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 44 492 підписників, посідаючи 3 046 місце в категорії Технології та додатки та 14 334 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 44 492 підписників.
За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -116, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.65% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 480 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 180 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 13 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.
functools есть классный декоратор @cached_property, который позволяет кэшировать результат метода и загнать его в атрибут.
Таким образом, при первом обращении к атрибуту производятся вычисления в методе, а при дальнейших берется уже кэшированное значение.
Подобное кэшеирование полезно в случаях, когда в методе производятся вычисления, которые нагружают систему и занимают много времени.
По сути, @cached_property можно сравнить с комбинацией декораторов @property (про это был пост) и @functools.lru_cache (и про это тоже).
#functools #cached_propertyself, который новички прописывают в классах, даже не задумываясь о его значении.
И к счастью, все это происходит автоматически — вручную объект передавать не надо. Но для того, чтобы понять этот момент лучше, можно вызвать метод напрямую у класса и явно передать объект (пример на картинке).
Далее, уже внутри метода можно обращаться к атрибутам и другим методам у объекта. Для этого он и передается.
Проще говоря, если откинуть все технические детали, то можно сказать следующее: self указывает, что мы как бы применяем метод к самому объекту.
#классыitertools, в котором есть функции на все случаи генераторов.
В нашем случае понадобится islice, который как раз берет "срез" из генератора. В аргументах указываем объект генератора и длину среза.
Для примера мы написали функцию-генератор, которая вычисляет числа Фибоначчи. Результат можете посмотреть на картинке.
#itertoolsJMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON.
Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON).
Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.
#json #jmespathboltons, которая отлично дополняет стандартную библиотеку. Я лично сам регулярно использовал утилиты оттуда в последний месяц и теперь не понимаю, как раньше жил без этого пакета.
Название boltons произошло от слова builtins, а так называют уже встроенный функционал. То есть разработчики прямо намекают, что их библиотека должен быть по умолчанию в Python.
Внутри находится 250+ мощных инструментов, включая кеширование, 2 типа приоритетный очередей, продвинутый itertools, 2д структуры данных, обертки для сокетов и много всего другого.
В качестве примера приведу утилиту strutils. Она позволяет производить всевозможные операции со строками и экономит время на написании костылей.
На картинке выше показано, как можно легко разделить строку по знакам пунктуации, сделать слаг, вытащить текст из HTML и найти хештеги в строке.
#boltons #строкиformat перед его непосредственным форматированием.
Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:
!r — преобразует значение в строку, используя функцию repr().
!s — преобразует значение в строку, используя функцию str().
В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s — без кавычек (в более удобном для чтения виде).
#строкиRecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов.
Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии. Хотя делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает много памяти.
И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы, но это вы и так сами знаете.
#рекурсия #лимитыmoviepy позволяет обрезать и склеивать видео, добавлять видеоэффекты, а также редактировать звук.
В целом, с пакетом разбораться не сложно, базовое использование показано на картинке. В примере мы открываем два видео, склеиваем их в одно, обрезаем полученный клип, уменьшаем громкость звука и в конце сохраняем результат.
Здесь еще важно отметить, что запуск и выполнение скриптов с обработкой видео может занять относительно большое время.
Такой пакет полезен в случаях, когда требуется обработать очень много видео по одному и тому же принципу.
#moviepyname, addres, email и job создадут для вас случайные имена, адреса, почты и названия работ.
Еще есть метод text(), который генерирует случайный текст, но, как видите в примере, результат получается неосмысленный.
Вообще методов в пакете много, продемонстрировать все в одном посте нереально, поэтому можете почитать больше в документации.
Плюс здесь еще в том, что данные можно локализировать под свой язык. Для примера мы поставили русский.
#fakerany возвращает значение True, если хотя бы одно из переданных утверждений верно, all – в случае, если все верны.
На мой взгляд, эти две функции заслуживают отдельного внимания всего лишь из-за их простоты в использовании.
#all #any
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
