинг и т.д.
* Thread — запуск нового потока
* Timer, Event, Barrier — управление временем и синхронизацией
* enumerate(), current_thread() — управление потоками
🌐 asyncio
> Современный подход: запуск кучи задач внутри одного потока.
* async / await — ключевые слова
* asyncio.run(), asyncio.gather() — запуск корутин
* Поддержка библиотек:
* aiohttp — запросы к сайтам
* aiofiles — работа с файлами
🔒 Условия гонки и безопасность
Race condition (состояние гонки) — когда два потока одновременно хотят изменить одну и ту же переменную. Кто первый встал — того и тапки. Итог: баги, которых потом не найдёшь.
Потокобезопасность достигается через:
* Lock, RLock
* Локальные данные потока (threading.local())
✅ Асинхронность в деталях
Асинхронная программа:
* запускает задачу;
* пока ждёт ответа — делает что-то ещё;
* возвращается к задаче, когда пришёл ответ.
Пример:
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
return await resp.text()
async def main():
html = await fetch('https://example.com')
print(html)
asyncio.run(main())
📌 Главное по теме:
🔧 Сравнение подходов:
📌 multiprocessing
• Параллельность: ✅
• Делит память: ❌
• Для чего: тяжёлые CPU-задачи
📌 threading
• Параллельность: ❌ (из-за GIL)
• Делит память: ✅
• Для чего: задачи с вводом/выводом (I/O)
📌 asyncio
• Параллельность: ❌
• Делит память: ✅
• Для чего: сетевые и файловые задачи
🔥 Закрепим:
* Нужна мощь ядра? — multiprocessing
* Много сетевых вызовов и ожиданий? — asyncio
* Быстрая и простая многозадачность? — threading
* GIL — особенность Python, но не приговор
📂 Сохраняй шпаргалку, пригодится!
@python2day
#doc #python #cheatsheetfrom io import StringIO
from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter, PDFResourceManager
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
# PDFMiner Analyzers
rsrcmgr = PDFResourceManager()
sio = StringIO()
codec = "utf-8"
laparams = LAParams()
device = TextConverter(rsrcmgr, sio, codec=codec, laparams=laparams)
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
# path to our input file
pdf_file = "sample.pdf"
# Extract text
pdfFile = open(pdf_file, "rb")
for page in PDFPage.get_pages(pdfFile):
interpreter.process_page(page)
pdfFile.close()
# Return text from StringIO
text = sio.getvalue()
print(text)
# Freeing Up
device.close()
sio.close()
Пример извлечения изображений:
import fitz
import io
from PIL import Image
# path to our input file
pdf_file = "sample.pdf"
# Input PDF file
pdf_file = fitz.open(pdf_file)
for page_no in range(len(pdf_file)):
curr_page = pdf_file[page_no]
images = curr_page.getImageList()
for image_no, image in enumerate(curr_page.getImageList()):
# get the XREF of the image
xref = image[0]
# extract the image bytes
curr_image = pdf_file.extractImage(xref)
img_bytes = curr_image["image"]
# get the image extension
img_extension = curr_image["ext"]
# load it to PIL
image = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
# save it to local disk
image.save(open(f"page{page_no+1}_img{image_no}.{img_extension}", "wb"))
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubimport requests
from typing import Optional
def get_exchange_rate(base_currency: str, target_currency: str) -> Optional[float]:
"""
Получает курс обмена из base_currency в target_currency.
:param base_currency: Базовая валюта (например, 'USD').
:param target_currency: Целевая валюта (например, 'RUB').
:return: Курс обмена или None в случае ошибки.
"""
url = f"https://open.er-api.com/v6/latest/{base_currency}"
try:
response = requests.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
rate = data["rates"].get(target_currency)
if rate is None:
print(f"Курс для {target_currency} не найден.")
return None
return rate
except requests.RequestException as e:
print(f"Ошибка при запросе к API: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
base = "USD"
target = "RUB"
rate = get_exchange_rate(base, target)
if rate:
print(f"Курс {base} к {target}: {rate}")
else:
print("Не удалось получить курс обмена.")
# Курс USD к RUB: 80.926191
👨💻 Подходит для автоматизации, личных проектов или просто чтобы каждый день знать, пора ли покупать iPhone или подождать.
📂 Код уже готов — бери, дорабатывай, засовывай в своего ассистента.
#python #code #soft
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
