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 44 513 подписчиков, занимая 3 049 место в категории Технологии и приложения и 14 343 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 44 513 подписчиков.
Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -112, а за последние 24 часа — -12, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.55%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.69% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 471 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 196 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 10 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.
curl_cffi?
curl_cffi - это обертка над библиотекой libcurl, предоставляющая Python-разработчикам удобный интерфейс для отправки HTTP-запросов, управления сессиями и обработки ответов.
Плюсы использования curl_cffi:
- Поддерживает подделку отпечатков JA3/TLS и http2.
- Гораздо быстрее, чем requests/httpx, сопоставимо с aiohttp/pycurl.
- Одинаковый синтаксис как и у requests.
- Предварительно скомпилирован, поэтому вам не нужно компилировать его на вашем компьютере.
- Поддерживает asyncio с поворотом прокси для каждого запроса.
- Поддерживает http 2.0, что не предоставляет requests.
Пример использования curl_cffi:
from curl_cffi import Curl
# Создание объекта Curl
curl = Curl()
# Установка URL
curl.setopt(Curl.URL, 'https://api.example.com')
# Выполнение GET-запроса
curl.perform()
# Получение ответа
response = curl.getvalue()
# Вывод результата выполнения запроса
print(response)
В данном примере мы создаем объект Curl, устанавливаем URL и выполняем GET-запрос. Результат запроса сохраняется в переменной response.
Настройка параметров запроса:
from curl_cffi import Curl
# Создание объекта Curl
curl = Curl()
# Установка URL
curl.setopt(Curl.URL, 'https://api.example.com')
# Установка параметров запроса
curl.setopt(Curl.HTTPHEADER, ['Content-Type: application/json'])
curl.setopt(Curl.POSTFIELDS, '{"key": "value"}')
# Выполнение POST-запроса
curl.perform()
# Получение ответа
response = curl.getvalue()
# Вывод результата выполнения запроса
print(response)
В данном примере мы добавляем заголовок и данные для POST-запроса. Метод setopt используется для установки различных параметров запроса.
Модуль curl_cffi обладает богатым функционалом, таким как управление cookie, обработка редиректов, аутентификация, и многое другое.
Надеюсь, что вы найдете модуль curl_cffi полезным в ваших проектах, требующих взаимодействия с внешними серверами по протоколу HTTP. Для более подробной информации ознакомьтесь с документацией.
#python #curl_cffios. Этот модуль предоставляет широкий спектр функций, позволяющих выполнять операции с файлами, директориями, переменными окружения и многими другими аспектами операционной системы.
Что такое модуль os?
Модуль os в Python предоставляет множество функций для работы с операционной системой, делая их доступными для Python-разработчиков. Он позволяет выполнять различные операции, такие как чтение и запись файлов, управление процессами, работа с директориями и многое другое.
Преимущества использования модуля os:
- Кросс-платформенность: Модуль os предоставляет абстракцию для операций, специфичных для операционной системы, что обеспечивает кросс-платформенную совместимость.
- Работа с файлами и директориями: Вы можете легко выполнять операции чтения, записи, удаления файлов, а также управлять структурой директорий.
- Управление процессами: Модуль os позволяет вам взаимодействовать с процессами операционной системы, запускать новые процессы и многое другое.
- Переменные окружения: Вы можете управлять переменными окружения вашего приложения, что полезно при конфигурировании и настройке.
Как использовать модуль os?
Для начала работы с модулем os, вам необходимо просто импортировать его:
import os
Затем вы можете использовать различные функции модуля os в зависимости от ваших потребностей. Например, для получения текущей директории:
current_directory = os.getcwd()
print("Текущая директория:", current_directory)
Модуль os предоставляет множество других функций, таких как os.listdir(), os.mkdir(), os.remove() и многие другие, для выполнения различных операций.
#python #osPython-проектах - Poetry. Poetry представляет собой интуитивно понятный инструмент, который упрощает создание, управление и публикацию пакетов, делая процесс разработки более прозрачным и удобным.
Poetry - это инструмент для управления зависимостями и управления проектами в Python. Он предоставляет удобный способ определения зависимостей, настройки окружения и управления проектом с использованием файла pyproject.toml.
Преимущества использования Poetry:
- Простота: Poetry предоставляет простой и интуитивно понятный способ управления зависимостями, позволяя сосредоточиться на коде, а не на конфигурации.
- Управление версиями: Poetry автоматически создает файлы requirements.txt и Pipfile.lock, обеспечивая точное управление версиями зависимостей.
