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 44 507 підписників, посідаючи 3 048 місце в категорії Технології та додатки та 14 340 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 44 507 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -109, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.58%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.69% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 482 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 197 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 12 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.
44 507
Підписники
-524 години
-417 днів
-10930 день
Архів дописів
44 506
Сейчас эту NFT-картинку за 100$ раздают бесплатно. За простую регистрацию. А через месяц её можно продать за 500-600$.
И таких картинок сейчас — СОТНИ. Каждый день взлетают NFT-коллекции на миллион долларов. Вы можете купить картинку за 100₽, а продать за все 250 000₽ всего за пару дней.
Чтобы узнавать о таких возможностях первыми — подписывайтесь на "Конфетти из NFT". Там рассказывают с чего начать новичкам, какие коллекции выстрелят сильнее, чем биткоин, и как купить картинку за 3$, а продать за 3000$.
Все кто разобрался в NFT не хотят делиться информацией. Чтобы быть в курсе обязательно подписывайтесь: @connft
44 506
Counter из collections
Counter — это подкласс словаря dict. Сама коллекция нужна для хранения элементов в виде словарных ключей, а их счетчики хранятся в виде значений словаря.
Для отсутствующих элементов вернется 0 вместо KeyError.
Немного о методах:
elements — возвращает итератор по элементам, каждый из которых повторяется столько раз, сколько его количество.
most_common — возвращает список из n наиболее распространенных элементов.
#collections44 506
❗️Появилась карта бомбоубежищ в Москве
Адрес ближайшего защитного сооружения лучше знать заранее.
Карта с точными адресами по ссылке
44 506
Работа с ChainMap из collections
СhainMap группирует несколько словарей или других сопоставлений вместе, чтобы создать единое представление.
Иногда нам нужно сгруппировать словари в один или же работать с множеством словарей как с одним, в этом случае вам поможет ChainMap.
Немного про особенности ChainMap:
— Представляет тот же интерфейс, что и словарь, но с дополнительными возможностями;
— Создает обновляемое представление;
— Видит внешние изменения во входных отображениях.
#collections
44 506
На курсе «Мидл python-разработчик» студенты учатся продвинутой бэкенд-разработке и получают проекты в портфолио без NDA.
→ Приходите учиться, если вы знакомы с основами Python, базами данных и API. Мы поможем стать уверенным мидлом за шесть месяцев, а не за полтора года.
Курс научит решать задачи с хранилищами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками, проектировать лаконичную архитектуру, а ещё — даст опыт командной разработки.
Что будет на учёбе:
⬛️ Код-ревью и обратная связь от старших разработчиков из Яндекса и других IT-компаний.
⬛️ Вся необходимая теория в одном месте.
⬛️ Обучение в команде на реальных рабочих задачах: студенты создадут сервисы для полноценного онлайн-кинотеатра в GitHub.
⬛️ Наставники помогут разобраться с трудностями и поделятся опытом на вебинарах и демо.
⬛️ Кураторы и дедлайны не дадут прокрастинировать.
⬛️ Карьерные консультации: наши специалисты помогут найти новый проект или сделать так, чтобы на текущей работе вам начали давать более амбициозные задачи.
→ Старт потока — 24 февраля. Учёба длится шесть месяцев.
→ Познакомьтесь с курсом и оцените свои силы во вступительном тестировании — это бесплатно.
44 506
Работаем с котировками акций в Python
Библиотека yfinance предоставляет мощный и удобный инструмент для получения информации с ресурса
Yahoo! finance в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы узнать цену акций Майкрософт.
Тикер Макйрософт называется "MSFT", именно его необходимо вписать в методе поиска:
msft = yf.Ticker("MSFT")
Цена акции находится в поле ['regularMarketPrice']:
price = msft.info['regularMarketPrice']
Кроме этого yfinance предоставляет огромное количество такой информации о тикере как:
— Исторические данные рынка;
— Информация по дивидентам;
— Информация о фирме (адрес, количество работников, прибыль) и т. д.
Больше подробно об этой библиотеке можно посмотреть тут.
Пример с постройкой графика истории цены на тикер тут.
#yfinance44 506
Яндекс ищет тех, кто пишет на Python или Go
А также тех, кто хочет перейти на них с другого языка программирования. Не пропустите момент и успейте зарегистрироваться на Fast Track для бэкенд-разработчиков 26–27 февраля. Отборочный этап длится до 23 февраля, спешите! На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, проходите отборочный этап и до встречи 26 и 27 февраля!
44 506
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
44 506
Кодинг — умер. Пора переходить на простые способы обучения.
Обучиться программировать сейчас нереально — ютуберы затирают про создание телеграм-ботов, ВУЗы учат платить деньги.
Оглянитесь вокруг: джуны поголовно учат айти по картинкам. Они запоминаются в разы лучше, чем пресловутые статейки и часовые видео.
Вы тоже можете стать частью этого тренда. Достаточно читать канал Гайды программиста.
Там найдёте полезные гайды по программированию на любую тему: Python, JS, C++, хакинг, подборки книг. И всё это в картинках.
Короче, держите и изучайте, потом себе спасибо скажете: it_guides
44 506
Работаем с картинками в Python
Библиотека Pillow — это очень мощный, быстрый и удобный инструмент для обработки графики в Python.
В сегодняшнем примере мы применим ее для конвертации картинки в черно-белую, обратим цвета, вертикально отзеркалим и сохраним в файл.
