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 44 542 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 037-o'rinni va Rossiya mintaqasida 14 315-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 44 542 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -28 ga, so‘nggi 24 soatda esa 1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.45% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 429 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 155 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 07 Iyun, 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.
pip install imghdr
Предположим, вам предоставлен файл типа изображения, и вам нужно определить тип этого файла. Проще говоря, вам нужно получить расширение этого файла типа изображения. Это можно использовать в проекте, чтобы проверить, действительно ли запрошенное вами изображение является изображением и с каким расширением оно поставляется.
Подробнее можно почитать здесь.Ruff — Чрезвычайно быстрый линтер и форматер кода на Python, написанный на Rust.
Основным преимуществом Ruff является его скорость. Ruff в 10-100 раз быстрее аналогов. В сравнении с flake8, автор заявляет о практически полном совпадении с набором правил инструмента и нативной реализацией популярных плагинов (flake8-bugbear и т.д.). Также Ruff совместим с Black «из коробки».
Ruff может форматировать код. Например, он автоматически удаляет неиспользуемые импорты. Что касается сортировки и группировки строк импорта, то она практически идентична isort.
#python #ruffenum. Подобные перечисления удобно использовать для хранения списков констант.
Из документации можно узнать о том, что Enum — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность.
Также можно задать геттер через @property, который используют для получения перечислений в других форматах. В примере реализовано перечисление цветов в RGB, а через геттер их можно получить в формате hex.
#enumAgent-as-Judge — универсальный «судья», способный оценивать ИИ-тексты. Human-centered AI Assistant — персонализированный ассистент на основе GigaChat, имитирующий поведение людей и способный предугадать их предпочтения. Бонус: Участникам предоставляются токены для API + возможность получить дополнительно 1 млн токенов! GigaMemory — механизм долговременной памяти для LLM, помогающий ассистенту запоминать и использовать важные факты в диалоге.Не упусти возможность не только прокачать свои скиллы, получить заветную строчку в списке своих достижений и выиграть солидный приз, но и заявить о себе на AI Journey — главной международной конференции по ИИ в России! Прием решений заканчивается уже 30 октября. Спеши зарегистрироваться по ссылке.
inspect посмотреть на то, как объявлена встроенная функция float, то увидим, что есть входный параметр x и еще какой-то непонятый слэш.
Однако при попытке вызвать функцию и передать туда именованный аргумент, а не позиционный, получим исключение. А если передать аргумент, явно не указывая имя параметра, то все работает.
Такое поведение как раз задает тот слэш. Параметры, записанные до него, можно передать только как позиционные. После него – как угодно, все будет работать стандартно.
#функцииpdftotext 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.
#pdftotextmain(), 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.
#mainYouTube связана с использованием технологии DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), которая не предусматривает наличие звуковой дорожки в потоке.
Решением является отдельное получение аудио и видео потоков и их последующее объединение с использованием программы ffmpeg.
Необходимо выбрать соответствующие аудио и видео потоки, затем использовать полученные URL в команде ffmpeg для запуска процесса загрузки и слияния потоков.
#python #ffmpeg #pytubeNumPy?
NumPy (Numerical Python) - это популярная библиотека для вычислительных операций с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения высокоуровневых математических функций. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с большими объемами данных и позволяет выполнять различные операции, такие как суммирование, умножение, индексацию и многое другое, без необходимости явно создавать циклы.
Преимущества NumPy:
- Производительность: NumPy выполняет операции над массивами быстрее, чем стандартные структуры данных Python.
- Удобство: NumPy предоставляет удобные методы для работы с данными, такие как срезы, индексация и броадкастинг.
- Интеграция: Библиотека интегрируется легко с другими библиотеками, такими как SciPy, pandas и Matplotlib, что делает ее мощным инструментом для научных вычислений.
Пример использования NumPy:
import numpy as np
# Создаем одномерный массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Выполняем операции над массивом
arr_squared = arr ** 2
arr_sum = np.sum(arr)
print("Исходный массив:", arr)
print("Квадраты элементов:", arr_squared)
print("Сумма элементов:", arr_sum)
NumPy также предоставляет функции для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многое другое.
#python #NumPy #научныевычисления #анализданныхpyttsx3, которая предоставляет удобные инструменты для реализации голосового вывода текста с использованием Python. Эта библиотека может пригодиться, например, для создания ассистентов, аудиокниг, аудиогидов и многих других приложений.
Что такое pyttsx3?
pyttsx3 - это простой в использовании модуль Python для синтеза речи. Он предоставляет возможность преобразования текста в речь с различными настройками, такими как выбор голоса и регулирование скорости речи. Эта библиотека основана на популярной библиотеке pyttsx, но с более активной поддержкой и совместимостью с Python 3.
pyttsx3 также поддерживает события, что делает его полезным инструментом для создания интерактивных приложений с голосовым выводом.
Пример использования pyttsx3 на фото.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.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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
