Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Portal
Open in Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python Portal
Channel Python Portal (@pythonportal) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 52 317 subscribers, ranking 2 561 in the Technologies & Applications category and 11 945 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 317 subscribers.
According to the latest data from 14 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -832 over the last 30 days and by -32 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.37%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.65% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 902 views. Within the first day, a publication typically gains 2 957 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 25.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as строка, none, true, модуль, peter.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 15 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
52 317
Subscribers
-3224 hours
-2357 days
-83230 days
Posts Archive
52 317
Вопросы и ответы для собеседования по Python
1. Проверить, содержит ли список число x 2. Найти дубликаты в списке целых чисел 3. Проверить, являются ли две строки анаграммами 4. Удалить все дубликаты из списка 5. Найти пары чисел в списке, сумма которых равна x 6. Проверить, является ли строка палиндромом 7. Использовать список как стек, массив, очередь 8. Найти недостающее число в диапазоне [1...100] 9. Вычислить пересечение двух списков 10. Найти максимум и минимум в неотсортированном списке 11. Рекурсивно развернуть строку 12. Вычислить первые n чисел Фибоначчи 13. Отсортировать список с помощью алгоритма быстрой сортировки (quicksort) 14. Найти все перестановки строки👉 @PythonPortal
52 317
52 317
Если хочешь автоматизировать торговлю криптой, то обрати внимание на CCXT
CCXT — мощная open-source библиотека с 35k+ звёзд на GitHub, которая объединяет более 100+ криптобирж в одном удобном API 💰
—> хочешь узнать курс BTC/USDT на Binance и KuCoin одновременно — CCXT сделает это одной строкой кода
—> можно написать бота, который будет покупать и продавать по заданной стратегии 24/7
—> ты можешь следить за своим кошельком и ордерами прямо из кода, не заходя на биржу
Поддержка Python, JavaScript/Node.js, PHP и даже Go и C#
Вот руководство: https://github.com/ccxt/ccxt/wiki/maual
👉 @PythonPortal
52 317
Полезное чтиво: толковое руководство по Tkinter на русском языке.
Tkinter — это библиотека Python для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI).
Другими словами, в ней можно создавать оконные приложения на Python с кнопками, текстовыми полями, меню и другими элементами интерфейса.
Книжка компактная и бесплатная, рекомендую изучить.
👉 @PythonPortal
52 317
⚡️Конвейер данных: путь данных от сбора до анализа
Знаете ли вы, что данные, прежде чем стать действительно полезными, проходят долгий путь? Он называется «конвейер данных» и в его работе принимают участие разные специалисты: дата-инженеры, дата-аналитики, BI-аналитики.
Об этапах этого процесса расскажет на вебинаре Павел Беляев — руководитель группы дата-аналитиков в компании Яндекс eLama и автор телеграм-канала.
Что разберем:
🟠Весь процесс работы с данными: от источников данных до получения выводов;
🟠Разберем методики сбора данных: ETL и ELT;
🟠Построение витрин данных;
🟠Визуализацию, которая помогает принимать эффективные решения;
🟠И наконец: как по результатам проделанной работы с данными делать максимально верные и полезные выводы.
Тема богатая, тянет на целый курс, но за вебинар можно получить общее понимание процесса.
🕗 Встречаемся 15 апреля в 18:30 по МСК
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
52 317
Полезная библиотека — pdf2docx, с помощью которой можно конвертировать PDF в редактируемый DOCX прямо из Python
Для установки достаточно выполнить команду:
$ pip install pdf2docx52 317
Простой способ сделать зацикливание на Питоне.
Сохрани, чтобы не потерять
👉 @PythonPortal
52 317
Каналы про IT делятся на 2 типа:
1. Выучи Python, JavaScript и C++ за 0,0001 секунды просто читая наш канал…
2. Хочешь читать переписки бывшей? Хакер из канала "Взлом Жопы" рассказывает как скачать Tor…
Но среди копипастных статей и мусора есть реально годный проект айтишника, работавшего 9 лет в ИБ — Пакет Безопасности.
Внутри узнаете когда наступит эра без паролей, почему взломали СДЭК, как удалить упоминание о себе из интернетов и как не оказаться жертвой новой схемы интернет-скама.
Подпишитесь, злоумышленники не дремлют: @package_security
52 317
Как найти производную функции с помощью Python
1. Импортируем нужные модули для математики и вывода
2. Включаем красивый вывод формул
3. Объявляем переменную x и функцию f(x)
x = symbols('x')
f = Function('f')(x)
4. Задаём выражение: f(x) = x^3 + 2x^2 + 5x + 3
f_expr = x**3 + 2*x**2 + 5*x + 35. Находим производную по x
df = diff(f_expr, x)6. Показываем исходную функцию и её производную
display(Eq(f, f_expr)) display(Eq(diff(f, x), df))👉 @PythonPortal
52 317
Крутейшая онлайн-платформа для практики программирования, которая предлагает более 7000 упражнений на 75 различных ЯП
Каждый язык представлен целой дорожкой с задачами, которые помогут разобраться во всех тонкостях шаг за шагом.
