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
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Academy
Канал Python Academy (@python_academy) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 44 527 подписчиков, занимая 2 936 место в категории Технологии и приложения и 14 060 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 44 527 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 151, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.33% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 185 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 039 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 28 августа, 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.
44 527
Подписчики
-724 часа
-837 дней
+15130 день
Архив постов
44 524
Считаем ссылки на объект
В
Python практически никогда не нужно волноваться об управлении памятью, потому что все это делается автоматически.
Счетчик ссылок — это то, что помогает при проверке того, следует ли выполнять сборку мусора или нет. Сборщик мусора удаляет объект из памяти в случае, если на него ничего не ссылается.
Если на объект ссылается другой объект, то он имеет ненулевое значение ссылок и не может быть собран как мусор (если, конечно, вы не удалите вручную).
В примере выше продемонстрирован простой способ, как можно посмотреть количество ссылок у объекта.
#python #ctypes44 524
Делаем планировщик задач
К моему удивлению, далеко не все знают про пакет
schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.
Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.
Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.
#python #schedule44 524
Используем Tortoise ORM для работы с базой данных в Python
Tortoise ORM - это современный и эффективный инструмент для работы с базами данных в Python, который предоставляет асинхронный интерфейс доступа к данным. Он позволяет удобно выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete) с данными и облегчает работу с базами данных.
Для использования Tortoise требуется установить соответствующий пакет через pip. После этого можно создавать модели данных, которые будут отображать структуру таблиц в базе данных.
В этом примере мы создаем модель User, представляющую таблицу пользователей. Затем мы подключаемся к базе данных, создаем таблицу users и выполняем операции CRUD с данными пользователя.
Tortoise ORM обеспечивает удобный и интуитивно понятный интерфейс для работы с базами данных в асинхронных приложениях Python.
#python #orm #tortoise44 524
Слайсы
Слайс (или срез, англ. slice) — это способ выбрать часть последовательности (например, строки, списка, кортежа) путем указания начального и конечного индексов, а также шага. Слайсы используются для извлечения подстрок, подсписков или подкортежей из исходной последовательности.
Слайсы полезны для работы с большими последовательностями данных и предоставляют удобный способ извлечения нужных элементов из них.
#python #slice
44 524
Отладка утечек памяти в Python приложении
Для отладки утечек памяти в
Python можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler и objgraph. Эти инструменты помогут вам выявить, какие объекты удерживают ссылки и могут вызывать утечки памяти.
Memory Profiler позволяет получить детальный отчет о потреблении памяти в каждой строке кода вашего скрипта. Чтобы воспользоваться этим инструментом, запустите вашу программу с помощью следующей команды:
python -m memory_profiler my_script.pyobjgraph помогает визуализировать ссылки между объектами, что позволяет легко понять, какие объекты удерживают ссылки на другие объекты. Например, следующий код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, и все объекты, которые ссылаются на них.
Оба инструмента просты в использовании и предоставляют мощные средства для выявления и устранения утечек памяти в вашем приложении.
#python #memoryprofiler #objgraph44 524
Общий сбор питонистов на митапе ЮMoney ™️
Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков.
✅ 3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.
О чём будут доклады?
🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберёмся, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python.
🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Поговорим про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования.
🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Поговорим про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff.
🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Обсудим, как мы применяли scrapy и playwright в ЮMoney, чтобы создать сервис модерации сайтов.
Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки 🔥
44 524
Операции с zip архивами
Для работы с
zip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.
Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.
#zipfile44 524
Метод sets.issubset()
Метод sets.issubset() позволяет проверить находится ли каждый элемент множества sets в последовательности other. Метод возвращает True, если множество sets является подмножеством итерируемого объекта other, если нет, то вернет False.
Синтаксис:
sets.issubset(other).
44 524
Разработка веб-приложений с использованием фреймворка Flask в Python
Flask - это микрофреймворк для Python, предназначенный для создания веб-приложений. Он предоставляет базовый набор инструментов и функций для обработки HTTP-запросов, управления сессиями, работе с шаблонами и многого другого. Одной из главных черт Flask является его минималистичный подход, который позволяет разработчикам выбирать только необходимые им компоненты и расширения.
В данном примере мы создаем простое веб-приложение с одним маршрутом "/", который возвращает приветственное сообщение.
