Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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📈 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.
44 512
Obunachilar
-1224 soatlar
+457 kunlar
-11230 kunlar
Postlar arxiv
44 510
3 трюка с itertools
Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с очень простой функции –
chain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.
Далее, accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее.
А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации.
#модули #itertools44 510
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.
#itertools44 510
Красивый вывод таблиц
Недавно нам понадобилось логировать часть базы данных. И тут мы вспомнили про прекрасный модуль
prettytable, который позволяет красиво выводить таблицы.
Итак, имена столбцов задается с помощью атрибута table.field_names. А добавлять строки с данными в таблицу можно методом table.add_row([]), передавая туда список элементов.
Но даже если вы не фанат командной строки, то иногда нужно сохранить отчет о работе вашей программы в текстовый файл. В таком случае можно сохранить саму таблицу, вызвав метод table.get_string().
#трюки #prettytable44 510
Аннотации типов
Python имеет динамическую типизацию и позволяет нам оперировать переменными разных типов, и иногда у нас бывают ошибки, связанные с некорректной передачей данных неверного типа.
В современных версиях 3.6+ добавилась поддержка аннотации типов переменных, полей класса,аргументов и возвращаемых значений.
#typing
44 510
Именованные кортежи
Кортежи
tuple, 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.
#namedtuple44 510
Важное про цифры и Юникод
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 — не единственные символы, которые считаются цифрами. Python следует правилам Юникода и обрабатывает несколько сотен символов как цифры. Полный список находится здесь.
Это крайне важно знать, потому что эти символы влияют на такие функции, как
int, unicode.isdecimal и даже re.match.
Думаю, в один момент это знание сэкономит вам время на исправление "бага" с такими странными символами. Предупрежден — значит вооружен.
#числа #юникод44 510
Вы разработчик с опытом и знакомы с основами Python? На курсе Яндекс Практикума «Мидл Python-разработчик» вы сможете выйти на новый профессиональный уровень и использовать навыки, которые отличают мидла от джуна. Вы начнете думать о проекте, как о единой системе, разрабатывать полноценные веб-сервисы, организовывать инфраструктуру, а ещё:
• углубите знания технологий для бэкенд-разработки на Python;
• разовьёте инженерное мышление;
• сможете брать больше ответственности и решать задачи посложнее;
• разберётесь, как работает бэкенд, DevOps и другие смежные области;
• добавите 7 проектов в портфолио;
• почувствуете себя увереннее в процессах командной разработки.
На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.
Пройдите первый бесплатный урок с 1 по 14 мая и получите скидку 7% на оплату курса.44 510
Вычисление выражений Python
Вы наверняка знакомы с
eval, 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 #eval44 510
Трюк с f-строками
Думаю, про f-строки как метод форматирования все уже знают. Напоминаю, что появились они еще в Python 3.6.
Но им добавили еще одну классную фичу в обновлении 3.8 — можно выводить имя переменной и сразу ее значение, добавив знак равно как показано на картинке.
#строки
44 510
Библиотека для работы с итераторами
Встроенный пакет
itertools содержит сборник полезных итераторов, поговорим о нескольких из них:
combinations — возвращает кортеж в отсортированном порядке без повторяемых элементов.
chain — возвращает элементы из объекта, пока он не будет исчерпан, затем переходит к следующему, используется для обработки множества последовательностей как единой.
permutations — возвращает все возможные перестановки.
filterfalse — возвращает все элементы для которых функция вернула false.
startmap — применяет функцию к каждому элементу последовательности распаковывая его.
В самой библиотеке их намного больше, поэтому советую вам ознакомится с документацией. Ознакомиться с интерактивным примером можно тут.
#itertools44 510
Нахождение наиболее частых элементов списка
Если необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, лучше воспользоваться счетчиком
Counter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
#collections #counter44 510
Начните знакомство с Python на бесплатном буткемпе! Это удобный мини-курс для тех, кто хочет узнать о разных направлениях Python-разработки: вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков и поймёте, ваша ли это профессия. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников буткемп доступен бесплатно: https://epic.st/Q_SEZ
Кому будет полезен буткемп:
— тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера;
— тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой;
— тем, кто хочет карьерных перемен и развития в новой профессии.
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в Сбере. Опыт в программировании более 12 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в Сбере.
Что будете делать:
— разберёте базовый синтаксис языка;
— создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст;
— сделаете бота умнее: «научите» его обрабатывать фотографии;
— узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы;
— напишете сайт с помощью инструмента Flask.
В финале буткемпа вас ждёт прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Участвуйте в буткемпе уже сейчас!
44 510
Разница между == и is
Многие разработчики не понимают разницу этих двух операторов сравнения. Из-за неправильного использования
== и is в приложениях могут возникнуть странные ошибки.
Оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.
Но Python в целях производительности кеширует малые числа и короткие строки, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере выше.
#тонкости44 510
Оператор неравенства и Дядя Бэрри
Вспомним немного историю: 1 апреля 2009 года выпустили PEP 401, в котором говорилось, что Гвидо ван Россум покидает команду Python.
На его замену должен был прийти Barry Warsaw, который имел официальный статус Friendly Language Uncle For Life (FLUFL) — в переводе, дружелюбный дядя языка на всю жизнь.
И этот Дядя Бэрри предложил заменить "противный" знак неравенства
!= на <>. Изменения обещали выпустить в последующих версиях, но его можно было протестировать и раньше времени.
Для этого можно импортировать barry_as_FLUFL из пакета __future__. Результат можете посмотреть на картинке сверху.
Это всё, конечно же, было первоапрельской шуткой, но оператор <> всё ещё доступен и является некой пасхалкой.
#пасхалка44 510
Подключаемся к серверу по ssh
Пакет
paramiko позволяет устанавливать соединение с удаленными машинами по протоколу SSH2 и производить там все те же операции, если бы вы подключались через, например, утилиту ssh на линуксе.
Использовать модуль достаточно просто, пример основный методов на картинке выше. Кстати, интересный факт, Paramiko — это сочетание слов "параноик" и "друг" на языке эсперанто.
Устанавливается пакет привычным образом через пакетный менеджер pip. А документацию можете изучить тут.
#ssh44 510
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.
#модули44 510
Сортировка списков
В Python есть два встроенных способа для сортировки списков — функция
sorted() и метод list.sort(). Результат в обоих случаях одинаков, но всё же есть нюансы.
Функция sorted() принимает на вход аргумент в виде списка, а возвращает уже новый, отсортированный список. При этом исходный список не изменяется.
Метод sort() в свою очередь применяется к списку, изменяет его непосредственно и ничего не возвращает.
#списки44 510
Repost from Python Academy
Не используйте обработку исключений слишком часто
Обработка исключений может защитить вашу программу от внезапных сбоев. Тем не менее все прекрасно знают, что подобные конструкции могут заметно снизить производительность скрипта.
Не стоит злоупотреблять
try-except конструкциями, так как в большинстве случаев можно справиться с задачей, применяя обычные условия. Используйте обработку исключений только в крайних случаях.
На картинке мы привели пример двух случаев необоснованного использования обработки исключений, а также показали более правильную альтернативу.
#совет #исключения44 510
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 #wraps44 510
Разница между == и is
Многие разработчики не понимают разницу этих двух операторов сравнения. Из-за неправильного использования
== и is в приложениях могут возникнуть странные ошибки.
Оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.
Но Python в целях производительности кеширует малые числа и короткие строки, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере выше.
#тонкости