Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python Academy
Открыть в Telegram
Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Academy
Канал Python Academy (@python_academy) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 44 545 подписчиков, занимая 3 037 место в категории Технологии и приложения и 14 315 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 44 545 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -28, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.45%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.59% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 429 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 155 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как строка, модуль, документация, taskiq, yaml.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников
Чат канала: @python_academy_chat
Сотрудничество: @zubar89
Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 06 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.
44 545
Подписчики
+124 часа
+587 дней
-2830 день
Архив постов
44 549
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.
#python #speedtest44 549
Инкремент с помощью __pos__
В Python нет операции инкремента
++ как в си-подобных языках, поэтому используется x += 1. Однако запись ++x является валидным кодом (но не x++), так как это просто два унарных оператора сложения.
При применении унарного плюса у объекта вызывается магический метод __pos__, то есть запись ++x можно понять как x.__pos__().__pos__(). Зная это, можно реализовать класс, который будет представлять число и поддерживать поведение инкремента.
Код на картинке может показаться сначала немного сложным, но лучше проследить логику и понять работу метода __pos__. Если реализовать все остальные необходимо магические методы, то может получится полноценный класс числа, но в продакшне такие приколы лучше не писать.
#магические_методы #__pos__44 549
Ускоряем код с помощью векторизации
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.
Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией
my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.
По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.
#vectorize #numpy44 549
Работа с датой и временем
Dateutil – предоставляет расширения для методов, уже имеющихся в datetime, имеет возможности для обработки сырых данных.
Dateutil разбит на несколько подклассов:
easter — используется для вычисления даты и времени с учетом разных календарей, а именно: западный,православный,юлианский.
parser — включает в себя продвинутый парсер даты и времени, с помощью которого мы можем парсить разные форматы.
relativedata — предназначен для замены компонентов даты.
Так-же следуют упомянуть utils , он содержит основные функции для работы с датой и временем.
#Dateutil44 549
Получение аудиопотока с микрофона
Библиотека
PyAudio предоставляет возможности для записи аудиопотока с различных устройств.
PyAudio работает посредством кросс-платформенной библиотеки PortAudio (поэтому необходимо заранее установить пакет разработки portaudio19-dev).
В приведенном примере мы создаем объект класса PyAudio и открываем поток с рядом констант для настройки аудиопотока, поступающего с микрофона (для выбора другого устройства нужно передать его номер в качестве аргумента input_device_index).
Данный объект потока позволяет считывать с устройства с помощью метода stream.read(). Полученную информацию мы можем использовать для дальнейшего анализа и модификации.
В примере же мы просто считываем 10 секунд, после чего записываем их в аудио-файл wav.
#pyaudio #audio44 549
Дескрипторы
Дескриптор – это атрибут объекта со “связанным поведением”, то есть такой атрибут, при доступе к которому его поведение переопределяется методом протокола дескриптора. Если хотя бы один из этих методов определен в объекте, то можно сказать, что этот метод – дескриптор.
Для того, чтобы определить свой собственный дескриптор, обычно определяют три специальных метода класса
__get__, __set__ или __delete__. После этого можно создать новый класс и в атрибут этого класса записать объект типа дескриптор.
У данного объекта будет переопределено поведение при доступе к атрибуту (__get__), при присваивании значений (__set__) или при удалении (__delete__).
#классы #дескрипторы44 549
Метод join у строк
У строк есть полезный метод
str.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки.
Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод.
Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке.
#строки44 549
Бесконечность
Вообще
float является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity.
Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом.
Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения.
#float44 549
Создание QR-кода с помощью qrcode инструмента
Воспользуйтесь этим простым, но эффективным инструментом для генерации QR-кодов. Для рисования изображений необходима библиотека
Pillow, так что проверьте ее наличие перед началом работы.
Для получения изображения с QR-кодом достаточно использовать метод make(), передав ему нужные данные. Сохранить результат можно с помощью метода save(), примененного к созданному объекту изображения.
Помимо этого, инструмент предлагает возможность интеграции изображений в QR-коды и поддерживает шесть различных стилей оформления. Более подробную информацию, включая продвинутые примеры использования, вы найдете в официальной документации по ссылке.
#qrcode44 549
Функция zip
Функция
zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
#функции #zip44 549
Counter из collections
Counter — это подкласс словаря dict. Сама коллекция нужна для хранения элементов в виде словарных ключей, а их счетчики хранятся в виде значений словаря.
Для отсутствующих элементов вернется 0 вместо KeyError.
Немного о методах:
elements — возвращает итератор по элементам, каждый из которых повторяется столько раз, сколько его количество.
most_common — возвращает список из n наиболее распространенных элементов.
