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.
enum. Подобные перечисления удобно использовать для хранения списков констант.
Из документации можно узнать о том, что Enum — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность.
Также можно задать геттер через @property, который используют для получения перечислений в других форматах. В примере реализовано перечисление цветов в RGB, а через геттер их можно получить в формате hex.
#enumvkbottle, про который сейчас и расскажем.
Библиотека является асинхронной и требует минимум кода со стороны разработчика, что позволяет сконцентрироваться на задаче, не тратя силы и время на само взаимодействие с API.
Код, написанный на vkbottle, чем-то похож на всем знакомый flask. А пример выше реализует бота, который отвечает сообщением "Здравствуй!" на "Привет".
#боты #vk__lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__.
Про то, что делает каждый из них расскажем отдельным постом, но сейчас покажем, как можно сильно упростить реализацию подобного класса. Для этого можно использовать декоратор total_ordering из пакета functools.
В таком случае достаточно реализовать в классе только __lt__ и __eq__. Эти два метода являются минимумом, который нужен декоратору для конструирования остальных методов.
#классы-X для указания различных вариантов реализации.
Например, -X dev запускает скрипт в режиме разработки с функциями отладки и runtime-проверки, которые не используются по умолчанию из-за своей медлительности.
Также этот режим выводит дополнительные предупреждения в следующих случаях:
— Незакрытые файлы;
— Unawaited корутины;
— Неизвестная кодировка для str.encode;
— Проблемы с выделением памяти.
В целом, классная штука и имеет смысл периодически запускать скрипты в таком режиме, чтобы не упустить никакие баги.
#pythonitertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.
Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.
Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.
#itertoolsCounter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
#collections #countertuple, по своей сути, являются неизменяемыми списками. Структура данных удобная, но мы можем получать данные, используя только числовые индексы.
Нет возможности дать имена отдельным элементам, сохранённым в кортеже. Это может повлиять на читаемость кода. И в таком случае используют именованные кортежи namedtuple из collections.
Каждый объект в именованном кортеже может быть доступен через уникальный, удобный для чтения человеком, идентификатор. При этом вся функциональность от обычных кортежей сохраняется.
#namedtupleitertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти.
Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности.
Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.
#itertoolssorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.
Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит.
В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.
#списки #сортировкаSpeedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.
#speedtestDecimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.
Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.
#числа #fraction
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
