Python Academy

Kanalga Telegram’da o‘tish

Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Книги | Аудиокниги Rossiya14 238 Texnologiyalar & Aralashmalar3 019...

📈 Telegram kanali Python Academy analitikasi

Python Academy (@python_academy) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 44 431 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 019-o'rinni va Rossiya mintaqasida 14 238-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 44 431 obunachiga ega bo‘ldi.

13 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -70 ga, so‘nggi 24 soatda esa 8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.88% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.49% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 387 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 550 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 4 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent строка, модуль, документация, taskiq, yaml kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 14 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

44 431

Obunachilar

+824 soatlar

+117 kunlar

-7030 kunlar

4 387

Post ko'rishlar

~ 1 55024 soatlar

~ 2 06948 soatlar

9.88%

Muloqot nisbati

~ 1

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

44 433

Превращаем PDF в текст Думаю, все периодические работают с PDF-документами. И зачастую это ручная и скучная работа. Но Python может автоматизировать даже такую рутинную задачу. Модуль pdftotext создан именно для работы с документами в PDF формате. Устанавливается он через пакетный менеджер pip, а использовать его проще простого. Все основные операции представлены на картинке выше. Кстати, здесь ещё интересно то, что исходный код модуля написан на C++. Поэтому есть небольшая вероятность, что придётся повоевать с зависимостями. #pdftotext

44 433

Сравнение двух аудиосообщений с использованием библиотеки Librosa Librosa — библиотека, которая обеспечивает анализ и обработку звука. Сравнение производится путем вычисления характеристик MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), описывающих звуковую сигнатуру каждого аудио. Важные замечания: — Для точного сравнения аудиозаписей они должны иметь одинаковую продолжительность и аналогичные условия записи (громкость, уровень шума и т.д.). — Возможно потребуется дополнительная предварительная обработка, например, нормализация громкости. #python #librosa

44 433

Загрузка файлов асинхронно Если у нас есть список URL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз. Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс. Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения. С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельную обработку. Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего. #python #threading

44 433

Делаем планировщик задач К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени. Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный. Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах. #schedule

44 433

Создаем бесконечный итератор Функция cycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента. Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке). Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта. #itertools

44 433

Разбираешься в радиочипах, оптике и связи? Забери до 1 000 000 рублей за свои инженерные навыки на турнире «Дронкон» «Сталинские Соколы» открывают регистрацию на 4-й Всероссийский турнир «Дронкон», который пройдет с 22 по 26 августа. Турнир пройдет по направлению: • Инженерное дело: навыки программирования, сборка электронного оборудования, беспроводная связь, оптические системы + стратегия «Битва Дронов»; Призовой фонд для победителей: 1 место – 1 000 000 рублей 2 место – 700 000 рублей 3 место – 500 000 рублей Награда за 4-8 места - 100 000 рублей Пройди заочный онлайн-этап и получи путевку на очный этап турнира в Республику Татарстан! Перелет, питание, проживание - за счет организаторов. Подать заявку и узнать подробности.

44 433

Разница между генераторными выражениями и генераторами коллекций Записи в первой и второй строчке в коде выше очень похожи, но различаются видами скобок. В генераторе списка они квадратные, а в генераторном выражении – круглые. Распечатав переменные, можно заметить, что значением переменной a является список, а переменная x хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать. Если вам нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы, то используйте генераторы коллекций. А если же значения понадобятся еще не скоро или вообще неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему. #python

44 433

Используйте dict.get() вместо dict[] Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчики часто спорят. Многие получают значения по ключам через квадратные скобки, но если такого ключа нет, то будет вызвано исключение. Поэтому мы считаем, что лучше использовать метод get у словарей. Его основной плюс заключается в том, что он принимает опциональный аргумент, отвечающий за значение по умолчанию. Таким образом, если значение по ключу не найдено, то вернется дефолтное значение. В итоге, мы убираем возможные ошибки в случае, если нужных ключей в словаре нет. #словари

44 433

Редирект вывода программы В contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы. Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке. Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout. Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные. #contextlib

44 433

Слоты в классах По умолчанию в Python в классах используется словарь __dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью. В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность. #class #slots

44 433

dict.get() dict.get() — это метод словаря, который используется для получения значения по заданному ключу. Однако, в отличие от обращения к элементу словаря с использованием квадратных скобок (dict[key]), метод get() предоставляет дополнительную возможность задать значение по умолчанию, которое будет возвращено, если ключ не найден в словаре. Синтаксис метода get() выглядит так: value = dict.get(key, default) key: Ключ, по которому производится поиск в словаре. default (необязательный): Значение, которое будет возвращено, если ключ не найден в словаре. Если default не указан, и ключ не найден, метод вернет None. #python