- Встроенная документация: Интегрированная поддержка документации и команд для упрощения публикации пакетов.
- Интеграция с проектами: Poetry легко интегрируется в процессы разработки и может использоваться вместе с такими инструментами, как VSCode, PyCharm и другими.
Как использовать Poetry?
Для начала работы установите Poetry с помощью следующей команды:
pip install poetry
Инициализируйте новый проект:
poetry new your_project
Добавьте зависимости:
poetry add package_name
И Poetry автоматически обновит ваш файл pyproject.toml и управит зависимостями.
#python #poetry #pyprojecttomlloguru, которая предоставляет простые и эффективные средства для логирования ваших приложений на Python. loguru призвана упростить процесс создания и анализа логов, делая его более интуитивно понятным и гибким.
Что такое loguru?
loguru - это библиотека для логирования в Python, созданная с упором на простоту использования и выразительность. Она предоставляет удобный синтаксис для настройки логирования и поддерживает различные форматы вывода, а также обеспечивает автоматическую ротацию лог-файлов.
Преимущества loguru:
1. Простота использования: loguru предлагает чистый и интуитивно понятный синтаксис для логирования, что упрощает его внедрение в ваши проекты.
2. Гибкость: Вы можете легко настраивать формат вывода, выбирать уровни логирования и добавлять собственные обработчики.
3. Автоматическая ротация: Библиотека автоматически управляет ротацией лог-файлов, предотвращая переполнение дискового пространства.
4. Поддержка различных форматов вывода: loguru поддерживает вывод в различных форматах, включая JSON, CSV, и прочие.
#python #loguru #логированиеPython. Для этих задач отлично подходит модуль subprocess, который предоставляет удобный способ запуска внешних процессов, передачи данных им и получения результатов выполнения.
Что такое subprocess?
subprocess - это модуль Python, который предоставляет множество возможностей для запуска новых процессов, подключения к существующим процессам, а также обмена данными между вашим кодом и внешними программами.
Пример использования subprocess:
import subprocess
# Простой пример: выполнение команды "ls" в командной строке
result = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# Вывод результата выполнения команды
print(result.stdout)
В данном примере мы использовали subprocess.run для выполнения команды "ls -l". Параметр stdout=subprocess.PIPE указывает на перенаправление вывода команды в переменную result.stdout. Параметр text=True гарантирует, что вывод будет в текстовом формате.
Передача данных и получение результата:
import subprocess
# Передача данных в команду и получение результата
input_data = "Hello, subprocess!"
result = subprocess.run(['echo', input_data], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# Вывод результата выполнения команды
print(result.stdout)
В данном примере мы использовали команду echo для вывода переданных данных. subprocess.run позволяет передавать данные в команду через параметр input.
subprocess также предоставляет множество других функций для более сложных сценариев взаимодействия с процессами, таких как запуск процесса в фоновом режиме, обработка ошибок, а также потоковый вывод данных.
#python #subprocess #внешниепроцессы #команднаястрока #программированиеPython кода - Black. Black - это автоматический форматтер кода, который помогает вам избавиться от несогласованных стилей и выравнивает ваш код согласно официальным рекомендациям PEP 8.
Что такое Black?
Black - это инструмент для автоматического форматирования Python кода, разработанный с учетом строгих принципов. Он призван обеспечить единообразие в структуре кода и упростить его чтение для всех участников проекта.
Преимущества использования Black:
- Единообразие: Black гарантирует, что ваш код будет соответствовать стандартам PEP 8, что делает его более читаемым и понятным.
- Автоматизация: Black автоматически форматирует код, что позволяет избежать рутинных задач по выравниванию и форматированию.
- Интеграция: Black легко интегрируется в ваш рабочий процесс с помощью популярных инструментов разработки, таких как VSCode, PyCharm и других.
- Кастомизация: Вы можете настроить некоторые параметры Black, чтобы адаптировать его к вашим потребностям.
Как использовать Black?
Для начала, установите Black с помощью pip:
pip install black
Затем, вы можете использовать Black для форматирования вашего кода следующим образом:
black your_python_file.py
Black автоматически примет ваш код и приведет его к согласованному стилю. Вы также можете настроить некоторые аспекты форматирования, чтобы сделать его идеально подходящим для вашего проекта.
#python #Black #форматирование #код #PEP8Python с использованием библиотек Alembic и SQLAlchemy. Эта связка инструментов позволяет легко мигрировать схему базы данных, управлять версиями и обеспечивает удобный способ разработки и поддержки приложений.
