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 44 507 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 44 507 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.
44 507
Подписчики
-524 часа
-417 дней
-10930 день
Архив постов
44 506
Сейчас эту NFT-картинку за 100$ раздают бесплатно. За простую регистрацию. А через месяц её можно продать за 500-600$.
И таких картинок сейчас — СОТНИ. Каждый день взлетают NFT-коллекции на миллион долларов. Вы можете купить картинку за 100₽, а продать за все 250 000₽ всего за пару дней.
Чтобы узнавать о таких возможностях первыми — подписывайтесь на "Конфетти из NFT". Там рассказывают с чего начать новичкам, какие коллекции выстрелят сильнее, чем биткоин, и как купить картинку за 3$, а продать за 3000$.
Все кто разобрался в NFT не хотят делиться информацией. Чтобы быть в курсе обязательно подписывайтесь: @connft
44 506
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 506
❗️Появилась карта бомбоубежищ в Москве
Адрес ближайшего защитного сооружения лучше знать заранее.
Карта с точными адресами по ссылке
44 506
Работа с ChainMap из collections
СhainMap группирует несколько словарей или других сопоставлений вместе, чтобы создать единое представление.
Иногда нам нужно сгруппировать словари в один или же работать с множеством словарей как с одним, в этом случае вам поможет ChainMap.
Немного про особенности ChainMap:
— Представляет тот же интерфейс, что и словарь, но с дополнительными возможностями;
— Создает обновляемое представление;
— Видит внешние изменения во входных отображениях.
#collections
44 506
На курсе «Мидл python-разработчик» студенты учатся продвинутой бэкенд-разработке и получают проекты в портфолио без NDA.
→ Приходите учиться, если вы знакомы с основами Python, базами данных и API. Мы поможем стать уверенным мидлом за шесть месяцев, а не за полтора года.
Курс научит решать задачи с хранилищами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками, проектировать лаконичную архитектуру, а ещё — даст опыт командной разработки.
Что будет на учёбе:
⬛️ Код-ревью и обратная связь от старших разработчиков из Яндекса и других IT-компаний.
⬛️ Вся необходимая теория в одном месте.
⬛️ Обучение в команде на реальных рабочих задачах: студенты создадут сервисы для полноценного онлайн-кинотеатра в GitHub.
⬛️ Наставники помогут разобраться с трудностями и поделятся опытом на вебинарах и демо.
⬛️ Кураторы и дедлайны не дадут прокрастинировать.
⬛️ Карьерные консультации: наши специалисты помогут найти новый проект или сделать так, чтобы на текущей работе вам начали давать более амбициозные задачи.
→ Старт потока — 24 февраля. Учёба длится шесть месяцев.
→ Познакомьтесь с курсом и оцените свои силы во вступительном тестировании — это бесплатно.
44 506
Работаем с котировками акций в Python
Библиотека yfinance предоставляет мощный и удобный инструмент для получения информации с ресурса
Yahoo! finance в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы узнать цену акций Майкрософт.
Тикер Макйрософт называется "MSFT", именно его необходимо вписать в методе поиска:
msft = yf.Ticker("MSFT")
Цена акции находится в поле ['regularMarketPrice']:
price = msft.info['regularMarketPrice']
Кроме этого yfinance предоставляет огромное количество такой информации о тикере как:
— Исторические данные рынка;
— Информация по дивидентам;
— Информация о фирме (адрес, количество работников, прибыль) и т. д.
Больше подробно об этой библиотеке можно посмотреть тут.
Пример с постройкой графика истории цены на тикер тут.
#yfinance44 506
Яндекс ищет тех, кто пишет на Python или Go
А также тех, кто хочет перейти на них с другого языка программирования. Не пропустите момент и успейте зарегистрироваться на Fast Track для бэкенд-разработчиков 26–27 февраля. Отборочный этап длится до 23 февраля, спешите! На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, проходите отборочный этап и до встречи 26 и 27 февраля!
44 506
Missingno
Большие грязные наборы данных и часто отсутствующие значения в них — это одна из частых проблем при работы с датасетами, и это важно отлавливать такие моменты.
Для таких целей существует Missingo — библиотека, которая имеет в себе небольшой набор простых в использовании средств для визуализации отсутствующих данных и утилит, которые позволяют быстро получить сводку полноты или отсутствия вашего набора данных.
Интерактивный пример — тут.
#Missingo
44 506
Кодинг — умер. Пора переходить на простые способы обучения.
Обучиться программировать сейчас нереально — ютуберы затирают про создание телеграм-ботов, ВУЗы учат платить деньги.
Оглянитесь вокруг: джуны поголовно учат айти по картинкам. Они запоминаются в разы лучше, чем пресловутые статейки и часовые видео.
Вы тоже можете стать частью этого тренда. Достаточно читать канал Гайды программиста.
Там найдёте полезные гайды по программированию на любую тему: Python, JS, C++, хакинг, подборки книг. И всё это в картинках.
Короче, держите и изучайте, потом себе спасибо скажете: it_guides
44 506
Работаем с картинками в Python
Библиотека Pillow — это очень мощный, быстрый и удобный инструмент для обработки графики в Python.
В сегодняшнем примере мы применим ее для конвертации картинки в черно-белую, обратим цвета, вертикально отзеркалим и сохраним в файл.
Метод
Image.open('resources/img/cat.jpg') считывает картинку из папки.
img.convert('L') трансформирует картинку в черно-белую.
ImageOps.invert(image) обращает цвета.
img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) вертикально отзеркаливает картинку.
img.save('grayscale_cat.jpg') сохранит картинку на диске.
