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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Academy
Канал Python Academy (@python_academy) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 44 499 подписчиков, занимая 3 048 место в категории Технологии и приложения и 14 340 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 44 499 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -109, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.58%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.69% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 482 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 197 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 12 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.
locals() возвращает словарь переменных из текущего пространства имён. Ключи словаря — названия переменных, а значения — это их значения.
С помощью похожей функции globals() можно получить все переменные конкретного модуля в таком же виде.
Еще обратите внимание на результат второй функции: там много разных переменных, которые мы явно не объявляли — про некоторые из них скоро расскажем.
#переменныеcycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта.
Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента.
Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
#itertoolsrandom больше среднего.
betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов).
gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности).
paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности).
Кстати, можете посмотреть на графиках результаты вызова этих функций по 100к раз тут, тут и тут.
#randomdict.keys() можно получить ключи словаря в виде списка, dict.values() — то же самое, но со значениями.
А метод dict.items() возвращает список из кортежей, которые содержат ключи и соответствующие значения.
#словариargparse.
Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument.
Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье.
После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами.
#argparsedifflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую исходную.
Этот метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент — список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.
#difflibsubprocess, который позволяет вызывать любую программу, как если бы это была обычная функция.
Все запускаемые команды импортируются, как обычные функции, но функциями не являются, а лишь динамически обращаются к командам системы. Таким образом мы можем по сути обратиться к любой программе в системе.
sh полагается на системные вызовы Unix и работает только в Unix-подобных операционных системах, т.е. данный модуль не подойдет для работы с Windows.
Для обращения к командам программы и передать набор аргументов команды, мы можем передать их как обычные аргументы функции.
Также в модуле реализована функция which, которая находит полный путь до программы либо возвращает None, если программа не найдена.
#shpartial 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.
#functoolsdatetime, time, calendar, dateutil, pytz и другие;
— В них слишком много типов: date, time, datetime, tzinfo, timedelta, relativedelta и т. д.
И вот на днях я наткнулся на пакет arrow, который их решает. Во-первых, там есть все необходимое. Во-вторых, все объекты имеют один и тот же тип Arrow.
Большой плюс в том, что пакет совместим с основными встроенными типами. Например, выше я преобразовал datetime в Arrow и обратно.
Еще из приятных бонусов: там есть функция humanize, которая конвертирует время в читаемый текст.
#время #arrow|, с помощью которого можно это делать ещё проще.
#словари
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