#collections44 549
Удаление префиксов и суффиксов
По какой-то неизведанной причине многие разработчики посчитали эту фичу в обновлении 3.9 не очень интересной и попросту забыли. И зря.
Некоторые на полном серьезе для таких целей до сих пор пытаются использовать забагованные
.strip и .lsrtip. Точнее, большинство просто не до конца понимают, как работают эти два метода.
И всё же, в Python 3.9 были добавлены методы для строк .removeprefix и .removesuffix, предназначенные специально для удаления префиксов и суффиксов в строках.
#строки44 549
Explicit Conversion Flag
Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля
format перед его непосредственным форматированием.
Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:
!r – преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s – преобразует значение в строку, используя функцию str()
В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде).
#repr #str #format44 549
Паттерн проектирования Singleton
Одиночка или же синглтон – это паттерн проектирования, описывающий объект, у которого имеется один единственный экземпляр.
Метод
__new__ вызывается для создания экземпляра класса, перед вызовом __init__. На вход первым аргументом метод принимает сам класс, а возвращать должен уже экземпляр (даже можно экземпляр и другого класса).
В примере мы проверяем, есть ли значение у атрибута instance. Если нет, то присваиваем атрибуту экземпляр этого же класса. А если уже экземпляр создан, то просто его возвращаем.
То есть при вызове конструктора класса Singleton, будет возвращаться один и тот же объект из памяти.
#классы #паттерны44 549
Применяем pathlib взамен os
В Python 3 стандартная библиотека включает модуль
pathlib, предоставляющий функцию Path, которая обеспечивает все необходимое для эффективной работы с путями к файлам.
Одно из наиболее впечатляющих преимуществ использования pathlib - это упрощение работы с путями за счет использования Path вместо os.path.join, представляя более простой и изящный метод, как показано на изображении.
В общем, этот модуль предлагает замену функциям для работы с файловыми путями из модуля os, таким как os.mkdir или os.path, на более удобные альтернативы.
#path #os44 549
Использование аннотаций типов в Python
Python, язык с динамической типизацией, позволяет работать с переменными различных типов. Иногда это может привести к ошибкам из-за неправильного использования типов .
Начиная с версии 3.6, Python поддерживает аннотации типов для переменных, атрибутов классов, аргументов функций и их возвращаемых значений, что помогает улучшить читаемость кода и предотвратить ошибки, связанные с типами данных.
#python #typing
44 549
Создание и использование виртуальной среды
virtualenv — инструмент для создания изолированных сред Python. Программа создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, необходимых для проекта.
Создание новой виртуальной среды требуется только один раз для каждого проекта, для которого вы хотите изолировать зависимости:
python3 -m venv venv
Это создаст папку venv, содержащую оснастку сценариев и копию python самого двоичного файла. Название папки не имеет значения.
Чтобы активировать виртуальную среду, нужно запустить activate файл: source venv/bin/activate и далее мы можем свободно устанавливать любые зависимости, которые никак не скажутся на работе в будущих проектах.
#virtualenv44 549
Работа с YAML-Файлами в Python с Помощью Библиотеки PyYAML
PyYAML позволяет эффективно работать с файлами в формате YAML (YAML Ain't Markup Language), который широко используется для конфигураций, настроек и обмена данными в структурированной форме.
import yaml
data_to_write = {'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'Example City'}
with open('example.yaml', 'w') as file:
yaml.dump(data_to_write, file, default_flow_style=False)
with open('example.yaml', 'r') as file:
loaded_data = yaml.safe_load(file)
print(f"Загруженные данные: {loaded_data}")example.yaml):
age: 30
city: Example City
name: John Doe
PyYAML для записи словаря data_to_write в файл example.yaml и затем загружаем данные из этого файла обратно в переменную loaded_data.
Библиотека PyYAML предоставляет удобные средства для работы с данными в формате YAML в Python. Будь то сохранение конфигураций, обмен структурированными данными или другие сценарии, где YAML имеет преимущество, PyYAML обеспечивает легкость в использовании и читаемый код🐍
#python #yaml #pyyaml44 549
Многопоточность
В модуле
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 #многопоточность44 549
Слияние аудио и видео потоков
Проблема с получением видео в высоком качестве со звуком с
YouTube связана с использованием технологии DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), которая не предусматривает наличие звуковой дорожки в потоке.
Решением является отдельное получение аудио и видео потоков и их последующее объединение с использованием программы ffmpeg.
Необходимо выбрать соответствующие аудио и видео потоки, затем использовать полученные URL в команде ffmpeg для запуска процесса загрузки и слияния потоков.
#python #ffmpeg #pytube