44 433

Генераторы коллекций В Python генераторы коллекций (или генераторы) представляют собой удобный способ создания итерируемых последовательностей данных без необходимости сохранять все элементы в памяти. Они могут использоваться для генерации значений на лету, что делает их полезными для работы с большими или бесконечными последовательностями данных. Генераторы коллекций можно создать с использованием специального синтаксиса, который похож на генераторы списков, но вместо создания списка они создают генераторный объект. В примере на картинке мы создали генератор выражений. Генераторы выражений особенно полезны, когда вы работаете с большими объемами данных, так как они не сохраняют все элементы в памяти, а генерируют их по мере необходимости. #python

44 433

Создание скриншотов с использованием модуля pyscreenshot Модуль pyscreenshot, обеспечивая кросс-платформенную функциональность, позволяет легко создавать скриншоты как всего экрана, так и его отдельных частей. Для работы этого модуля необходимо установить библиотеку Pillow. Для захвата изображения используется метод grab, для его отображения – show, а для сохранения – save. В метод grab можно также передать аргумент bbox, чтобы ограничить захват только определенной областью экрана. Этот модуль оказывается особенно полезным, например, при логировании скриптов, использующих Selenium. Selenium может открывать браузер и выполнять различные операции в нем, и использование pyscreenshot позволяет создавать скриншоты для последующего анализа и отладки. #python #pyscreenshot

44 433

Простой, но мощный веб-фреймворк Самым популярным фреймворком для разработки серверной части на Python является Flask. К слову, он обгоняет даже Django по звездам на GitHub. Flask предназначен для быстрого и легкого старта работы с возможностью масштабирования до сложных приложений. А коммьюнити предоставляет множество расширений для фреймворка. Для создания минимального рабочего приложения достаточно кода выше. После запуска такого скрипта можете перейти в браузере по адресу http://localhost:5000/ и посмотреть результат. #модули

44 433

asyncio: Асинхронное программирование на Python asyncio - это библиотека, разработанная специально для асинхронного программирования и управления параллельными задачами. Она предоставляет инструменты для эффективной работы с асинхронными операциями, позволяя создавать быстрые и отзывчивые приложения. Для начала работы с asyncio, вам необходимо импортировать библиотеку, и вы сразу получаете доступ к асинхронным функциям и ключевым словам, таким как async и await. Это делает возможным создание асинхронных функций, которые могут выполняться параллельно, без блокировки основного потока выполнения. Одной из причин использовать asyncio является его способность эффективно обрабатывать большое количество параллельных задач, что делает его идеальным решением для сетевых операций, ввода/вывода и других операций, которые могут вызвать задержку. Вы можете легко создавать и использовать уже готовые асинхронные HTTP-клиенты (например, с использованием aiohttp и httpx), веб-серверы и веб-скраперы, которые будут быстро обрабатывать большие объемы данных. Дополнительная информация о asyncio, такая как работа с очередями, ивент-лупы, обработка ошибок и другие возможности, доступна в официальной документации Python.

44 433

Сохранение документации функции при декорировании У декораторов существует ряд проблем, одна из которых заключается в том, что, после оборачивания функции в декоратор, на выходе мы не можем получить информацию атрибутов __name__ и __doc__, нужные для документации функции. Вместо значений данных атрибутов исходной функции мы будем получать значения функции обертки. Для решения этой проблемы можно воспользоваться декоратором functools.wraps, применяя его к обертке нашего декоратора. В результате имя и сигнатура функции, передаваемой в декоратор, будут копироваться в обертку. #декораторы #wraps

44 433

Рабочее приложение, которое прошло ревью, всё ещё можно взломать через форму логина. Большинство уязвимостей в вебе — это типовые ошибки, которые находят уже после инцидента. Курс WAPT от Codeby учит находить их раньше — с позиции атакующего. Этот курс максимально заточен на практику: 65 заданий в лаборатории, где вы отрабатываете каждую технику на реальных сценариях. Что внутри: • Эксплуатация актуальных классов уязвимостей, активный и пассивный фаззинг • SQL Injection, CMD Injection, XSS, PHP Injection, Server-Side Template Injection • Повышение привилегий и client-side атаки (XSS, CSRF) Каждую неделю — вебинары с куратором. Навыки применимы и в рабочих задачах по пентесту, и в Bug Bounty. Курс стартует 16 июля. Запись на курс По всем вопросам: @CodebyAcademyBot

44 433

Читаем текст с картинки используя Tesseract от Google Google 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 #pytesseract

44 433

Explicit Conversion Flag Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля format перед его непосредственным форматированием. Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования: !r – преобразует значение в строку, используя функцию repr() !s – преобразует значение в строку, используя функцию str() В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде). #repr #str #format