Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Academy
Канал Python Academy (@python_academy) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 44 513 підписників, посідаючи 3 049 місце в категорії Технології та додатки та 14 343 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 44 513 підписників.
За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -112, а за останні 24 години на -12, 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 2.69% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 471 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 196 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 10 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.
44 513
Підписники
-1224 години
+457 днів
-11230 день
Архів дописів
44 511
Парсинг JSON в Python с библиотекой ujson
Сегодня мы поговорим о библиотеке
ujson, которая предоставляет эффективные инструменты для работы с данными в формате JSON в Python.
JSON (JavaScript Object Notation) - это популярный формат для обмена данными между приложениями, и ujson позволяет эффективно парсить JSON-данные и создавать JSON-объекты.
Что такое ujson?
ujson - это модуль Python, который предоставляет более быструю альтернативу стандартному модулю json в стандартной библиотеке Python. Благодаря оптимизациям, ujson может значительно ускорить парсинг и создание JSON-данных.
Преимущества ujson перед обычным json:
1. Скорость: ujson известен своей высокой производительностью, что делает его отличным выбором для приложений, где важна скорость обработки JSON-данных.
2. Легкость использования: Интерфейс библиотеки очень похож на стандартный модуль json, поэтому переключение на ujson не требует больших изменений в коде.
3. Совместимость: ujson совместим с большинством современных версий Python.
4. Эффективность: Парсер ujson создан с акцентом на эффективность и оптимизацию, что позволяет экономить ресурсы при обработке JSON-данных.
P.S. Автор этого поста вдохновился идеей, предложенной одним из наших подписчиков. Если и у вас есть свои предложения, не стесняйтесь делиться ими в комментариях!
#python #ujson #json #библиотеки44 511
Young&Yandex — канал о стажировках в Яндексе
В канале рассказывают, как подготовиться к контестам по направлениям разработки и работы с данными, делятся лайфхаками о том, как попасть на стажировку, показывают реальную жизнь стажёров и сотрудников.
Контент Y&&Y — своего рода база знаний с подборками полезных лекций по направлениям и карточками с подготовкой к контестам. Изучить, ознакомиться, а также подписаться тут: Y&&Y
44 511
Управления файлами и директориями в Python с библиотекой shutil
Сегодня мы рассмотрим библиотеку
shutil, которая предоставляет удобные инструменты для копирования, перемещения, удаления файлов и директорий, а также многие другие операции с файловой системой, используя Python.
Что такое shutil?
shutil - это модуль в стандартной библиотеке Python, предназначенный для облегчения операций с файлами и директориями. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для выполнения множества файловых операций без необходимости низкоуровневого взаимодействия с операционной системой. Это делает его незаменимым инструментом для автоматизации задач, связанных с управлением файлами.
Примеры использования shutil доступны на фото.
shutil также предоставляет возможность архивировать и разархивировать файлы и директории, переименовывать файлы, а также многое другое.
Библиотека shutil очень полезна для автоматизации рутинных задач, связанных с управлением файлами и директориями.
#python #shutil44 511
База данных на минималках
Встроенный модуль
shelve 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.
#shelve44 511
+2Сегодня у нас необычный тест для тру айтишников. Скажите нам, что вы видите на картинке, и узнайте, кто вы из разрабов.
Если вы видите художника, затерявшегося в густой толпе и оставившего лишь несколько подсказок о своем местонахождении, то поздравляем, вы — бэкендер. Вас вдохновляют мелкие детали, и вы настойчиво добиваетесь результата.
Если вы видите искусственный интеллект, который начинает понимать, что вся его жизнь — это симуляция, то вы — фронтендер. Вы создаете интерфейсы будущего, исследуете границы виртуальной реальности.
Если вы обнаруживаете ML-модель, алгоритмы которой отнимают у людей последнюю надежду на музыкальную реализацию, то поздравляю, вы — ML-инженер. Вы разрабатываете алгоритмы, которые находятся на грани волшебства.
