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 44 529 підписників, посідаючи 2 929 місце в категорії Технології та додатки та 14 041 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 44 529 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 152, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.81%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.33% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 140 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 039 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- 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 27 серпня, 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.
SpeechRecognition — это библиотека на Python, которая предоставляет возможность использовать API для распознавания речи от различных компаний, таких как Google, Microsoft, IBM и другие. Кроме того, она поддерживает работу в офлайн-режиме.
Эта библиотека упрощает процесс интеграции голосовых команд и обработки аудиоданных в ваших проектах. Благодаря широкому спектру возможностей, SpeechRecognition подходит для создания приложений с голосовым управлением, интеллектуальных ассистентов и многого другого.
#python #speechrecognitionfloat поддерживается деление с остатком, то есть метод __div__. А int имеет только деление с округлением, реализованное в методе __floordiv__.
#magicgTTS (Google Text-to-Speech) для Python, можно легко преобразовывать текст в аудиофайлы. Эта библиотека использует API Google Translate для синтеза речи, обеспечивая высокое качество преобразования. Установка библиотеки производится стандартным способом через pip.
Для начала работы с gTTS необходимо создать его экземпляр, передав текст, который нужно озвучить, в качестве первого аргумента. Также есть возможность указать язык озвучивания через опциональный аргумент, который по умолчанию установлен на английский.
Чтобы сохранить синтезированную речь в аудиофайл, используется метод save, аргументом которого является имя файла.
#python #gtts@classmethod, а сейчас рассмотрим @staticmethod.
@staticmethod можно воспринимать как метод, который "не знает, к какому классу относится". Он просто получает переданные аргументы, без неявного первого аргумента, и его определение не изменяется через наследование. Еще раз: статические методы прикреплены к классу лишь для удобства — и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра.
Зачем использовать. Статические методы делают код более читабельным и повторно используемым. Его также удобнее использовать для импорта по сравнению с обычными функциями, поскольку функцию не нужно отдельно импортировать.
В чем же разница?
@classmethod используется в суперклассе для определения того, как метод должен вести себя, когда он вызывается разными дочерними классами.
@staticmethod используется, когда мы хотим вернуть объект, независимо от вызываемого дочернего класса. exit создана для удобства работы в интерактивном режиме, однако не рекомендуется использовать её внутри скриптов.
По факту функция просто поднимают исключение SystemExit. А при попытке вызова без скобок напишут подсказку о правильном способе выхода из интерпретатора.
Использовать sys.exit() стоит потому, что этот метод лежит в стандартном модуле и всегда там доступен. Также это довольно явный способ завершения программы.
#sys #exitDecimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.
Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.
#числа #fractionJMESpath, 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 #jmespathvalidators 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 #validatorssys.getsizeof(object[, default]). Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.
Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.
Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .
Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.
#sys #sizeof #oopargparse.
Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument.
Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье.
После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами.
#argparsegetattr, setattr, delattr и hasattr.
По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.
Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.
На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.
#python #tipslist_dataset() — показывает доступные датасеты;
load_dataset() — создает экземпляр датасета;
list_metrics() — показывает доступные метрики;
load_metric() — создает экземпляр метрики.
Много всего полезного об этой библиотеке вы можете найти в документации.
#DatasetsGoogle разработал систему Tesseract для извлечения текста из изображений через оптическое распознавание символов.
Pytesseract - это удобная оболочка для системы Tesseract, облегчающая её использование.
Чтобы извлечь текст из изображения, используйте метод image_to_string. Для работы с русским текстом укажите аргумент lang как 'rus'.
Рекомендуется использовать библиотеку pillow для открытия изображений, хотя можно также просто указать путь к файлу.
Пример кода:
from PIL import Image
import pytesseract
# Открываем изображение с помощью Pillow
image = Image.open('image.jpg')
# Используем pytesseract для извлечения текста
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')
print(text)
#python #pytesseractfloat является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity.
Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом.
Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения.
#float_ имеет общепринятый смысл.
Первое, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны — например, в циклах for.
Второе, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
Третье, документация модуля gettext рекомендует псевдоним _() для функции gettext(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
#тонкостиtextwrap предоставляет функции для форматирования текста, делая его более читаемым и приятным для восприятия. Одной из таких функций является fill, которая позволяет настраивать ширину текста в символах, обеспечивая корректное перенос слов на новые строки.
Приведем пример использования:
import textwrap
# Исходный текст
original_text = "Мощные функции модуля textwrap обеспечивают красивое форматирование текста, а функция fill позволяет задать ширину текста в символах."
# Задаем ширину текста в 30 символов
width = 30
# Применяем функцию fill для форматирования текста
formatted_text = textwrap.fill(original_text, width)
print(formatted_text)
Результат выполнения кода будет следующим:
Мощные функции модуля textwrap обеспечивают красивое форматирование текста, а функция fill позволяет задать ширину текста в символах.Как видно из примера, слова переносятся на новые строки, при этом ничего не обрывается на полуслове. Это обеспечивает читабельность и красивый внешний вид текста при заданной ширине. #python #textwrap
textwrap.fill() — принимает текст и возвращает отформатированный текст, первая строка сохраняет свой отступ, а пробелы в начале каждой последующей строки вставляются в абзац.
textwrap.dedent() — используется для удаления общего префикса пробела из всех строк в тексте.
textwrap.indent() — используется для добавления текст префикса ко всем строкам в параграфе
#textwrap