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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Academy
Канал Python Academy (@python_academy) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 44 499 підписників, посідаючи 3 048 місце в категорії Технології та додатки та 14 340 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 44 499 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -109, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.58%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.69% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 482 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 197 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як строка, модуль, документация, taskiq, yaml.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников
Чат канала: @python_academy_chat
Сотрудничество: @zubar89
Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 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.
locals() возвращает словарь переменных из текущего пространства имён. Ключи словаря — названия переменных, а значения — это их значения.
С помощью похожей функции globals() можно получить все переменные конкретного модуля в таком же виде.
Еще обратите внимание на результат второй функции: там много разных переменных, которые мы явно не объявляли — про некоторые из них скоро расскажем.
#переменныеcycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта.
Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента.
Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
#itertoolsrandom больше среднего.
betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов).
gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности).
paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности).
Кстати, можете посмотреть на графиках результаты вызова этих функций по 100к раз тут, тут и тут.
#randomdict.keys() можно получить ключи словаря в виде списка, dict.values() — то же самое, но со значениями.
А метод dict.items() возвращает список из кортежей, которые содержат ключи и соответствующие значения.
#словариargparse.
Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument.
Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье.
После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами.
#argparsedifflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую исходную.
Этот метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент — список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.
#difflibsubprocess, который позволяет вызывать любую программу, как если бы это была обычная функция.
Все запускаемые команды импортируются, как обычные функции, но функциями не являются, а лишь динамически обращаются к командам системы. Таким образом мы можем по сути обратиться к любой программе в системе.
sh полагается на системные вызовы Unix и работает только в Unix-подобных операционных системах, т.е. данный модуль не подойдет для работы с Windows.
Для обращения к командам программы и передать набор аргументов команды, мы можем передать их как обычные аргументы функции.
Также в модуле реализована функция which, которая находит полный путь до программы либо возвращает None, если программа не найдена.
#shpartial из стандартной библиотеки functools.
Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.
Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.
#functoolsdatetime, time, calendar, dateutil, pytz и другие;
— В них слишком много типов: date, time, datetime, tzinfo, timedelta, relativedelta и т. д.
И вот на днях я наткнулся на пакет arrow, который их решает. Во-первых, там есть все необходимое. Во-вторых, все объекты имеют один и тот же тип Arrow.
Большой плюс в том, что пакет совместим с основными встроенными типами. Например, выше я преобразовал datetime в Arrow и обратно.
Еще из приятных бонусов: там есть функция humanize, которая конвертирует время в читаемый текст.
#время #arrow|, с помощью которого можно это делать ещё проще.
#словари
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
