Python Academy
Відкрити в Telegram
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
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Academy
Канал Python Academy (@python_academy) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 43 943 підписників, посідаючи 3 052 місце в категорії Технології та додатки та 14 335 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 43 943 підписників.
За останніми даними від 28 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -284, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.87%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.20% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 142 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 969 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- 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 29 жовтня, 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.
43 943
Підписники
-224 години
-647 днів
-28430 днів
Архів дописів
43 940
Использование комплексных чисел в Python
Никого здесь уже не удивить такими встроенными типами, как например
int, float, и подобными. Но кроме них в Python существует еще один довольно интересный тип, а именно, complex.
В Python комплексные числа представлены в виде x + iy. А точнее говоря, вместо буквы i здесь используется буква j, во избежание некоторой путаницы, поскольку i чаще всего занята под циклы. Python преобразует реальные числа x и y (будь то int или float) в комплексное с помощью функции complex(x,y).
Комплексное число легко можно превратить в строку с помощью функции str или посчитать его модуль с помощью функции abs, а также для доступа к его реальной или мнимой частям можно воспользоваться методами real и imag.
Хотя complex и является встроенным типом, для более удобной работы с комплексными операциями рекомендуется импортировать модуль cmath.
#complex43 940
PyJWT: Работаем с JSON Web Tokens в Python
PyJWT — это библиотека Python, предназначенная для кодирования, декодирования и проверки подлинности JSON Web Tokens (JWT).
JWT — это открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и независимый способ безопасной передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Эта информация может быть проверена и доверена, так как она подписана цифровой подписью.
В этом примере мы создаём JWT, который содержит идентификатор пользователя и срок его действия. Затем мы декодируем и проверяем токен, чтобы убедиться, что он ещё действителен и подлинен.
#python #pyjwt43 940
Отправляем запросы с HTTPX
Интересный пакет для работы с веб-запросам. Как говорят сами разработчики, это HTTP клиент следующего поколения.
Сравнивая с привычным
requests, у httpx есть следующие преимущества:
— Стандартный синхронный интерфейс, но также есть поддержка асинхронности
— Поддержка HTTP/1.1 и HTTP/2
— Возможность отправлять запросы напрямую к WSGI и ASGI приложениям
— Полная поддержка аннотаций типов
— 100% покрытие тестами
В общем, очень классная альтернатива большинству популярных пакетов, советую посмотреть их доки. Еще у них есть туториал для продвинутого использования.
#httpx43 940
Считаем ссылки на объект
В
Python практически никогда не нужно волноваться об управлении памятью, потому что все это делается автоматически.
Счетчик ссылок — это то, что помогает при проверке того, следует ли выполнять сборку мусора или нет. Сборщик мусора удаляет объект из памяти в случае, если на него ничего не ссылается.
Если на объект ссылается другой объект, то он имеет ненулевое значение ссылок и не может быть собран как мусор (если, конечно, вы не удалите вручную).
В примере выше продемонстрирован простой способ, как можно посмотреть количество ссылок у объекта.
#python #ctypes43 940
Делаем планировщик задач
К моему удивлению, далеко не все знают про пакет
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.
#python #schedule43 940
Используем Tortoise ORM для работы с базой данных в Python
Tortoise ORM - это современный и эффективный инструмент для работы с базами данных в Python, который предоставляет асинхронный интерфейс доступа к данным. Он позволяет удобно выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete) с данными и облегчает работу с базами данных.
Для использования Tortoise требуется установить соответствующий пакет через pip. После этого можно создавать модели данных, которые будут отображать структуру таблиц в базе данных.
В этом примере мы создаем модель User, представляющую таблицу пользователей. Затем мы подключаемся к базе данных, создаем таблицу users и выполняем операции CRUD с данными пользователя.
Tortoise ORM обеспечивает удобный и интуитивно понятный интерфейс для работы с базами данных в асинхронных приложениях Python.
#python #orm #tortoise43 940
Слайсы
Слайс (или срез, англ. slice) — это способ выбрать часть последовательности (например, строки, списка, кортежа) путем указания начального и конечного индексов, а также шага. Слайсы используются для извлечения подстрок, подсписков или подкортежей из исходной последовательности.
Слайсы полезны для работы с большими последовательностями данных и предоставляют удобный способ извлечения нужных элементов из них.
#python #slice
43 940
Отладка утечек памяти в Python приложении
Для отладки утечек памяти в
Python можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler и objgraph. Эти инструменты помогут вам выявить, какие объекты удерживают ссылки и могут вызывать утечки памяти.
Memory Profiler позволяет получить детальный отчет о потреблении памяти в каждой строке кода вашего скрипта. Чтобы воспользоваться этим инструментом, запустите вашу программу с помощью следующей команды:
python -m memory_profiler my_script.pyobjgraph помогает визуализировать ссылки между объектами, что позволяет легко понять, какие объекты удерживают ссылки на другие объекты. Например, следующий код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, и все объекты, которые ссылаются на них.
