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
44 512
Превращаем PDF в текст
Думаю, все периодические работают с PDF-документами. И зачастую это ручная и скучная работа. Но Python может автоматизировать даже такую рутинную задачу.
Модуль
pdftotext 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.
#pdftotext44 512
Делаем планировщик задач
К моему удивлению, далеко не все знают про пакет
schedule, 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.
#schedule44 512
Станьте дипломированным специалистом по Data Science и Machine Learning за 4 года на онлайн-бакалавриате от РАНХиГС и Skillbox.
Всё как в классических вузах, только онлайн.
За время обучения вы:
— Освоите язык программирования Python, основные библиотеки и фреймы для работы с ним.
— Подтянете английский для работы с источниками и профильной литературой, повторите основы математики и статистики для аналитики данных.
— Изучите машинное обучение, нейросети, deep learning, data engineering.
— Освоите soft skills для работы в IT: научитесь управлять производством, проектами и командой.
А по итогу обучения соберёте портфолио из более чем 10 работ и получите диплом государственного образца.
Успейте подать заявку прямо сейчас по ссылке: https://epic.st/L1R5VQ
После этого с вами свяжется специалист приёмной комиссии.
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
44 512
Сортировка пузырьком
Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция
sorted() 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 #сортировка44 512
Копируем объекты
При присваивании переменной значения другой переменной, как правило, новый объект не создается, а копируется ссылка уже на существующий.
Если использовать функцию
copy из стандартной библиотеки, то новый объект будет создан, но его ссылки на другие объекты останутся такими же.
В случае с deepcopy произойдет рекурсивное копирование. Например, при таком копировании списка все его элементы также скопируются как новые объекты.
#copy44 512
+8Ещё вчера они отвечали за код и технологии, а сегодня в их подчинении специалисты, к которым никто не приложил инструкцию. Да, быть начинающим управленцем в IT — рискованно, но интересно. Открывается много новой информации и определений.
Насчёт определений — в карточках собрали несколько ключевых, которые познакомят вас с профессией руководителя в IT поближе. А по поводу новой информации: в Практикуме появился курс по управлению командой разработки с воркшопами, личными консультациями и интерактивным учебником.
Пройдите первый бесплатный урок
44 512
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 512
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 512
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
44 512
Влетаем в мир ИИ с ноги — без опыта и знаний кодинга. Всего за 3 вечера эксперты научат вас создавать нейросети и применять их на практике.
Ваши нейронки смогут:
— Делить людей на входящих и выходящих из автобуса
— Обнаруживать возгорания
— Оценивать стоимость квартир и резюме соискателей
— Прогнозировать стоимость полиметаллов
— Распознавать команды умного дома и много чего ещё
Интенсив идеален для начинающих в области ИИ, а также для тех, кто хочет прокачать свои знания по последним технотрендам.
Бесплатный интенсив ждёт вас по ссылке.
44 512
Определение литеральных типов
Когда нам может понадобится определить из полученной строки литеральный тип (строки, числа, списки, кортежи, словари, логические значения и None), мы можем воспользоваться функцией
literal_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_eval44 512
Собрать свой ИИ теперь можно с нуля. Без всякого опыта в программировании! Вас научит основатель Университета Искусственного Интеллекта Дмитрий Романов. За 2 дня под его руководством вы создадите сразу 12 нейросетей.
Если вы хотите поближе познакомиться с тем, как работают технологии вроде ChatGPT, Stable Diffusion, а также разобраться в генерации и распознавании речи — этот интенсив для вас.
Зарегистрироваться на легендарный интенсив можно по ссылке.
44 512
Функция reduce
Модуль
functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.
Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.
#функции #reduce44 512
Функция itertools.cycle
В пайтон есть классный модуль
itertools 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 #itertools44 512
Проверяем скорость интернета
Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела.
У объекта класса
Speedtest 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.
#speedtest44 512
Генерируем анекдоты
Не самый полезный, но весьма интересный пакет
pyjokes выдает различные шутки и анекдоты на 6 языках. Но русский, к сожалению, в это число не входит.
Метод get_joke() возвращает строку, которая хранит в себе случайную шутку. В аргументы можно указать язык, по умолчанию стоит английский.
Также можно указать категорию в аргументах — особенно классно заходят штуки про Чак Норриса с пометкой 'chuck'.
#pyjokes44 512
Используйте dict.get() вместо dict[]
Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчики часто спорят.
Многие получают значения по ключам через квадратные скобки, но если такого ключа нет, то будет вызвано исключение.
Поэтому мы считаем, что лучше использовать метод
get у словарей. Его основной плюс заключается в том, что он принимает опциональный аргумент, отвечающий за значение по умолчанию.
Таким образом, если значение по ключу не найдено, то вернется дефолтное значение.
В итоге, мы убираем возможные ошибки в случае, если нужных ключей в словаре нет.
#словари44 512
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 512
Тут рассказывают, как работает performance review в Авито — подробный гайд составил их директор по аналитике Илья Гуров. Для больших команд аналитиков, где спецов выше мидла может быть несколько, это просто золото. Грамотная система ревью позволяет руководителю понятно описать грейды и получить адекватное представление о росте сотрудников, компетенциях и карьерных ожиданиях.
Если коротко, то у Авито все устроено так:
1. Self-review. Сотрудник предъявляет собственные результаты.
2. Сбор отзывов от коллег, которые участвовали в тех же проектах или заинтересованы в результатах.
3. Оценка компетенций. Руководитель собирает артефакты и доказательства по всем компетенциям.
4. Калибровка оценок между руководителями. Это защита оценки перед другими менеджерами с презентацией и фасилитатором. Душно, но эффективно.
Все это проводят каждые полгода. Так отдел аналитики достигает сразу нескольких целей: у сотрудников есть прозрачный карьерный путь и мотивация, руководитель в курсе всех процессов, а еще у всех менеджеров синхронизируются ожидания.
Проводите у себя ревью? Поделитесь лайфхаками в комментах!
44 512
Деструкторы
При уничтожении экземпляра класса в большинстве языков вызывается специальный метод, который называется деструктор.
В Python деструктор можно переопределять с помощью магического метода
__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.
#классы