А если застрял, можно получить обратную связь от опытных менторов — не всегда сразу, но всегда по делу ✌️
👉 @PythonPortal
52 317
NVIDIA завезла нативную поддержку Python в CUDA
Теперь можно напрямую использовать ускорение на GPU прямо из Python — что сильно упрощает работу над проектами в сфере ИИ, машинного обучения и научных вычислений. Никаких обёрток, костылей и танцев с C/C++.
— CUDA Core — переработанный рантайм под Python. Всё завязано на JIT-компиляции
— cuPyNumeric — прокачанная версия NumPy, работающая на GPU
— NVMath — поддержка линейной алгебры, совместима с хостом и устройством
— Добавлены инструменты для профилирования и анализа кода
— Новый подход к параллельным вычислениям — CuTile. Абстракция не на уровне потоков, а на уровне массивов и тайлов
Посмотреть презентацию можно тут ✌️
👉 @PythonPortal
52 317
Принёс вам толковую лекцию про ООП в Python на русском
— Что такое ООП;
— Классы и зачем они нужны;
— Достоинства и недостатки механизма ООП;
— Конструктора класса;
— База по ООП: объекты, наследование, инкапсуляция, полиморфизм и д.р.
👉 @PythonPortal
52 317
Это прекрасное чувство, когда только начинаешь учить Python и пытаешься уложиться в час 😂
👉 @PythonPortal
52 317
⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе
Каждый найдет что-то по душе:
1202 ГБ — Python
1811 ГБ — Frontend
1100 ГБ — C / C++ / C#
804 ГБ — Java
411 ГБ — SQL & БД
309 ГБ — DevOps
998 ГБ — ИБ & Хакинг
773 ГБ — Kotlin / Swift
189 ГБ — PHP
201 ГБ — GoLang
170 ГБ — Rust
167 ГБ — QA / Тестирование
310 ГБ — 1C + Лицензии
495 ГБ — Машинное обучение
704 ГБ — Аналитика Данных
991 ГБ — Дизайн
Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻
52 317
В Python 3.12+ можно использовать оператор
type для создания псевдонимов типов
Эти псевдонимы могут быть также обобщёнными (generic)
Это гораздо короче и удобнее, чем эквивалентный код до Python 3.12 с использованием TypeAlias и TypeVar
👉 @PythonPortal52 317
Как создавать красивые карты в Python с помощью библиотеки Prettymaps
Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй
prettymaps
Для начала установи необходимые зависимости через pip:
pip install -U prettymaps "osmnx>=1.9.3,<2.0" "git+https://github.com/abey79/vsketch@1.0.0"import prettymaps
plot = prettymaps.plot('Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands')plot() принимает один из следующих вариантов запроса:
🔹Адрес (например, "Porto Alegre")
🔹Координаты (например, (-30.0324999, -51.2303767))
🔹Границы в формате GeoDataFrame
Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal52 317
Ловите крутейший ресурс для изучения нейронных сетей
Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском)
Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению
Сохраняй и делись с другом 🍯
👉 @PythonPortal
52 317
Модификаторы доступа в Python
Разбираем, как
public, protected и private переменные и методы управляют доступом внутри классов
Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
👉 @PythonPortal52 317
Откопал шикарную штуку — Python Tutor
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
👉 @PythonPortal
52 317
Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA
1. Одновариативный анализ
df.hist() — гистограмма числовых колонок
sns.boxplot(data=df, y='col') — боксплот распределения
sns.kdeplot(data=df['col']) — график плотности
df['col'].value_counts().plot(kind='bar') — столбчатая диаграмма частот
2. Двухвариативный анализ
sns.scatterplot(data=df, x, y) — диаграмма рассеяния
sns.regplot(data=df, x, y) — рассеяние + линия регрессии
sns.barplot(x, y, data=df) — сравнение категорий по значениям
sns.violinplot(data=df, x, y) — распределение по категориям
sns.boxplot(x, y, data=df) — сравнение распределений
3. Многовариативный анализ
sns.pairplot(df) — матрица scatter-графиков
sns.heatmap(df.corr(), annot=True) — тепловая карта корреляций
sns.jointplot(data=df, x='x', y='y') — scatter + распределение
plt.scatter(x, y, c=z) — scatter с цветом по переменной
sns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z') — scatter с цветовой категорией
4. Временные ряды
df.plot(x='date', y='value') — базовый временной график
df.rolling(window).mean().plot() — скользящее среднее
seasonal_decompose(df['col']) — разложение временного ряда
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value') — временной ряд с интервалами
5. Текстовый анализ
WordCloud().generate(text) — облако слов
FreqDist(words).plot() — частотный график
sns.barplot(x=words, y=frequencies) — частоты слов в столбиках
6. Кастомизация
plt.title('Заголовок') — заголовок
plt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y') — подписи осей
plt.xticks(rotation=45) — поворот подписей
plt.tight_layout() — авторасстановка
plt.figure(figsize=(10, 6)) — размер графика
7. Сохранение и показ
plt.show() — показать график
plt.savefig('график.png') — сохранить
plt.close() — закрыть окно графика
👉 @PythonPortal