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 44 492 подписчиков, занимая 3 046 место в категории Технологии и приложения и 14 334 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 44 492 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -116, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.65% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 480 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 180 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 13 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.
functools есть классный декоратор @cached_property, который позволяет кэшировать результат метода и загнать его в атрибут.
Таким образом, при первом обращении к атрибуту производятся вычисления в методе, а при дальнейших берется уже кэшированное значение.
Подобное кэшеирование полезно в случаях, когда в методе производятся вычисления, которые нагружают систему и занимают много времени.
По сути, @cached_property можно сравнить с комбинацией декораторов @property (про это был пост) и @functools.lru_cache (и про это тоже).
#functools #cached_propertyself, который новички прописывают в классах, даже не задумываясь о его значении.
И к счастью, все это происходит автоматически — вручную объект передавать не надо. Но для того, чтобы понять этот момент лучше, можно вызвать метод напрямую у класса и явно передать объект (пример на картинке).
Далее, уже внутри метода можно обращаться к атрибутам и другим методам у объекта. Для этого он и передается.
Проще говоря, если откинуть все технические детали, то можно сказать следующее: self указывает, что мы как бы применяем метод к самому объекту.
#классыitertools, в котором есть функции на все случаи генераторов.
В нашем случае понадобится islice, который как раз берет "срез" из генератора. В аргументах указываем объект генератора и длину среза.
Для примера мы написали функцию-генератор, которая вычисляет числа Фибоначчи. Результат можете посмотреть на картинке.
#itertoolsJMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON.
Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON).
Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.
#json #jmespathboltons, которая отлично дополняет стандартную библиотеку. Я лично сам регулярно использовал утилиты оттуда в последний месяц и теперь не понимаю, как раньше жил без этого пакета.
Название boltons произошло от слова builtins, а так называют уже встроенный функционал. То есть разработчики прямо намекают, что их библиотека должен быть по умолчанию в Python.
Внутри находится 250+ мощных инструментов, включая кеширование, 2 типа приоритетный очередей, продвинутый itertools, 2д структуры данных, обертки для сокетов и много всего другого.
В качестве примера приведу утилиту strutils. Она позволяет производить всевозможные операции со строками и экономит время на написании костылей.
На картинке выше показано, как можно легко разделить строку по знакам пунктуации, сделать слаг, вытащить текст из HTML и найти хештеги в строке.
#boltons #строкиformat 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).
#строкиRecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов.
Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии. Хотя делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает много памяти.
И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы, но это вы и так сами знаете.
#рекурсия #лимитыmoviepy позволяет обрезать и склеивать видео, добавлять видеоэффекты, а также редактировать звук.
В целом, с пакетом разбораться не сложно, базовое использование показано на картинке. В примере мы открываем два видео, склеиваем их в одно, обрезаем полученный клип, уменьшаем громкость звука и в конце сохраняем результат.
Здесь еще важно отметить, что запуск и выполнение скриптов с обработкой видео может занять относительно большое время.
Такой пакет полезен в случаях, когда требуется обработать очень много видео по одному и тому же принципу.
#moviepyname, addres, email и job создадут для вас случайные имена, адреса, почты и названия работ.
Еще есть метод text(), который генерирует случайный текст, но, как видите в примере, результат получается неосмысленный.
Вообще методов в пакете много, продемонстрировать все в одном посте нереально, поэтому можете почитать больше в документации.
Плюс здесь еще в том, что данные можно локализировать под свой язык. Для примера мы поставили русский.
#fakerany возвращает значение True, если хотя бы одно из переданных утверждений верно, all – в случае, если все верны.
На мой взгляд, эти две функции заслуживают отдельного внимания всего лишь из-за их простоты в использовании.
#all #any
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
