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 44 512 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 049-o'rinni va Rossiya mintaqasida 14 343-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 44 512 obunachiga ega bo‘ldi.
09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -112 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 5.55% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.69% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 471 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 196 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 10 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.
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.
#функцииsubgen, которая будет возвращать числа от 0 до переданного аргумента.
А также ещё одну генераторную функцию delegator, которая будет возвращать числа из итерируемого объекта source, который передадим в качестве аргумента.
Цикл, который можно написать в delegator, можно заменить всего лишь одной строчкой. То есть yield from заменяет цикл for, в котором только возвращаются значения через yield.
Грубо говоря, такая конструкция является неким туннелем передачи данных туда и обратно. В нашей ситуации delegator можно назвать делигирующим генератором, а subgen подгенератором.
#генераторы__del__, который вызовется автоматически при удалении объекта.
Вообще деструкторы крайне редко переопределяется в Python, но полезно знать, что именно эти методы отвечают за очистку при удалении объекта.
#классыschedule, 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.
#schedulefloat является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity.
Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом.
Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения.
#floattuple, по своей сути, являются неизменяемыми списками. Структура данных удобная, но мы можем получать данные, используя только числовые индексы.
Нет возможности дать имена отдельным элементам, сохранённым в кортеже. Это может повлиять на читаемость кода. И в таком случае используют именованные кортежи namedtuple из collections.
Каждый объект в именованном кортеже может быть доступен через уникальный, удобный для чтения человеком, идентификатор. При этом вся функциональность от обычных кортежей сохраняется.
#namedtuplesnowball, использует алгоритм соответственно Snowball, разработанный Мартином Портером. Алгоритм поддерживает большинство популярных языков. Подробнее об алгоритме можно почитать тут.
#snowballpytube 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 ютьюб. Решение данной проблемы покажем в следующем посте.
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.
#youtubevars() возвращает все атрибуты переданного параметра, в качестве которого может быть почти что угодно: модуль, класс, экземпляр и т. д.
Проще говоря, vars() возвращает словарь, который хранится в атрибуте __dict__ у переданного объекта.
А если ничего не передать в аргументы, то функция вернет словарь локальных переменных, как и locals() (про это был пост, кстати).
#переменныеpywebcopy поможет вам клонировать отдельные веб-страницы или даже целые сайты.
Функция save_webpage скачивает страницу по указанной ссылке, в аргументы также можно передать путь, куда сохранить результат.
А вот save_website дает возможность скачать целый вебсайт рекурсивно. Например, если сайт представляет из себя блог, то скрипт скачет все статьи, которые есть на сайте.
Но здесь надо быть аккуратнее, подобная рекурсивная загрузка отправит много запросов к серверу и может сильно нагрузить его, если на сайте много страниц.
#pywebcopysort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.
Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.
В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.
Также вместо написания обычных функций были применены анонимные, чтобы закрепить недавнюю тему о них.
#списки__enter__ и __exit__. Но такой подход может показаться слегка сложным.
Так вот, помимо написания своего класса, есть еще один способ создать контекстный менеджер — использовать декоратор @contextmanager из встроенного пакета contextlib.
Первая часть функции tag, которая идёт до yield, выполняется при входе в блок with. Затем исполняется сам этот блок, а после этого завершается оставшаяся часть, которая идет после yield.
#contextlib
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