На самом деле это не просто картинки. Это краткое описание задач, которые решают на Yandex Cup 2023 Помимо визуальной составляющей, участникам дается сложное математическое задание. Если вы хотите узнать продолжение историй, присоединяйтесь к чемпионату.
В этом году представлены: Аналитика, Frontend, Backend, Мобильная разработка, ML, Алгоритмы — 6 треков. И да, призовой фонд составляет 8,5 млн рублей!
Спешите подать заявку на участие — дедлайн до 29 октября 🔥🚀🚀
44 511
Plotly: Интерактивные визуализации данных в Python
Plotly - это мощная библиотека для создания интерактивных визуализаций данных в языке программирования Python. Она предоставляет простой и гибкий способ визуализировать данные, делая их более наглядными и интересными. Вот некоторые ключевые моменты о библиотеке Plotly:
Что такое Plotly?
Plotly - это библиотека для создания высококачественных интерактивных графиков и визуализаций. Она поддерживает множество видов графиков, включая линейные, столбчатые, круговые, тепловые карты, графики рассеяния и многое другое. Plotly также предоставляет возможность встраивать визуализации в веб-приложения и документы.
Преимущества Plotly:
- Интерактивность: Одним из главных преимуществ Plotly является возможность создания интерактивных графиков. Пользователи могут масштабировать, навигировать и взаимодействовать с данными, что делает визуализации более информативными.
- Поддержка множества языков: Plotly доступен не только для Python, но и для других языков программирования, включая R, JavaScript и Julia.
- Простота использования: Plotly обладает понятным и интуитивным синтаксисом, что делает его доступным для широкой аудитории.
Пример создания интерактивного графика линейного ряда с использованием Plotly в Python на фото.
#Python #DataVisualization #Plotly44 511
🎓 Освойте один из самых востребованных языков программирования и начните зарабатывать сразу после обучения!
Станьте участником федерального проекта "Содействие занятости" - цель которого помочь гражданам бесплатно освоить новую или сменить действующую профессию
Открыт набор на бесплатное онлайн-обучение от ТГУ по программе: "Python для анализа данных".
*ТГУ входит в 100 сильнейших вузов мира и Топ-5 России.
Узнайте подробнее про программу и подайте заявку:
https://tglink.io/4c5fbe806806
Обучение с проектом «Содействие занятости» это:
🔸 Полностью бесплатное онлайн-обучение
🔸 Более 65 000 выпускников, 75% из которых трудоустроены
🔸 Обучение по 2–3 часа в день в удобное для вас время;
🔸 Документ об образовании — подтвердит ваши навыки и компетенции;
🔸 Помощь с трудоустройством после обучения.
Количество мест на бесплатное обучение ограничено, спешите подать заявку.
Реклама. ООО "АДИ ГРУПП". ИНН 7017283529. erid: LjN8KVApN
44 511
Исследование данных с помощью библиотеки Matplotlib
Сегодня мы поговорим о библиотеке
Matplotlib, мощном инструменте для визуализации данных в Python. Визуализация данных - это важная часть анализа данных, и Matplotlib делает это процесс удобным и гибким.
Что такое Matplotlib?
Matplotlib - это библиотека Python, предназначенная для создания высококачественных графиков и визуализации данных. Она поддерживает разнообразные виды графиков, включая линейные, столбчатые, круговые, точечные и многие другие. Matplotlib позволяет настраивать графику до мельчайших деталей, что делает ее идеальным выбором как для начинающих, так и для опытных аналитиков данных.
Пример использования Matplotlib доступен на фото.
Matplotlib также позволяет создавать графику с несколькими подграфиками, анимации и 3D-графику, делая ее полезным инструментом для визуализации данных.
#python #matplotlib44 511
🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов
Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода.
Искусство писать код
Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей.
Показать своё мастерство можно в 6 направлениях:
🔸 Фронтенд
🔸 Бэкенд
🔸 Мобильная разработка
🔸 Аналитика
🔸 Алгоритмы
🔸 Машинное обучение
Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы.
Регистрация открыта до 29 октября включительно:
👉 Участвую!
