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 44 528 підписників, посідаючи 3 050 місце в категорії Технології та додатки та 14 333 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 44 528 підписників.
За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -23, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.55%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.63% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 472 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 171 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 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.
contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.
Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.
Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.
Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.
#contextlib__dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.
В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.
#class #slotsos.fork() создаёт дочерний процесс в том же месте кода, вызывая системную функцию fork(), и возвращает PID (Process Identifier), который равен PID дочернего процесса в родительском процессе и нулю в новом.
Кстати, получается интересный случай, в коде примера выполняется и блок if, и else. Если не знать про os.fork() и посмотреть вывод подобного кода, то возникнет много вопросов.
#os #fork #процессыpyscreenshot, обеспечивая кросс-платформенную функциональность, позволяет легко создавать скриншоты как всего экрана, так и его отдельных частей. Для работы этого модуля необходимо установить библиотеку Pillow.
Для захвата изображения используется метод grab, для его отображения – show, а для сохранения – save. В метод grab можно также передать аргумент bbox, чтобы ограничить захват только определенной областью экрана.
Этот модуль оказывается особенно полезным, например, при логировании скриптов, использующих Selenium.
Selenium может открывать браузер и выполнять различные операции в нем, и использование pyscreenshot позволяет создавать скриншоты для последующего анализа и отладки.
#python #pyscreenshot1_russia_blacklist.cmd
• В браузерах на основе Chrome отключаем Kyber в chrome://flags
• Всё! Все видосы снова грузятся быстро и без проблем.
На видео зарядили пошаговую установку GoodbyeDPI вручную — пробуем, если готовый пак сверху не подошёл.
На Андроид для обхода DPI ставим ByeDPI.
Наш способ №1 для обхода замедления — тут. Пробуем всё и не сдаёмся!
👍 Бэкдорshelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования.
Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close.
В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах.
#shelveJMESpath, 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 #jmespathfor, тем самым скачав их последовательно одна за одной.
Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета concurrent.futures. Она позволяет запустить нашу функцию, в нескольких екземплярах в параллельных потоках. В конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков, которые будут одновременно запущены.
Далее метод .map(download, urls) создает екземпляры нашей функции для скачивания файла, и раскидывает в них элементы списка urls.
Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
#python #threading
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
