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 43 914 підписників, посідаючи 3 049 місце в категорії Технології та додатки та 14 326 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 43 914 підписників.
За останніми даними від 30 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -284, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.85%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.23% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 132 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 981 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 31 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.
Docker - это платформа для разработки, доставки и запуска приложений в контейнерах. Контейнеры позволяют упаковать ваше приложение со всем его окружением и зависимостями в один компактный исполняемый пакет. Это обеспечивает его быстрый запуск и согласованную работу в любой среде.
Зачем его использовать?
- Упрощение настройки среды: Docker избавляет от фразы "у меня работает, а у тебя нет". Все необходимые зависимости, библиотеки и окружение можно упаковать в контейнер, который будет работать одинаково на любой машине.
- Быстрая доставка и развертывание: С Docker вы можете легко и быстро развернуть своё приложение в любой среде, будь то облачная платформа или локальный сервер.
- Изоляция приложений: Каждое приложение работает в своем контейнере, не влияя на работу других приложений и системы в целом.
#python #dockertkinter - это стандартная библиотека для создания графического пользовательского интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простой и удобный способ создания оконных приложений с использованием виджетов, таких как кнопки, текстовые поля, списки и многое другое.
Хотя tkinter может показаться менее мощным по сравнению с некоторыми другими библиотеками GUI для Python, такими как PyQt или wxPython, она остается популярным выбором для начинающих разработчиков и для создания простых и удобных в использовании GUI-приложений.
#python #tkinterSpeedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.
#python #speedtesttqdm предназначен для быстрого и расширяемого внедрения индикаторов выполнения (progressbar) во внешние интерфейсы программ на Python, предоставляя конечным пользователям визуальную индикацию хода вычислений или передачи данных.
Он также будет полезен в целях отладки, как в качестве инструмента профилирования, так и в качестве способа отображения информации журнала итеративной задачи.
#python #tqdmpyenv включают:
- Изменение глобальной версии Python для пользователя;
- Управление версиями Python для индивидуальных проектов;
- Переопределение версии Python через переменную среды;
- Поиск и выполнение команд сразу из нескольких версий Python.
#pyenvglob 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.
#globhash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.
Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.
Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.
А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.
#hashFlask - 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 #flaskrequests, 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.
#httpxlogging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.
Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.
По умолчанию в logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.
Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса Handler.
#logging== 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.
#pythonTortoise 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 #tortoise