Больше официальных примеров и документацию можно посмотреть тут.
Пример можно посмотреть тут.
#pillow44 506
🐍 Изучаете Python? А вы знаете, как сделать код на Python читаемым и производительным? В этом помогают функции map, filter и reduce.
Что они себя представляют и где их применять? Расскажет 👨💻 Сурен Хоренян, разработчик на Python в МТС, 🗓 21 февраля на вебинаре в OTUS.
Преподаватель-практик познакомит вас с функциями-помощниками map, filter, reduce. Вы узнаете, где они применяются, и как их можно использовать.
Готовы узнать больше про функции map, filter и reduce?
👉🏻 Тогда регистрируйся на вебинар и подключайся https://otus.pw/YMXd/
Урок бесплатный и является частью онлайн-курса «Специализация Python Developer» для тех, кто хочет с нуля до middle-уровня освоить Python.
44 506
Генерация QR кодов
Сегодня покажем создание QR кодов. Для этого нам понадобится модуль
qrcode, который используется для создания изображений с QR кодом.
Все максимально просто, за нас по сути все делает уже написанный модуль.
Выше на картинке мы сделали простую функцию generate, которая принимает какую-то информацию и название файла, в который нужно сохранить результат в виде QR кода.
За создание картинки отвечает метод qrcode.make, который возвращает нам изображение в формате PIL.Image, а после этого мы его сохраняем в нужном нам файле.
Получившийся QR код можете посмотреть тут.
#qrcode #pillow44 506
🔥 Spark — неотъмелемый инструмент для работы с большими данными. Он используется в крупных компаниях, таких как Amazon, eBay и Yahoo. Хочешь узнать о нем больше?
📌 22 февраля в 20:00 пройдет бесплатный вебинар «Spark. Обзор фреймворка» в OTUS. Занятие проведет Дарья Абдуллина, TeamLead отдела BigData в DeltaSolutions.
✅ На открытом уроке мы обсудим:
- Что улучшили в Spark по сравнению с фреймворком MapReduce
- Как и для чего можно использовать сам Spark
- Как деплоить приложения на Spark, а также посмотрим на примеры кода
- Области применения фреймворка
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/mww08/
44 506
🔥 Spark — неотъмелемый инструмент для работы с большими данными. Он используется в крупных компаниях, таких как Amazon, eBay и Yahoo. Хочешь узнать о нем больше?
📌 22 февраля в 20:00 пройдет бесплатный вебинар «Spark. Обзор фреймворка» в OTUS. Занятие проведет Дарья Абдуллина, TeamLead отдела BigData в DeltaSolutions.
✅ На открытом уроке мы обсудим:
- Что улучшили в Spark по сравнению с фреймворком MapReduce
- Как и для чего можно использовать сам Spark
- Как деплоить приложения на Spark, а также посмотрим на примеры кода
- Области применения фреймворка
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/mww08/
44 506
Захват экрана Windows
Существует несколько библиотек на Python для захвата экрана компьютера под управлением операционной системы Windows, но самой быстрой оказалась библиотека d3dshot.
Она использует системные библиотеки DXGI и Direct3D, чтобы обеспечить чрезвычайно быструю и надежную функциональность захвата экрана.
Её можно применить, например, в реализации игровых ботов.
Пример можно посмотреть тут.
#d3dshot
44 506
📌 Развиваешься как дата-инженер? Тогда базы данных класса Massive Parallel Processing должны стать твоим неотъемлемым атрибутом.
📚 16 февраля в 16:00 (мск) пройдет вебинар «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse». Эта технология — отраслевой стандарт для хранения Больших Данных и решения разнообразных аналитических задач на их основе.
🔥 Занятие проведет Максим Мигутин, эксперт пятилетним опытом в индустрии данных и аналитики в роли внешнего консультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов.
✅ На открытом уроке мы подробно разберем:
- Что такое mpp-БД
- Какие решения есть сегодня на рынке
- Практический пример использования одной из самых инновационных mpp-систем — ClickHouse
👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на занятие
44 506
Цикл событий в Python
Цикл событий — это ядро для каждого асинхронного приложения. Он нужен для того, что бы запускать асинхронные задачи и функции обратного вызова.
Поговорим теперь о низкоуровневых методах:
get_running_loop — Возвращает текущий цикл событий в потоке. Если его нет, то будет RuntimeError. Может быть вызвана только с корутины или функции обратного вызова.
get_event_loop — Делает тоже самое что и функция выше, но если set_event_loop не был вызван, то в добавок ещё закрепит новый цикл.
new_event_loop — Создает новый цикл событий.
set_event_loop — Устанавливает цикл событий для текущего потока.
Немного о методах для работы с циклами событий:
run_forever — Запускает цикл событий до тех пока stop не будет вызван.
stop — Останавливает цикл событий.
Также есть методы is_closed и is_running для проверки состояния.
Пример можете посмотреть на картинке выше. Много другого полезного вы можете прочитать в документации.
#async44 506
Всем привет!
Появился сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам.
Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах.
Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot
44 506
Воспроизводим аудиофайлы
Для этого воспользуемся кроссплатформенным пакетом playsound, который легко устанавливается через
pip.
Он содержит в себе лишь одну полезную функцию для воспроизведения аудиофайла: playsound('path/to/file.mp3')
В качестве параметра функции можно указать путь к .mp3 или .wav файлу, или вообще его url.
#audio44 506
Пишете на Python или Go и хотите работать в Яндексе?
Или хотите перейти на них с другого языка программирования? Тогда приглашаем 26–27 февраля на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 26 и 27 февраля!
