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 44 508 підписників, посідаючи 3 046 місце в категорії Технології та додатки та 14 346 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 44 508 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -106, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.59%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.66% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 487 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 184 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- 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 11 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.
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.
#scheduleisinstance(object, classinfo) и issubclass(class, classinfo).
instance - возвращает True, если объект является экземпляром класса либо экземпляром подкласса данного класса.
issubclass — проверяет является ли класс наследником другого класса.
Данные функции зачастую применяются в ООП.
#isinstance #issubclassimport antigravity, то при запуске скрипта откроется страница в браузере, которая содержит шутку про то, насколько же всё-таки язык простой.
#пасхалкиstr.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки.
Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод.
Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке.
#строки__future__ позволяет подключать функционал из будущих версий языка. Например, можно попробовать импортировать фигурные скобки как в си-подобных языках.
Но будет вызвано исключение, которое говорит "not a chance", что означает "ни единого шанса". Однако есть ещё один интересный момент, а именно — исходный код этого модуля.
Оказывается, интерпретатор CPython сначала запускает файл future.c, когда встречается импорт этого модуля. А само это исключение реализовано на этой строчке.
#пасхалкиvalidators 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.
#validatorscopy из стандартной библиотеки, то новый объект будет создан, но его ссылки на другие объекты останутся такими же.
В случае с deepcopy произойдет рекурсивное копирование. Например, при таком копировании списка все его элементы также скопируются как новые объекты.
#copy__name__.
Если скрипт был запущен напрямую, то в переменную присваивается значение __main__, в случае импорта — название модуля.
Типичный пример использования такой переменной — создание точки входа в программу. Про это уже был ранее пост.
Вообще атрибут __name__ по умолчанию также ставится всем классам и функциям.
#переменныеlocals() 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.
#itertoolsdict.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.
#словари
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
