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
43 943
⚡️ Ночью Телеграм заблокировал крупнейшего бота с бесплатными книгами — Флибусту. Уже утром разработчики подняли новый, срочно сохраняйте себе: t.me/flibustatopbot
43 943
Хеширование в Python используя hashlib
Библиотека
hashlib предоставляет алгоритмы хеширования, которые позволяют создавать уникальные хеш-суммы для данных. Это полезно для проверки целостности файлов, хранения паролей в безопасной форме и других задач безопасности данных.
Пример кода:
import hashlib
# Пример хеширования строки с использованием SHA-256
data_to_hash = "Hello, World!"
hashed_data = hashlib.sha256(data_to_hash.encode()).hexdigest()
print(f"Исходные данные: {data_to_hash}")
print(f"Хеш-сумма (SHA-256): {hashed_data}")
SHA-256 из библиотеки hashlib для создания хеш-суммы строки "Hello, World!". Результат выводится в шестнадцатеричном формате.
Библиотека hashlib является одним из лучших инструментов для обеспечения безопасности данных в Python. Путем использования различных алгоритмов хеширования, таких как MD5, SHA-256 и других, вы можете обеспечить целостность данных и повысить уровень безопасности ваших приложений.
#python #hashlib43 943
Использование функции zip в Python
Функция
zip в Python формирует итератор, объединяющий элементы из нескольких списков. Это удобно для одновременного перебора элементов нескольких списков в цикле for или для реализации параллельной сортировки.
Пример:
# Допустим, у нас есть два списка
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
# Используем функцию zip для объединения этих списков
zipped = zip(list1, list2)
# Теперь мы можем перебрать объединенные элементы
for num, letter in zipped:
print(f"Число: {num}, Буква: {letter}")
# Вывод:
# Число: 1, Буква: a
# Число: 2, Буква: b
# Число: 3, Буква: c43 943
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 #shutil43 943
Яндекс Лицей объявляет о старте нового набора: интенсивные IT-программы для школьников и студентов колледжей.
Обучение стартует осенью в более чем 150 городах России. Приём заявок открыт до 10 сентября.
— «Основы программирования на Python» (для новичков): изучите синтаксис Python, научитесь анализировать данные, строить графики и создавать простые программы для уверенного старта в IT.
— «Промышленное программирование на Python» (для знающих Python): разработка веб-приложения на Flask, создание навыков для Алисы, чат-ботов и тесты программы с unittest/pytest.
Курсы бесплатные, но предусмотрен отборочный этап. Сертификат по окончании даст дополнительные баллы при поступлении в вузы-партнеры.
Подать заявку на отбор можно по ссылке.
43 943
Находим файлы по шаблону
Основной фишкой модуля
glob является удобная и лаконичная работа с поиском файлов по паттернам. Более того, можно даже пройтись по директориям рекурсивно.
В одноименный метод glob передаётся шаблон для поиска файлов, а возвращается список с результатами. Все методы следуют механизму и правилам сопоставления паттернов в стиле Unix.
Вообще модуль является встроенным, но в некоторых ситуациях импорт может выдать исключение. В таком случае надо просто его переустановить через пакетный менеджер pip.
#glob43 943
Missingno
Большие грязные наборы данных и часто отсутствующие значения в них — это одна из частых проблем при работы с датасетами, и это важно отлавливать такие моменты.
Для таких целей существует Missingo — библиотека, которая имеет в себе небольшой набор простых в использовании средств для визуализации отсутствующих данных и утилит, которые позволяют быстро получить сводку полноты или отсутствия вашего набора данных.
Интерактивный пример — тут.
#Missingo
43 943
Отлавливаем баги с assert
При выполнении инструкции
assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет.
Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение).
Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except.
Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы.
#исключения #assert43 943
Big tech night — это «ночь музеев» в мире IT, где Яндекс, Сбер, X5, Т-Банк и Lamoda впервые приглашают за кулисы.
Формат, придуманный в Яндексе, подойдёт как для тех, кто уже работает в IT, так и для тех, кто только мечтает туда попасть.
Здесь можно:
— увидеть, как создаются технологии, которые меняют привычный мир;
— познакомиться с коллегами и обменяться опытом;
— задать неудобные вопросы;
— почувствовать себя частью комьюнити.
Вас ждут доклады, иммерсивные экскурсии и атмосфера IT-андеграунда. А если вы не в Москве, подключайтесь к онлайн-студии с двумя потоками — от серьезных дискуссий для гиков до лампового ночного шоу с историями из жизни.
Когда: 12 сентября
Где: Москва или онлайн
Регистрация — здесь.
43 943
Вычисление выражений Python
Вы наверняка знакомы с
eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.
Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.
