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 44 507 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 048-o'rinni va Rossiya mintaqasida 14 340-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 44 507 obunachiga ega bo‘ldi.
11 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -109 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.58% 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 2 482 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 197 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 12 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.
44 507
Obunachilar
-524 soatlar
-417 kunlar
-10930 kunlar
Postlar arxiv
44 506
Сейчас эту NFT-картинку за 100$ раздают бесплатно. За простую регистрацию. А через месяц её можно продать за 500-600$.
И таких картинок сейчас — СОТНИ. Каждый день взлетают NFT-коллекции на миллион долларов. Вы можете купить картинку за 100₽, а продать за все 250 000₽ всего за пару дней.
Чтобы узнавать о таких возможностях первыми — подписывайтесь на "Конфетти из NFT". Там рассказывают с чего начать новичкам, какие коллекции выстрелят сильнее, чем биткоин, и как купить картинку за 3$, а продать за 3000$.
Все кто разобрался в NFT не хотят делиться информацией. Чтобы быть в курсе обязательно подписывайтесь: @connft
44 506
Counter из collections
Counter — это подкласс словаря dict. Сама коллекция нужна для хранения элементов в виде словарных ключей, а их счетчики хранятся в виде значений словаря.
Для отсутствующих элементов вернется 0 вместо KeyError.
Немного о методах:
elements — возвращает итератор по элементам, каждый из которых повторяется столько раз, сколько его количество.
most_common — возвращает список из n наиболее распространенных элементов.
#collections44 506
❗️Появилась карта бомбоубежищ в Москве
Адрес ближайшего защитного сооружения лучше знать заранее.
Карта с точными адресами по ссылке
44 506
Работа с ChainMap из collections
СhainMap группирует несколько словарей или других сопоставлений вместе, чтобы создать единое представление.
Иногда нам нужно сгруппировать словари в один или же работать с множеством словарей как с одним, в этом случае вам поможет ChainMap.
Немного про особенности ChainMap:
— Представляет тот же интерфейс, что и словарь, но с дополнительными возможностями;
— Создает обновляемое представление;
— Видит внешние изменения во входных отображениях.
#collections
44 506
На курсе «Мидл python-разработчик» студенты учатся продвинутой бэкенд-разработке и получают проекты в портфолио без NDA.
→ Приходите учиться, если вы знакомы с основами Python, базами данных и API. Мы поможем стать уверенным мидлом за шесть месяцев, а не за полтора года.
Курс научит решать задачи с хранилищами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками, проектировать лаконичную архитектуру, а ещё — даст опыт командной разработки.
Что будет на учёбе:
⬛️ Код-ревью и обратная связь от старших разработчиков из Яндекса и других IT-компаний.
⬛️ Вся необходимая теория в одном месте.
⬛️ Обучение в команде на реальных рабочих задачах: студенты создадут сервисы для полноценного онлайн-кинотеатра в GitHub.
⬛️ Наставники помогут разобраться с трудностями и поделятся опытом на вебинарах и демо.
⬛️ Кураторы и дедлайны не дадут прокрастинировать.
⬛️ Карьерные консультации: наши специалисты помогут найти новый проект или сделать так, чтобы на текущей работе вам начали давать более амбициозные задачи.
→ Старт потока — 24 февраля. Учёба длится шесть месяцев.
→ Познакомьтесь с курсом и оцените свои силы во вступительном тестировании — это бесплатно.
44 506
Работаем с котировками акций в Python
Библиотека yfinance предоставляет мощный и удобный инструмент для получения информации с ресурса
Yahoo! finance в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы узнать цену акций Майкрософт.
Тикер Макйрософт называется "MSFT", именно его необходимо вписать в методе поиска:
msft = yf.Ticker("MSFT")
Цена акции находится в поле ['regularMarketPrice']:
price = msft.info['regularMarketPrice']
Кроме этого yfinance предоставляет огромное количество такой информации о тикере как:
— Исторические данные рынка;
— Информация по дивидентам;
— Информация о фирме (адрес, количество работников, прибыль) и т. д.
Больше подробно об этой библиотеке можно посмотреть тут.
Пример с постройкой графика истории цены на тикер тут.
#yfinance44 506
Яндекс ищет тех, кто пишет на Python или Go
А также тех, кто хочет перейти на них с другого языка программирования. Не пропустите момент и успейте зарегистрироваться на Fast Track для бэкенд-разработчиков 26–27 февраля. Отборочный этап длится до 23 февраля, спешите! На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, проходите отборочный этап и до встречи 26 и 27 февраля!
44 506
Missingno
Большие грязные наборы данных и часто отсутствующие значения в них — это одна из частых проблем при работы с датасетами, и это важно отлавливать такие моменты.
Для таких целей существует Missingo — библиотека, которая имеет в себе небольшой набор простых в использовании средств для визуализации отсутствующих данных и утилит, которые позволяют быстро получить сводку полноты или отсутствия вашего набора данных.
Интерактивный пример — тут.
#Missingo
44 506
Кодинг — умер. Пора переходить на простые способы обучения.
Обучиться программировать сейчас нереально — ютуберы затирают про создание телеграм-ботов, ВУЗы учат платить деньги.
Оглянитесь вокруг: джуны поголовно учат айти по картинкам. Они запоминаются в разы лучше, чем пресловутые статейки и часовые видео.
Вы тоже можете стать частью этого тренда. Достаточно читать канал Гайды программиста.
Там найдёте полезные гайды по программированию на любую тему: Python, JS, C++, хакинг, подборки книг. И всё это в картинках.
Короче, держите и изучайте, потом себе спасибо скажете: it_guides
44 506
Работаем с картинками в Python
Библиотека Pillow — это очень мощный, быстрый и удобный инструмент для обработки графики в Python.
