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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python Academy analitikasi
Python Academy (@python_academy) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 44 539 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 947-o'rinni va Rossiya mintaqasida 14 133-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 44 539 obunachiga ega bo‘ldi.
25 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 147 ga, so‘nggi 24 soatda esa -12 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.34% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 137 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 042 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 3 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 26 Avgust, 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.
_ 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.
#тонкостиpass ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.
Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.
Или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.
#passfrom, после которого требуется указать ещё одно исключение. Это исключение будет подвязано к вызванному в атрибут __cause__ (поддерживает запись).
В результате, если вызванное исключение не обработано, то на вывод будут отправлены оба исключения.
#exceptionDecimal, 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 #fractionsave().
*На втором изображении представлен результат работы программы.pytube предоставляет всю небходимую функциональность для скачивания видео с YouTube, а также для сбора всей информации о нем.
Для работы нам необходимо создать объект класса YouTube. Помимо ссылки на видео в конструктор можно передать в качестве параметров функции для обработки прогресса загрузки и завершения.
Большинство видео на ютубе не имеют аудиодорожки на потоках с высоким разрешением, свыше 720p — это связано с технологией передачи DASH, которую использует YouTube.
На картинке мы показали как отфильтровать потоки с прогрессивной передачей и выбрать из полученного списка с максимальным доступным разрешением до 720p.
Для загрузки выбранного потока используем функцию download(), в функцию можно передать в качестве параметров путь до директории для сохранения и имя файла.
#python #youtubethreading для создания параллельных потоков выполнения и улучшения производительности ваших приложений.
threading позволяет создавать легковесные потоки, которые выполняются параллельно, ускоряя выполнение задач. Это особенно полезно в сценариях, где есть задачи, которые можно выполнить независимо друг от друга.
Пример:
import threading
import time
# Функция, которую будем выполнять в параллельных потоках
def print_numbers():
for i in range(5):
time.sleep(1) # Эмулируем длительную операцию
print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")
# Создаем два потока
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 1")
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 2")
# Запускаем потоки
thread1.start()
thread2.start()
# Ожидаем завершения потоков перед завершением программы
thread1.join()
thread2.join()
print("Главный поток выполнения завершен.")
В данном примере создаются два потока, каждый из которых выполняет функцию print_numbers, эмулируя длительную операцию с использованием time.sleep. Запуск потоков осуществляется с помощью метода start(), и главный поток ожидает их завершения с использованием метода join().
Модуль threading предоставляет удобные средства для работы с параллельными потоками в Python, что позволяет улучшить производительность приложений. Однако, следует быть внимательными при работе с потоками из-за потенциальных проблем с блокировками и синхронизацией данных. Попробуйте интегрировать threading в свой код и ускорьте выполнение задач! 💻
#python #threadingPython-приложений, то библиотека gc (Garbage Collector) вам точно пригодится. Давайте рассмотрим, почему.
gc в Python предназначена для автоматического управления памятью, освобождая вас от рутины по управлению объектами. Это особенно полезно в задачах, связанных с избежанием утечек памяти и оптимизацией её использования.
import gc
gc.enable()
class SampleObject:
def __init__(self, value):
self.value = value
objects_list = [SampleObject(i) for i in range(1000000)]
gc.collect()
# Пример обработки данных (например, фильтрация объектов)
filtered_objects = [obj for obj in objects_list if obj.value % 2 == 0]
gc.collect()
print(filtered_objects[:10])
В приведенном коде мы создаем список объектов SampleObject, который может занять значительное количество памяти. После обработки данных или в других стратегических точках программы, вызывается сборщик мусора для освобождения памяти, занятой неиспользуемыми объектами.
Использование библиотеки gc в Python может значительно улучшить производительность ваших программ, освободив вас от рутины по управлению памятью. Это особенно важно в проектах с большим объемом данных или длительным временем выполнения.
#python #gc #garbagecleanerip2geotools, который обеспечивает возможность получения геолокации по IP из различных баз данных.
Пример кода для получения информации по IP с использованием класса DbIpCity, представляющего некоммерческую базу данных, выглядит следующим образом:
from ip2geotools.databases.noncommercial import DbIpCity
def get_ip_geolocation(ip_address):
try:
response = DbIpCity.get(ip_address, api_key='free')
city = response.city
region = response.region
country = response.country
latitude = response.latitude
longitude = response.longitude
print(f"Информация о местоположении для IP {ip_address}:")
print(f"Город: {city}")
print(f"Регион: {region}")
print(f"Страна: {country}")
print(f"Широта: {latitude}")
print(f"Долгота: {longitude}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка при получении информации по IP {ip_address}: {e}")
ip_address_to_check = '8.8.8.8'
get_ip_geolocation(ip_address_to_check)
Этот код использует метод get из класса DbIpCity для получения информации о местоположении по заданному IP-адресу. Помните о том, что для использования некоторых баз данных может потребоваться API-ключ.
#python #ip2geotoolsuiautomator2, которая предоставляет мощные инструменты для автоматизации тестирования и взаимодействия с мобильными приложениями на платформе Android.
Эта библиотека может пригодиться для создания автотестов, скриптов для тестирования пользовательского интерфейса, и многих других задач, связанных с мобильной разработкой.
Что такое uiautomator2?
uiautomator2 - это Python-библиотека, предоставляющая возможность управления устройствами Android и взаимодействия с приложениями на них. Она основана на Google's Android Testing Support Library и является мощным инструментом для автоматизации действий на устройствах Android.
С uiautomator2, вы можете выполнять действия, такие как нажатие кнопок, ввод текста, чтение содержимого экрана устройства и многое другое, что делает ее полезной для автоматизации тестирования мобильных приложений.
#python #uiautomator2 #автоматизацияPython, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных.
Что такое icecream?
icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе.
Преимущества icecream перед стандартным print:
1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным.
2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа.
Настройка icecream:
icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.
from icecream import ic, install
install(autodetect=True, includeContext=True)
number = 42
ic(number)
text = "Привет, мир!"
ic(text)
Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'
#Python #logging #icecreamsorted() 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 #сортировкаmain(), с которых начинается выполнение программы. Но в Python весь код исполняется построчно.
Как вариант, многие пишут основную логику программы в обычную функцию main(), а вызывают ее только в условии if __name__ == '__main__'. Здесь стоит объяснить отдельно про то, что такое __name__.
Переменная __name__ — это специальная переменная, которая будет равна '__main__', только если файл запускается как основная программа. А при импорте в качестве модуля выставляется равной имени модуля.
Таким образом, программа корректно заработает, только если запустить ее напрямую. Если импортировать ее как модуль в другой скрипт, то условие не сработает.
#mainSpeedtest 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.
#speedtest