Оба инструмента просты в использовании и предоставляют мощные средства для выявления и устранения утечек памяти в вашем приложении.
#python #memoryprofiler #objgraph43 940
Общий сбор питонистов на митапе ЮMoney ™️
Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков.
✅ 3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.
О чём будут доклады?
🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберёмся, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python.
🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Поговорим про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования.
🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Поговорим про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff.
🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Обсудим, как мы применяли scrapy и playwright в ЮMoney, чтобы создать сервис модерации сайтов.
Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки 🔥
43 940
Операции с zip архивами
Для работы с
zip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.
Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.
#zipfile43 940
Метод sets.issubset()
Метод sets.issubset() позволяет проверить находится ли каждый элемент множества sets в последовательности other. Метод возвращает True, если множество sets является подмножеством итерируемого объекта other, если нет, то вернет False.
Синтаксис:
sets.issubset(other).
43 940
Разработка веб-приложений с использованием фреймворка Flask в Python
Flask - это микрофреймворк для Python, предназначенный для создания веб-приложений. Он предоставляет базовый набор инструментов и функций для обработки HTTP-запросов, управления сессиями, работе с шаблонами и многого другого. Одной из главных черт Flask является его минималистичный подход, который позволяет разработчикам выбирать только необходимые им компоненты и расширения.
В данном примере мы создаем простое веб-приложение с одним маршрутом "/", который возвращает приветственное сообщение.
Flask также предоставляет множество расширений для добавления дополнительных функций, таких как аутентификация пользователей, работа с базами данных, обработка форм и многое другое.
Для более подробной информации рекомендуется изучить официальную документацию Flask.
#python #flask43 940
Понимание различий между операторами сравнения == и is
Множество разработчиков сталкиваются с трудностями в отличии двух операторов сравнения:
== и is, что может привести к неожиданным ошибкам в коде.
Оператор == сравнивает значения двух объектов, чтобы определить их равенство. В отличие от него, оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, тем самым проверяя их идентичность.
В Python из соображений эффективности происходит кэширование небольших чисел и коротких строк, что может привести к путанице и неочевидным результатам при использовании этих операторов.
#python43 940
Работаем с буфером обмена
Здесь всё просто: есть пакет
pyperclip, который позволяют отправлять текст в буфер обмена вашего компьютера и получать его оттуда.
В этом пакете есть две основные функции — copy() и paste(), по названию которых понятно их предназначения.
Таким образом, можно прямо через код копировать вывод программы в буфер обмена вместо того, чтобы делать это вручную.
#python #pyperclip43 940
Полезность модуля math
Сложно переоценить пользу модуля
math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами.
Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере.
Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip).
#math #pi #inf43 940
Обрабатываем большие данные с Apache Spark на Yandex Data Processing
Хотите научиться управлять и анализировать терабайты данных? Попробуйте бесплатный курс от Yandex Cloud — свежий (обновлён в марте 2025) и с упором на практику.
Что внутри:
– Построение архитектуры для Big Data
– Обработка мощных массивов на Yandex Data Processing
– Управление кластерами Apache Spark
– Работа с потоками, Lakehouse и витринами данных
– 27 практических заданий на платформе Yandex Cloud
Подойдет дата-инженерам, аналитикам и тем, кто стремится в DataOps. Курс рассчитан на 75 часов — можно проходить в удобном темпе.
Присоединяйтесь! Регистрация уже открыта.
Ссылка — тут.
#bigdata #IT
43 940
Модуль warnings
Модуль
warnings предоставляет возможность управления предупреждениями, которые могут быть выведены во время выполнения программы.
Модуль warnings полезен, когда необходимо предупредить пользователя о каком-либо условии в программе и это условие не требует создания исключения и завершения программы.
Кроме того, вы можете настроить различные параметры для управления предупреждениями, такие как фильтрация предупреждений определенного типа или их преобразование в ошибки.
#python43 940
Сравнение двух аудиосообщений с использованием библиотеки Librosa
Librosa — библиотека, которая обеспечивает анализ и обработку звука. Сравнение производится путем вычисления характеристик MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), описывающих звуковую сигнатуру каждого аудио.
Важные замечания:
— Для точного сравнения аудиозаписей они должны иметь одинаковую продолжительность и аналогичные условия записи (громкость, уровень шума и т.д.).
— Возможно потребуется дополнительная предварительная обработка, например, нормализация громкости.
#python #librosa43 940
Декоратор override
@override используется для переопределения методов в классах-наследниках. Он позволяет указать, что метод в подклассе переопределяет метод базового класса.
Это может быть полезно для:
— Повышения читабельности кода, так как сразу видно, какие методы переопределены.
— Выявления ошибок: если имя метода в дочернем классе не совпадает с именем в родительском, будет выдана ошибка.
— Проверки типов аргументов: декоратор гарантирует, что типы аргументов совпадают с базовым методом.
#python #decorators43 940
Валидаторы данных
Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.
Модуль
validators 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.
#python #validators