Flask также предоставляет множество расширений для добавления дополнительных функций, таких как аутентификация пользователей, работа с базами данных, обработка форм и многое другое.
Для более подробной информации рекомендуется изучить официальную документацию Flask.
#python #flask44 524
Понимание различий между операторами сравнения == и is
Множество разработчиков сталкиваются с трудностями в отличии двух операторов сравнения:
== и is, что может привести к неожиданным ошибкам в коде.
Оператор == сравнивает значения двух объектов, чтобы определить их равенство. В отличие от него, оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, тем самым проверяя их идентичность.
В Python из соображений эффективности происходит кэширование небольших чисел и коротких строк, что может привести к путанице и неочевидным результатам при использовании этих операторов.
#python44 524
Работаем с буфером обмена
Здесь всё просто: есть пакет
pyperclip, который позволяют отправлять текст в буфер обмена вашего компьютера и получать его оттуда.
В этом пакете есть две основные функции — copy() и paste(), по названию которых понятно их предназначения.
Таким образом, можно прямо через код копировать вывод программы в буфер обмена вместо того, чтобы делать это вручную.
#python #pyperclip44 524
Полезность модуля math
Сложно переоценить пользу модуля
math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами.
Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере.
Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip).
#math #pi #inf44 524
Обрабатываем большие данные с Apache Spark на Yandex Data Processing
Хотите научиться управлять и анализировать терабайты данных? Попробуйте бесплатный курс от Yandex Cloud — свежий (обновлён в марте 2025) и с упором на практику.
Что внутри:
– Построение архитектуры для Big Data
– Обработка мощных массивов на Yandex Data Processing
– Управление кластерами Apache Spark
– Работа с потоками, Lakehouse и витринами данных
– 27 практических заданий на платформе Yandex Cloud
Подойдет дата-инженерам, аналитикам и тем, кто стремится в DataOps. Курс рассчитан на 75 часов — можно проходить в удобном темпе.
Присоединяйтесь! Регистрация уже открыта.
Ссылка — тут.
#bigdata #IT
44 524
Модуль warnings
Модуль
warnings предоставляет возможность управления предупреждениями, которые могут быть выведены во время выполнения программы.
Модуль warnings полезен, когда необходимо предупредить пользователя о каком-либо условии в программе и это условие не требует создания исключения и завершения программы.
Кроме того, вы можете настроить различные параметры для управления предупреждениями, такие как фильтрация предупреждений определенного типа или их преобразование в ошибки.
#python44 524
Сравнение двух аудиосообщений с использованием библиотеки Librosa
Librosa — библиотека, которая обеспечивает анализ и обработку звука. Сравнение производится путем вычисления характеристик MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), описывающих звуковую сигнатуру каждого аудио.
Важные замечания:
— Для точного сравнения аудиозаписей они должны иметь одинаковую продолжительность и аналогичные условия записи (громкость, уровень шума и т.д.).
— Возможно потребуется дополнительная предварительная обработка, например, нормализация громкости.
#python #librosa44 524
Декоратор override
@override используется для переопределения методов в классах-наследниках. Он позволяет указать, что метод в подклассе переопределяет метод базового класса.
Это может быть полезно для:
— Повышения читабельности кода, так как сразу видно, какие методы переопределены.
— Выявления ошибок: если имя метода в дочернем классе не совпадает с именем в родительском, будет выдана ошибка.
— Проверки типов аргументов: декоратор гарантирует, что типы аргументов совпадают с базовым методом.
#python #decorators44 524
Валидаторы данных
Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.
Модуль
validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.
Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.
#python #validators44 524
Распаковывание последовательностей при неизвестном числе элементов
Для указанного в подзаголовке случая в Python 3 есть оператор звездочки – расширенная операция распаковывания последовательности. Переменной со звездочкой присваивается часть списка, содержащая все неприсвоенные элементы, соответствующие этой позиции.
#python
44 524
Работаем с f-строками
Думаю, про f-строки как метод форматирования все уже знают. Напоминаю, что появились они еще в Python 3.6.
Но им добавили еще одну классную фичу в обновлении 3.8 — можно выводить имя переменной и сразу ее значение, добавив знак равно как показано на картинке.
#python #f_string
44 524
База данных на минималках
Встроенный модуль
shelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования.
Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close.
В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах.
#shelve