[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 64 156 підписників, посідаючи 2 042 місце в категорії Технології та додатки та 9 505 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 64 156 підписників.
За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 196, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 16.22%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 9.48% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 408 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 6 081 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 64.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, soft, install, pip, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 08 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Python — один из самых распространенных языков программирования в Data Science (третье место в опросе разработчиков StackOverflow). Популярность языка обусловлена наличием множества пакетов, которые можно использовать для решения различных задач в области науки о данных, включая машинное обучение, предварительную обработку данных, анализ данных и их визуализацию. Новичку в этой области может быть сложно понять, с чего начать, особенно при таком обилии ресурсов — в Python имеется более 100 000 встроенных библиотек, и выучить их все просто невозможно. Именно поэтому в этой статье мы рассмотрим 8 самых полезных библиотек Python для Data Science.#article #python #doc
multiprocessing
> Идеален для тяжёлых вычислений на нескольких ядрах.
* Process — запуск нового процесса
* Pool — пул воркеров
* Queue, Pipe — обмен данными
* Manager — разделение объектов между процессами
* Lock, Semaphore — синхронизация
* cpu_count() — сколько у тебя вообще ядер?
⚡️ threading
> Для I/O задач, где важна отзывчивость: загрузка веб-страниц, параллельный логинг и т.д.
* Thread — запуск нового потока
* Timer, Event, Barrier — управление временем и синхронизацией
* enumerate(), current_thread() — управление потоками
🌐 asyncio
> Современный подход: запуск кучи задач внутри одного потока.
* async / await — ключевые слова
* asyncio.run(), asyncio.gather() — запуск корутин
* Поддержка библиотек:
* aiohttp — запросы к сайтам
* aiofiles — работа с файлами
🔒 Условия гонки и безопасность
Race condition (состояние гонки) — когда два потока одновременно хотят изменить одну и ту же переменную. Кто первый встал — того и тапки. Итог: баги, которых потом не найдёшь.
Потокобезопасность достигается через:
* Lock, RLock
* Локальные данные потока (threading.local())
✅ Асинхронность в деталях
Асинхронная программа:
* запускает задачу;
* пока ждёт ответа — делает что-то ещё;
* возвращается к задаче, когда пришёл ответ.
Пример:
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
return await resp.text()
async def main():
html = await fetch('https://example.com')
print(html)
asyncio.run(main())
📌 Главное по теме:
🔧 Сравнение подходов:
📌 multiprocessing
• Параллельность: ✅
• Делит память: ❌
• Для чего: тяжёлые CPU-задачи
📌 threading
• Параллельность: ❌ (из-за GIL)
• Делит память: ✅
• Для чего: задачи с вводом/выводом (I/O)
📌 asyncio
• Параллельность: ❌
• Делит память: ✅
• Для чего: сетевые и файловые задачи
🔥 Закрепим:
* Нужна мощь ядра? — multiprocessing
* Много сетевых вызовов и ожиданий? — asyncio
* Быстрая и простая многозадачность? — threading
* GIL — особенность Python, но не приговор
📂 Сохраняй шпаргалку, пригодится!
@python2day
#doc #python #cheatsheetfrom io import StringIO
from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter, PDFResourceManager
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
# PDFMiner Analyzers
rsrcmgr = PDFResourceManager()
sio = StringIO()
codec = "utf-8"
laparams = LAParams()
device = TextConverter(rsrcmgr, sio, codec=codec, laparams=laparams)
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
# path to our input file
pdf_file = "sample.pdf"
# Extract text
pdfFile = open(pdf_file, "rb")
for page in PDFPage.get_pages(pdfFile):
interpreter.process_page(page)
pdfFile.close()
# Return text from StringIO
text = sio.getvalue()
print(text)
# Freeing Up
device.close()
sio.close()
Пример извлечения изображений:
import fitz
import io
from PIL import Image
# path to our input file
pdf_file = "sample.pdf"
# Input PDF file
pdf_file = fitz.open(pdf_file)
for page_no in range(len(pdf_file)):
curr_page = pdf_file[page_no]
images = curr_page.getImageList()
for image_no, image in enumerate(curr_page.getImageList()):
# get the XREF of the image
xref = image[0]
# extract the image bytes
curr_image = pdf_file.extractImage(xref)
img_bytes = curr_image["image"]
# get the image extension
img_extension = curr_image["ext"]
# load it to PIL
image = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
# save it to local disk
image.save(open(f"page{page_no+1}_img{image_no}.{img_extension}", "wb"))
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubimport requests
from typing import Optional
def get_exchange_rate(base_currency: str, target_currency: str) -> Optional[float]:
"""
Получает курс обмена из base_currency в target_currency.
:param base_currency: Базовая валюта (например, 'USD').
:param target_currency: Целевая валюта (например, 'RUB').
:return: Курс обмена или None в случае ошибки.
"""
url = f"https://open.er-api.com/v6/latest/{base_currency}"
try:
response = requests.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
rate = data["rates"].get(target_currency)
if rate is None:
print(f"Курс для {target_currency} не найден.")
return None
return rate
except requests.RequestException as e:
print(f"Ошибка при запросе к API: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
base = "USD"
target = "RUB"
rate = get_exchange_rate(base, target)
if rate:
print(f"Курс {base} к {target}: {rate}")
else:
print("Не удалось получить курс обмена.")
# Курс USD к RUB: 80.926191
👨💻 Подходит для автоматизации, личных проектов или просто чтобы каждый день знать, пора ли покупать iPhone или подождать.
📂 Код уже готов — бери, дорабатывай, засовывай в своего ассистента.
#python #code #soft
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