Что такое Alembic и SQLAlchemy?
SQLAlchemy - это мощная библиотека для работы с базами данных в Python. Она предоставляет ORM (Object-Relational Mapping), что делает работу с базой данных более Pythonic. Вы можете определять модели данных, выполнять запросы и манипулировать данными, используя чистый Python.
Alembic - это инструмент для управления миграциями базы данных. Он позволяет создавать и применять миграции для изменения структуры базы данных, такие как создание таблиц, добавление столбцов или изменение индексов.
Пример использования Alembic и SQLAlchemy:
1. Установка библиотек:
pip install sqlalchemy alembic2. Инициализация Alembic:
alembic init my_migration3. Определение моделей данных в
SQLAlchemy:
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
4. Создание миграции:
alembic revision --autogenerate -m "Create user table"5. Применение миграции:
alembic upgrade headТеперь вы можете легко управлять структурой базы данных, создавать новые миграции и применять их, чтобы обновить вашу базу данных. Полезные ссылки: - SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/ - Alembic: https://alembic.sqlalchemy.org/ #python #sqlalchemy #alembic #базаданных #миграции
Scikit-Learn , которая является мощным инструментом для создания и обучения моделей машинного обучения в Python. Scikit-Learn предоставляет широкий спектр алгоритмов и инструментов для задач классификации, регрессии, кластеризации, и многих других. Это отличное введение в мир машинного обучения.
Что такое Scikit-Learn?
Scikit-Learn (sklearn) - это библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет простой и единый интерфейс для множества алгоритмов машинного обучения. Она поддерживает задачи как классификации, так и регрессии, а также кластеризации, извлечение признаков, и многое другое. Scikit-Learn также включает в себя множество инструментов для предобработки данных и оценки производительности моделей.
Для чего можно использовать Scikit-Learn?
1. Классификация: Scikit-Learn предоставляет множество алгоритмов классификации, таких как метод опорных векторов (SVM), случайные леса, наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия и другие. Эти алгоритмы позволяют решать задачи бинарной и многоклассовой классификации.
2. Регрессия: Scikit-Learn поддерживает регрессию, что позволяет создавать модели для прогнозирования числовых значений. Линейная регрессия, регрессия на основе деревьев, и множество других методов доступны для решения задач регрессии.
3. Кластеризация: Для задач кластеризации, Scikit-Learn предоставляет алгоритмы, такие как K-средних, иерархическая кластеризация, агломеративная кластеризация и многое другое. Эти методы позволяют группировать данные на основе их сходства.
Scikit-Learn предоставляет множество инструментов для выбора, настройки и оценки моделей машинного обучения. Она идеально подходит для начинающих и опытных разработчиков, желающих погрузиться в мир машинного обучения.uiautomator2, которая предоставляет мощные инструменты для автоматизации тестирования и взаимодействия с мобильными приложениями на платформе Android.
Эта библиотека может пригодиться для создания автотестов, скриптов для тестирования пользовательского интерфейса, и многих других задач, связанных с мобильной разработкой.
Что такое uiautomator2?
uiautomator2 - это Python-библиотека, предоставляющая возможность управления устройствами Android и взаимодействия с приложениями на них. Она основана на Google's Android Testing Support Library и является мощным инструментом для автоматизации действий на устройствах Android.
С uiautomator2, вы можете выполнять действия, такие как нажатие кнопок, ввод текста, чтение содержимого экрана устройства и многое другое, что делает ее полезной для автоматизации тестирования мобильных приложений.
#Python #uiautomator2 #автоматизацияprettytable, который позволяет красиво выводить таблицы.
Итак, имена столбцов задается с помощью атрибута table.field_names. А добавлять строки с данными в таблицу можно методом table.add_row([]), передавая туда список элементов.
Но даже если вы не фанат командной строки, то иногда нужно сохранить отчет о работе вашей программы в текстовый файл. В таком случае можно сохранить саму таблицу, вызвав метод table.get_string().
#трюки #prettytablePython, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных.
Что такое icecream?
icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе.
Преимущества icecream перед стандартным print:
1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным.
2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа.
Настройка icecream:
icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.
from icecream import ic, install
install(autodetect=True, includeContext=True)
number = 42
ic(number)
text = "Привет, мир!"
ic(text)
Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'
Автор идеи поста: @hexvel
Если у вас есть предложения для следующего поста, делитесь в комментариях!
#Python #logging #icecream
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
