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 44 464 подписчиков, занимая 2 927 место в категории Технологии и приложения и 14 052 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 44 464 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 153, а за последние 24 часа — -24, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.93%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 191 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 051 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 01 сентября, 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.
getattr, setattr, delattr и hasattr.
По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.
Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.
На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.
#классы #атрибутыl является список, а переменная g хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.
Нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы — используйте генераторы коллекций.
А если же значения понадобятся еще не скоро или неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.
#генераторыpip — устанавливается она сразу вместе с интерпретатором.
Установить или удалить пакет можно через команды install и uninstall. После них нужно перечислить необходимые пакеты через пробел.
Команды list и freeze покажут все пакеты в текущем окружении, а также их версии. Обратите внимание на то, как выглядит вывод каждой из них.
А с помощью show можно посмотреть информацию о конкретном пакете: название, версию, описание, автора, лицензию и другое.
#pipSalary) является полем другого (Employee). Сложного здесь, как вы видите, ничего нет.
Ассоциированные объекты зачастую могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора.
В таком случае необходимо использовать слабые ссылки из модуля weakref, о котором поговорим позже.
#классы #оопSalary) является полем другого (Employee). Сложного здесь, как вы видите, ничего нет.
Ассоциированные объекты зачастую могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора.
В таком случае необходимо использовать слабые ссылки из модуля weakref, о котором поговорим позже.
#классы #оопcontextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.
Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.
Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.
Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.
#contextlib__enter__ и __exit__. Но такой подход может показаться слегка сложным.
Так вот, помимо написания своего класса, есть еще один способ создать контекстный менеджер — использовать декоратор @contextmanager из встроенного пакета contextlib.
Первая часть функции tag, которая идёт до yield, выполняется при входе в блок with. Затем исполняется сам этот блок, а после этого завершается оставшаяся часть, которая идет после yield.
#contextlibfloat поддерживается деление с остатком, то есть метод __div__. А int имеет только деление с округлением, реализованное в методе __floordiv__.
#magiccalendar есть функция month(), которая вернет календарь указанного месяца в виде строки, как показано в примере. А функция calendar() выдаст целый год.
Если строки строки не устраивают, то в модуле есть много методов для получения самых разных итераторов. А еще там можно даже получить календарь в виде HTML.
Кстати, модуль является встроенным, отдельно его устанавливать не нужно.
#calendar