#Yandex_Cup23
44 511
Подключайтесь к вебинару 26 октября в 14:00 МСК
«Как использовать платформу для онлайн-обучения и вебинаров в образовательных организациях»
Опытом использования МТС Линк поделится методист по информатике отдела довузовской подготовки Университета Иннополис Сардана Слободчикова.
А директор по работе с образовательными организациями МТС Линк Татьяна Федотова расскажет:
▫️ Как использовать возможности МТС Линк в вузах, колледжах и других образовательных организациях
▫️ Как создавать безопасную цифровую образовательную среду, где данные пользователей надежно защищены
▫️ Как зарабатывать на курсах повышения квалификации и ДПО
▫️ Как организовать приемную кампанию онлайн
▫️ Как сочетать функционал Сферума и МТС Линк, чтобы повысить эффективность образовательного процесса
Участие бесплатное. Регистрация по ссылке
44 511
Знакомство с библиотекой NumPy в Python
Что такое
NumPy?
NumPy (Numerical Python) - это популярная библиотека для вычислительных операций с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения высокоуровневых математических функций. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с большими объемами данных и позволяет выполнять различные операции, такие как суммирование, умножение, индексацию и многое другое, без необходимости явно создавать циклы.
Преимущества NumPy:
- Производительность: NumPy выполняет операции над массивами быстрее, чем стандартные структуры данных Python.
- Удобство: NumPy предоставляет удобные методы для работы с данными, такие как срезы, индексация и броадкастинг.
- Интеграция: Библиотека интегрируется легко с другими библиотеками, такими как SciPy, pandas и Matplotlib, что делает ее мощным инструментом для научных вычислений.
Пример использования NumPy:
import numpy as np
# Создаем одномерный массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Выполняем операции над массивом
arr_squared = arr ** 2
arr_sum = np.sum(arr)
print("Исходный массив:", arr)
print("Квадраты элементов:", arr_squared)
print("Сумма элементов:", arr_sum)
NumPy также предоставляет функции для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многое другое.
#python #NumPy #научныевычисления #анализданных44 511
Полезные функции модуля itertools
Модуль
itertools - инструмент в Python для работы с итерируемыми объектами. Он предоставляет различные функции для создания и манипулирования итераторами, что делает его незаменимым инструментом для разработчиков.
Давайте рассмотрим некоторые полезные функции из этого модуля:
1. itertools.count(): Эта функция создает бесконечный итератор, который генерирует последовательность чисел, начиная с заданного значения. Это удобно использовать, например, при создании уникальных идентификаторов.
2. itertools.cycle(): Эта функция создает итератор, который бесконечно повторяет элементы из исходной последовательности. Это может быть полезно, когда вам нужно обрабатывать данные циклически.
3. itertools.islice(): С помощью этой функции можно получить срез элементов из итератора, подобно срезу для списков. Это позволяет работать с большими итерируемыми объектами без необходимости загрузки их в память целиком.
4. itertools.chain(): Эта функция объединяет несколько итерируемых объектов в один, что упрощает итерацию по ним как по одному объекту.
5. itertools.groupby(): Эта функция позволяет группировать элементы итерируемого объекта на основе заданного ключа. Это особенно полезно при анализе и обработке данных.
И это далеко не все функции, доступные в модуле itertools. Он предоставляет множество возможностей для более эффективной итерации и манипуляции данными.44 511
+4Просто взяли нейросетку Stable Diffusion и превратили голливудских звёзд в советских пионеров!
Хотите также? Вот тут ребята проводят интенсив, на котором собирают свои нейросетки при помощи ChatGPT и Stable Diffusion.
На интенсиве вы узнаете, как работают технологии вроде ChatGPT, Stable Diffusion, а также разберетесь в генерации и распознавании речи с помощью нейронок — этот интенсив для тех, кто хочет быстро залететь в востребованную сферу в ИТ!
Всего за 2 дня вы создадите сразу 12 крутых нейросетей.
Зарегистрироваться на интенсив можно по ссылке.
