Python Portal
前往频道在 Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
显示更多📈 Telegram 频道 Python Portal 的分析概览
频道 Python Portal (@pythonportal) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 52 362 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 560,并在 俄罗斯 地区排名第 11 934 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 52 362 名订阅者。
根据 13 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -821,过去 24 小时变化为 -28,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 9.36%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.67% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 902 次浏览,首日通常累积 2 970 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 26。
- 主题关注点: 内容集中在 строка, none, true, модуль, peter 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
凭借高频更新(最新数据采集于 14 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
52 362
订阅者
-2824 小时
-2317 天
-82130 天
帖子存档
52 357
Поделитесь своим кодом с кем угодно, используя только VS Code
Надеюсь, пост был полезным 🔥
👉 @PythonPortal
52 357
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
52 357
Регулярные выражения в python
Регулярные выражения (regex) в Python используются для поиска, соответствия и манипулирования строками на основе шаблонов. В Python регулярные выражения реализованы в модуле
re
Основные функции модуля re:
🔸re.match(): Проверяет, соответствует ли начало строки заданному шаблону.
🔸re.search(): Ищет шаблон в строке и возвращает первый найденный совпадающий объект.
🔸re.findall(): Находит все совпадения шаблона в строке и возвращает их в виде списка.
🔸re.finditer(): Находит все совпадения шаблона и возвращает их в виде итератора.
🔸re.sub(): Заменяет все совпадения шаблона на заданную строку.
🔸re.split(): Разделяет строку по заданному шаблону.
Примеры использования:
import re
# Пример строки
text = "The rain in Spain falls mainly in the plain."
# 1. re.match()
match = re.match(r'The', text)
if match:
print("Match found:", match.group())
else:
print("No match found")
# 2. re.search()
search = re.search(r'rain', text)
if search:
print("Search found:", search.group())
else:
print("No search found")
# 3. re.findall()
findall = re.findall(r'in', text)
print("Findall results:", findall)
# 4. re.finditer()
finditer = re.finditer(r'in', text)
for match in finditer:
print("Finditer match:", match.group(), "at position", match.start())
# 5. re.sub()
substitute = re.sub(r'rain', 'snow', text)
print("Substitute result:", substitute)
# 6. re.split()
split = re.split(r'\s', text)
print("Split result:", split)
Объяснение примера:
> re.match(r'The', text): Проверяет, начинается ли строка text с "The".
> re.search(r'rain', text): Ищет первое вхождение "rain" в строке text.
> re.findall(r'in', text): Находит все вхождения "in" в строке text.
> re.finditer(r'in', text): Возвращает итератор, который перебирает все вхождения "in" в строке text.
> re.sub(r'rain', 'snow', text): Заменяет все вхождения "rain" на "snow" в строке text.
> re.split(r'\s', text): Разделяет строку text по пробелам (символы пробела).
Дополнительные примеры шаблонов:
\d: Любая цифра.
\D: Любой символ, кроме цифры.
\w: Любая буква, цифра или символ подчеркивания.
\W: Любой символ, кроме буквы, цифры или символа подчеркивания.
\s: Любой пробельный символ.
\S: Любой непробельный символ.
.: Любой символ, кроме новой строки.
^: Начало строки.
$: Конец строки.
*: 0 или более повторений.
+: 1 или более повторений.
?: 0 или 1 повторение.
{n}: Ровно n повторений.
{n,}: n или более повторений.
{n,m}: От n до m повторений.
Регулярные выражения мощный инструмент для работы с текстом, и они могут быть полезны в самых разных задачах, от простой проверки ввода до сложного парсинга текста. 💊
👉 @PythonPortal52 357
Делюсь с вами очень полезной шпаргалкой — типы импорта и их отличия
И да, ставь лайк, если пригодится 🥸
👉 @PythonPortal
52 357
🤔 Слишком поздно заходить в IT в 2025?
Врать не буду: скорее да, чем нет — за последние пять лет порог вхождения сильно поднялся, и теперь нередко от джуна требуют навыки грейдом выше.