В сегодняшнем примере мы применим ее для конвертации картинки в черно-белую, обратим цвета, вертикально отзеркалим и сохраним в файл.
Метод
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.
Больше официальных примеров и документацию можно посмотреть тут.
Пример можно посмотреть тут.
#pillow44 506
🐍 Изучаете Python? А вы знаете, как сделать код на Python читаемым и производительным? В этом помогают функции map, filter и reduce.
Что они себя представляют и где их применять? Расскажет 👨💻 Сурен Хоренян, разработчик на Python в МТС, 🗓 21 февраля на вебинаре в OTUS.
Преподаватель-практик познакомит вас с функциями-помощниками map, filter, reduce. Вы узнаете, где они применяются, и как их можно использовать.
Готовы узнать больше про функции map, filter и reduce?
👉🏻 Тогда регистрируйся на вебинар и подключайся https://otus.pw/YMXd/
Урок бесплатный и является частью онлайн-курса «Специализация Python Developer» для тех, кто хочет с нуля до middle-уровня освоить Python.
44 506
Генерация QR кодов
Сегодня покажем создание QR кодов. Для этого нам понадобится модуль
qrcode, который используется для создания изображений с QR кодом.
Все максимально просто, за нас по сути все делает уже написанный модуль.
Выше на картинке мы сделали простую функцию generate, которая принимает какую-то информацию и название файла, в который нужно сохранить результат в виде QR кода.
За создание картинки отвечает метод qrcode.make, который возвращает нам изображение в формате PIL.Image, а после этого мы его сохраняем в нужном нам файле.
Получившийся QR код можете посмотреть тут.
#qrcode #pillow44 506
🔥 Spark — неотъмелемый инструмент для работы с большими данными. Он используется в крупных компаниях, таких как Amazon, eBay и Yahoo. Хочешь узнать о нем больше?
📌 22 февраля в 20:00 пройдет бесплатный вебинар «Spark. Обзор фреймворка» в OTUS. Занятие проведет Дарья Абдуллина, TeamLead отдела BigData в DeltaSolutions.
✅ На открытом уроке мы обсудим:
- Что улучшили в Spark по сравнению с фреймворком MapReduce
- Как и для чего можно использовать сам Spark
- Как деплоить приложения на Spark, а также посмотрим на примеры кода
- Области применения фреймворка
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/mww08/
44 506
🔥 Spark — неотъмелемый инструмент для работы с большими данными. Он используется в крупных компаниях, таких как Amazon, eBay и Yahoo. Хочешь узнать о нем больше?
📌 22 февраля в 20:00 пройдет бесплатный вебинар «Spark. Обзор фреймворка» в OTUS. Занятие проведет Дарья Абдуллина, TeamLead отдела BigData в DeltaSolutions.
✅ На открытом уроке мы обсудим:
- Что улучшили в Spark по сравнению с фреймворком MapReduce
- Как и для чего можно использовать сам Spark
- Как деплоить приложения на Spark, а также посмотрим на примеры кода
- Области применения фреймворка
👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/mww08/
44 506
Захват экрана Windows
Существует несколько библиотек на Python для захвата экрана компьютера под управлением операционной системы Windows, но самой быстрой оказалась библиотека d3dshot.
Она использует системные библиотеки DXGI и Direct3D, чтобы обеспечить чрезвычайно быструю и надежную функциональность захвата экрана.
Её можно применить, например, в реализации игровых ботов.
Пример можно посмотреть тут.
#d3dshot
44 506
📌 Развиваешься как дата-инженер? Тогда базы данных класса Massive Parallel Processing должны стать твоим неотъемлемым атрибутом.
📚 16 февраля в 16:00 (мск) пройдет вебинар «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse». Эта технология — отраслевой стандарт для хранения Больших Данных и решения разнообразных аналитических задач на их основе.
🔥 Занятие проведет Максим Мигутин, эксперт пятилетним опытом в индустрии данных и аналитики в роли внешнего консультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов.
✅ На открытом уроке мы подробно разберем:
- Что такое mpp-БД
- Какие решения есть сегодня на рынке
- Практический пример использования одной из самых инновационных mpp-систем — ClickHouse
👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на занятие
44 506
Цикл событий в Python
Цикл событий — это ядро для каждого асинхронного приложения. Он нужен для того, что бы запускать асинхронные задачи и функции обратного вызова.
Поговорим теперь о низкоуровневых методах:
get_running_loop — Возвращает текущий цикл событий в потоке. Если его нет, то будет RuntimeError. Может быть вызвана только с корутины или функции обратного вызова.
get_event_loop — Делает тоже самое что и функция выше, но если set_event_loop не был вызван, то в добавок ещё закрепит новый цикл.
new_event_loop — Создает новый цикл событий.
set_event_loop — Устанавливает цикл событий для текущего потока.
Немного о методах для работы с циклами событий:
run_forever — Запускает цикл событий до тех пока stop не будет вызван.
stop — Останавливает цикл событий.
Также есть методы is_closed и is_running для проверки состояния.
Пример можете посмотреть на картинке выше. Много другого полезного вы можете прочитать в документации.
#async44 506
Всем привет!
Появился сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам.
Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах.
Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot
44 506
Воспроизводим аудиофайлы
Для этого воспользуемся кроссплатформенным пакетом playsound, который легко устанавливается через
pip.
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.
#audio44 506
Пишете на Python или Go и хотите работать в Яндексе?
Или хотите перейти на них с другого языка программирования? Тогда приглашаем 26–27 февраля на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.
FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.
Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 26 и 27 февраля!