Метод
Image.open('resources/img/cat.jpg') считывает картинку из папки.
img.convert('L') трансформирует картинку в черно-белую.
ImageOps.invert(image) обращает цвета.
img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) вертикально отзеркаливает картинку.
img.save('grayscale_cat.jpg') сохранит картинку на диске.
Больше официальных примеров и документацию можно посмотреть тут.
Пример можно посмотреть тут.
#pillow44 506
🐍 Изучаете Python? А вы знаете, как сделать код на Python читаемым и производительным? В этом помогают функции map, filter и reduce.
Что они себя представляют и где их применять? Расскажет 👨💻 Сурен Хоренян, разработчик на Python в МТС, 🗓 21 февраля на вебинаре в OTUS.
Преподаватель-практик познакомит вас с функциями-помощниками map, filter, reduce. Вы узнаете, где они применяются, и как их можно использовать.
Готовы узнать больше про функции map, filter и reduce?
👉🏻 Тогда регистрируйся на вебинар и подключайся https://otus.pw/YMXd/
Урок бесплатный и является частью онлайн-курса «Специализация Python Developer» для тех, кто хочет с нуля до middle-уровня освоить Python.
44 506
Генерация QR кодов
Сегодня покажем создание QR кодов. Для этого нам понадобится модуль
qrcode, который используется для создания изображений с QR кодом.
Все максимально просто, за нас по сути все делает уже написанный модуль.
Выше на картинке мы сделали простую функцию generate, которая принимает какую-то информацию и название файла, в который нужно сохранить результат в виде QR кода.
За создание картинки отвечает метод qrcode.make, который возвращает нам изображение в формате PIL.Image, а после этого мы его сохраняем в нужном нам файле.
Получившийся QR код можете посмотреть тут.
#qrcode #pillow44 506
🔥 Spark — неотъмелемый инструмент для работы с большими данными. Он используется в крупных компаниях, таких как Amazon, eBay и Yahoo. Хочешь узнать о нем больше?
📌 22 февраля в 20:00 пройдет бесплатный вебинар «Spark. Обзор фреймворка» в OTUS. Занятие проведет Дарья Абдуллина, TeamLead отдела BigData в DeltaSolutions.
✅ На открытом уроке мы обсудим:
- Что улучшили в Spark по сравнению с фреймворком MapReduce
- Как и для чего можно использовать сам Spark
- Как деплоить приложения на Spark, а также посмотрим на примеры кода
- Области применения фреймворка
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/mww08/
44 506
🔥 Spark — неотъмелемый инструмент для работы с большими данными. Он используется в крупных компаниях, таких как Amazon, eBay и Yahoo. Хочешь узнать о нем больше?
📌 22 февраля в 20:00 пройдет бесплатный вебинар «Spark. Обзор фреймворка» в OTUS. Занятие проведет Дарья Абдуллина, TeamLead отдела BigData в DeltaSolutions.
✅ На открытом уроке мы обсудим:
- Что улучшили в Spark по сравнению с фреймворком MapReduce
- Как и для чего можно использовать сам Spark
- Как деплоить приложения на Spark, а также посмотрим на примеры кода
- Области применения фреймворка
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/mww08/
44 506
Захват экрана Windows
Существует несколько библиотек на Python для захвата экрана компьютера под управлением операционной системы Windows, но самой быстрой оказалась библиотека d3dshot.
Она использует системные библиотеки DXGI и Direct3D, чтобы обеспечить чрезвычайно быструю и надежную функциональность захвата экрана.
Её можно применить, например, в реализации игровых ботов.
Пример можно посмотреть тут.
#d3dshot
44 506
📌 Развиваешься как дата-инженер? Тогда базы данных класса Massive Parallel Processing должны стать твоим неотъемлемым атрибутом.
📚 16 февраля в 16:00 (мск) пройдет вебинар «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse». Эта технология — отраслевой стандарт для хранения Больших Данных и решения разнообразных аналитических задач на их основе.
🔥 Занятие проведет Максим Мигутин, эксперт пятилетним опытом в индустрии данных и аналитики в роли внешнего консультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов.
✅ На открытом уроке мы подробно разберем:
- Что такое mpp-БД
- Какие решения есть сегодня на рынке
- Практический пример использования одной из самых инновационных mpp-систем — ClickHouse
👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на занятие
44 506
Цикл событий в Python
Цикл событий — это ядро для каждого асинхронного приложения. Он нужен для того, что бы запускать асинхронные задачи и функции обратного вызова.
Поговорим теперь о низкоуровневых методах:
get_running_loop — Возвращает текущий цикл событий в потоке. Если его нет, то будет RuntimeError. Может быть вызвана только с корутины или функции обратного вызова.
get_event_loop — Делает тоже самое что и функция выше, но если set_event_loop не был вызван, то в добавок ещё закрепит новый цикл.
new_event_loop — Создает новый цикл событий.
set_event_loop — Устанавливает цикл событий для текущего потока.
Немного о методах для работы с циклами событий:
run_forever — Запускает цикл событий до тех пока stop не будет вызван.
stop — Останавливает цикл событий.
Также есть методы is_closed и is_running для проверки состояния.
Пример можете посмотреть на картинке выше. Много другого полезного вы можете прочитать в документации.
#async44 506
Всем привет!
Появился сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам.
Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах.
Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot
44 506
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.
#audio44 506
Пишете на Python или Go и хотите работать в Яндексе?
Или хотите перейти на них с другого языка программирования? Тогда приглашаем 26–27 февраля на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 26 и 27 февраля!