Что делать в такой ситуации? Учиться эффективнее остальных и знать, как подать себя на рынке других. Разобраться со всем этим вам поможет База Знаний — мест, где за вас уже отобрали лучшие материалы по самым востребованным вакансиям:
🖥 Python Dev: 1558+ материалов
👩💻 Frontend Dev: 1241+ материалов
👩💻 Backend Dev: 1095+ материалов
📊 Data Scientist: 978+ материалов
🎨 UX/UI Designer: 885+ материалов
📖 Книги по IT: 779+ материалов
Советую перейти и начать учиться уже сейчас — так уже к лету сможете претендовать на вакансию c хорошим окладом 👍
52 357
Сохраняй себе эту библиотеку Python
Если вы до сих пор пикселизируете важную информацию на картинках, тогда Depix идёт к вам
Depix восстанавливает такие надписи. Работает он с довольно примитивной пикселизацией, но всё равно хорош 😁
Как установить:
git clone https://github.com/spipm/Depixelization_poc.git
cd Depixelization_poc
Как пользоваться:
Запусти скрипт и укажи путь к своему пикселизированному изображению:
python3 depix.py -p [ПУТЬ_К_ИЗОБРАЖЕНИЮ] -s images/searchimages/[ТВОЕ_ИЗОБРАЖЕНИЕ].png
Хочешь визуально убедиться, как Depix определяет пиксельные блоки? Воспользуйся вспомогательным инструментом:
python3 tool_show_boxes.py -p [ПУТЬ_К_ИЗОБРАЖЕНИЮ] -s images/searchimages/[ТВОЕ_ИЗОБРАЖЕНИЕ].png
👉 @PythonPortal52 357
+3
Нашёл на Хабре полезный гайд -> Создаем Telegram-бот с веб-интерфейсом для приема заявок
Там рассказывается о создании Telegram‑бота с веб‑интерфейсом через WebApp на FastAPI и использованием вебхуков для приёма заявок в одном полномасштабном проекте 👍
👉 @PythonPortal
52 357
⚙️ Нашли для вас самый крутой блог senior python-программиста
На своëм канале он уже осветил такие темы, как:
— Почему твой Python-код медленный?
— Walrus-оператор в Python
— Почему нужно писать is None, а не == None?
— Почему or в Python работает не так, как ты думаешь?
— Почему нельзя использовать изменяемые значения по умолчанию?
👀Подписывайся, чтобы не потерять
52 357
Модуль slugify
Слаг это упрощенная версия заголовка или названия, в которой специальные символы заменяются на дефисы (-), а все буквы становятся строчными. Например, заголовок
"Как создать слаг в Python!" превращается в "kak-sozdat-slag-v-python"
Слаг представляет собой дружественный и понятный формат строки, который обычно используется в URL для идентификации ресурса.
from slugify import slugify
title = "Пример поста о создании слагов"
slug = slugify(title)
print(slug) # вывод: primer-posta-o-sozdanii-slagov
🔸Строка преобразуется в нижний регистр.
🔸Удаляются специальные символы и пробелы, заменяясь на дефисы.
🔸Результат получается коротким и удобным для чтения.
Установка библиотеки:
pip install python-slugify
👉 @PythonPortal52 357
Шпаргалка по Python
Она включает всё, что нужно - от основ до продвинутых тем, с примерами кода и практическими советам
Сохраняем и пользуемся 🐒
👉 @PythonPortal
52 357
Совет по Python:
Для асинхронного чтения файлов используй
aiofiles вместе с асинхронными генераторами — это позволит не блокировать event loop при работе с большими файлами.
👉 @PythonPortal52 357
Нашёл на Хабре годную статью -> Фундаментальные шаблоны проектирования на Python
Разбираются классические паттерны на языке программирования python:
наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод. 🍿
👉 @PythonPortal
52 357
Этот репозиторий содержит подборку всего необходимого для работы с библиотеками, связанными с ИИ и LLM.
Более 120 библиотек, отсортированных по этапам разработки LLM:
→ Обучение, дообучение и оценка LLM-моделей
→ Интеграция и деплой приложений с LLM и RAG
→ Быстрый и масштабируемый запуск моделей
→ Работа с данными: извлечение, структурирование и генерация синтетики
→ Создание автономных агентов на базе LLM
→ Оптимизация промптов и обеспечение безопасного использования в проде
👉 @PythonPortal
52 357
Хочешь выучить Python быстро и с нуля? Тогда вот что тебе нужно — CodeEasy: Python Essentials
🔹Объясняет сложное простыми словами
🔹Основан на реальной истории с заданиями по ходу сюжета
🔹Бесплатный старт
Готов начать? Жми сюда 🌟
👉 @PythonPortal
52 357
На GitHub обнаружился ещё один мощный open-source инструмент для текста в речь на Python — Abogen
Позволяет быстро конвертировать ePub, PDF или обычные текстовые файлы в аудио высокого качества с автогенерацией синхронизированных субтитров.
Основные фичи:
🔸Поддержка входных файлов в форматах ePub, PDF и TXT
🔸Генерация естественной, плавной речи на базе модели Kokoro-82M
🔸Автоматическое создание субтитров с временной разметкой
🔸Встроенный микшер голосов для кастомизации звучания
🔸Поддержка нескольких языков, включая китайский, английский, японский и др.
🔸Обработка нескольких файлов через пакетную очередь
👉 @PythonPortal
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