#tips #eval43 943
Воспроизводим аудиофайлы
Для этого воспользуемся кроссплатформенным пакетом playsound, который легко устанавливается через
pip.
Он содержит в себе лишь одну полезную функцию для воспроизведения аудиофайла: playsound('path/to/file.mp3')
В качестве параметра функции можно указать путь к .mp3 или .wav файлу, или вообще его url.
#audio43 943
⚡️ Мы сделали нового книжного бота — он гораздо быстрее по скорости, в нем в 4 раза больше книг, исправлена ошибка с форматами, теперь есть все форматы, включая PDF
В случае блокировки этого бота тот бот будет жить, срочно сохраняйте нового бота, чтобы читать все книги мира: @flibustatopbot
43 943
Получаем срез из бесконечного генератора
Вероятно, у многих были случаи, когда требовалось получить конечный список элементов из бесконечного генератора.
И в целом задача вполне простая, но сейчас рассмотрим лаконичный вариант — воспользуемся пакетом
itertools, 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.
#itertools43 943
Pandas: Работа с данными и анализ в Python
pandas - это мощная библиотека, предназначенная для обработки и анализа данных в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для работы с табличными данными, такими как CSV-файлы, базы данных и многое другое.
Одним из ключевых преимуществ pandas является его гибкость и удобство. Вы можете использовать эту библиотеку для чтения, записи, фильтрации, сортировки и агрегации данных, делая процесс обработки информации более интуитивным и эффективным.
Для начала работы с pandas, вам нужно установить библиотеку командой pip install pandas. После установки , вы можете создавать скрипты для анализа данных, манипулировать таблицами, вычислять статистику и визуализировать результаты. pandas предоставляет множество функций и методов для работы с данными, что делает его универсальным инструментом для анализа информации.
С помощью pandas, вы можете значительно упростить процесс анализа данных и получения ценной информации из них. Это помогает принимать более обоснованные решения, оптимизировать бизнес-процессы и улучшить понимание ваших данных.
Код с поста доступен тут
Файл example.csv доступен тут43 943
Легкий веб-фреймворк
Bottle – это быстрый, простой и легкий микро-веб-фреймворк WSGI для Python. Он распространяется как единый файловый модуль и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.
Несмотря на свою минималистичность, Bottle предоставляет довольно широкие возможности, которых на 100% хватает для мелких и средних проектов. Вот список основных возможностей: routing, templates, POST-routing, обработка форм, cookies и сервер.
После запуска подобного примера можете перейти в браузере по адресу localhost:5000/hello/world и посмотреть на результат, полученный из всего пяти строк кода.
#python #bottle43 943
Список импортов по умолчанию
Для ограничения импорта переменных, функций и классов по умолчанию можно использовать список
__all__, в который записываются названия объектов, которые будут подключены.
Таким образом, при импорте вида from module import * из модуля c подобной записью подключатся только объекты с названиями из списка __all__.
Тем не менее, в примере выше импортировать функцию foo из такого модуля всё ещё можно, например, с помощью записи from module import foo.
#модули43 943
Сортировка пузырьком
Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция
sorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.
Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит.
В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.
#списки #сортировка43 943
Тестирование на pytest
pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов.
Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python.
Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними.
#тестирование #pytest #assert
43 943
Deep-Translator: Мощный инструмент для многоязычного перевода в Python
Deep-Translator - это выдающаяся библиотека на Python, разработанная для удобного и качественного перевода текстов на различные языки используя более 10 сервисов! Она предоставляет удобные инструменты для автоматического перевода текста, с опцией перевода между более чем 100 языками мира. Deep-Translator обладает высокой точностью перевода, а также поддерживает множество функций для настройки перевода под ваши потребности.
Deep-Translator также предоставляет возможность работы с различными API сервисами перевода (Google Translate, Yandex Translator, и т.д.), что делает его гибким инструментом для разработчиков.
Одним из плюсом использования Deep-Translator является его способность работать с текстами разных языков и поддерживать большое количество языковых пар для перевода.
Deep-Translator - это отличный инструмент для многоязычного перевода ваших текстов, который поможет вам сделать ваши проекты доступными для широкой аудитории.
Документация доступна тут43 943
Картографическая визуализация с использованием Folium
Folium обеспечивает интеграцию данных на карты, позволяя создавать как фоновые картограммы, так и размещать на картах векторные, растровые и HTML элементы в виде маркеров.
Эта библиотека поддерживает пользовательские наборы тайлов от MapBox или Cloudmade.
В арсенале Folium имеются различные типы маркеров, от простых маркеров местоположения со стандартными листовками, содержащими всплывающие окна и HTML подсказки, до возможности встраивания изображений, видео, а также GeoJSON и TopoJSON объектов.
Посмотреть результат выполнения кода со скрина можно тут -- https://i.imgur.com/QhNDb5I.png
#python #folium