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 44 530 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 929-o'rinni va Rossiya mintaqasida 14 041-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 44 530 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 152 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.81% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.33% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 140 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 039 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 27 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.
argv во встроенном модуле sys.
Первым элементом всегда является имя запускаемого скрипта, вторым и далее — непосредственно сами аргументы.
#syspydub, который представляет собой интерфейс-надстройку над ffmpeg.
pydub позволяет загружать, редактировать и сохранять аудио-файлы в любом формате, поддерживаемом ffmpeg.
Для загрузки файла нам нужно выбрать функцию from_ c соответствующим форматом в названии из класса AudioSegment. Также можно воспользоваться наиболее общей функцией from_file, передав путь к файлу и его формат.
Для экспорта файла с нужным форматом, в который мы хотели его сконвертировать, используем функцию export у полученного после загрузки файла объекта класса AudioSegment.
#audio #pydubmemoryview() в Python предоставляет объект для доступа к внутреннему представлению данных в виде буфера без копирования. Этот объект позволяет вам просматривать байты объекта, не копируя их, а также выполнять различные операции на уровне байтов.
memoryview() также может использоваться для работы с массивами и другими объектами, поддерживающими буферный интерфейс в Python.
Этот инструмент особенно полезен, когда вам нужно работать с большим объемом данных, и вы хотите избежать копирования данных, что может быть затратным с точки зрения времени и ресурсов.
#pythonImage.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.
#pillowpip.
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.
#audiohttp://localhost:5000/ и посмотреть результат.
#модулиitertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.
Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция 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 элементы.
К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
#генераторы #itertoolsl является список, а переменная g хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.
Нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы — используйте генераторы коллекций.
А если же значения понадобятся еще не скоро или неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.
#генераторыtext.txt:
Приветствую!
Здравствуйте!
Ку, здарова.
Добрый день!
Привет!
Чтобы вывести это на экран, может помочь функция getline из модуля linecache. В чем главное отличие этой функции от обычного метода чтения из файла? Функция getline кеширует все строчки файла в списке, так что следующие вызовы get_answer отработают моментально.
#linecache #filePython, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib
Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить. Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в проде без серьезных причин.
#python #importlibmath.perm() используется для определения количества возможных способов выбора и расположения m элементов из набора n элементов. Этот метод включен в модуль math.
Он требует указания двух параметров: n — общее число элементов в наборе, и m — число элементов в каждой возможной выборке. Результатом выполнения функции является целочисленное значение, представляющее число таких перестановок. Если n меньше m, функция возвратит 0.
Пример использования: расчет количества перестановок трех элементов из пяти. Это демонстрирует, сколько существует вариантов формирования трехэлементных подмножеств из пятерки.
#pythontime из модуля time, которая возвращает текущее время в формате Unix.
Перед исполнением нашего кода сохраним начальное время, а после — конечное. Путем вычета первого из второго и получим время исполнения программы.
Использование time.time() — не самый точный и лучший вариант, но, например, для быстрого сравнения двух разных частей кода подходит хорошо.
#timeliteral_eval() из модуля ast.
Данная функция поможет безопасно определить литеральный тип, а в случае если был передан не литерал, то выбросит исключение. Это можно использовать для оценки выражений из внешних источников при парсинге файлов, либо пользовательского ввода.
#ast #literal_evaleval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.
Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.
#tips #evalschedule, 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.
#scheduleDecimal, но и его может не хватить в некоторых случаях.
В данной связи, для идеальных вычислений лучше использовать класс Fraction, т.к. он работает с числами в виде рациональных дробей.
#decimalKivy - это мощный кроссплатформенный фреймворк для разработки графических интерфейсов пользователя (GUI).
Основное его преимущество заключается в универсальности: созданные при помощи Kivy приложения могут запускаться на различных операционных системах, включая Windows, macOS, Linux, а также мобильные платформы Android и iOS.
#python #kivypyenv выглядит так:
— Позволяет изменять глобальную версию Python для каждого пользователя;
— Обеспечивает поддержку версий Python для каждого проекта;
— Позволяет переопределить версию Python с помощью переменной окружения;
— Выполняет поиск команд из нескольких версий Python одновременно.
Кстати, этот проект основан на rbenv и ruby-build и модифицирован для Python.
#pyenv