en
Feedback
Python Portal

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 50 809 subscribers, ranking 2 558 in the Technologies & Applications category and 12 128 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 809 subscribers.

According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -490 over the last 30 days and by -31 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.15%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.61% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 4 651 views. Within the first day, a publication typically gains 2 343 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 16.
  • 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 03 September, 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.

50 809
Subscribers
-3124 hours
-1947 days
-49030 days
Posts Archive
Узнай грейд и рыночную зарплату + получи план развития бесплатно На связи ШОРТКАТ. Мы провели 300+ собеседований с менторами
Узнай грейд и рыночную зарплату + получи план развития бесплатно На связи ШОРТКАТ. Мы провели 300+ собеседований с менторами из бигтеха, собрали ключевые вопросы с собесов и сделали тест, который поможет оценить навыки. Вот как это работает: 1. Ты проходишь экспресс-тест за 20 минут или его расширенную версию 2. Бронируешь звонок для презентации обратной связи по ответам — можем встретиться уже на следующий день! 3. К созвону проверим ответы, чекнем СV и на основе этого оценим твой грейд. Ещё подскажем зарплату в рынке, построим план развития до следующего уровня и расскажем про наш новый продукт, который поможет получить выгодный оффер в 2025 году. Переходи в бота и проходи тест бесплатно, а дальше расскажем, что и как  👉@shortcut_python_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqw8aRzb

Это утилита командной строки на Python Для загрузки медиа-контента с различных веб-сайтов, включая YouTube. 😞 Она позволяет
Это утилита командной строки на Python Для загрузки медиа-контента с различных веб-сайтов, включая YouTube. 😞 Она позволяет скачивать видео и аудио по URL, стримить их в медиаплеере без рекламы и загружать изображения. Утилита обеспечивает выбор формата и качества загрузки, возможность продолжения прерванных закачек и интеграцию с медиаплеерами. Среди поддерживаемых сайтов YouTube, Twitter (X), VK, Vimeo и многие другие ⛓ Ссылка: тык 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

План изучения науки о данных на 180 дней 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Диктофон на Python 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
Диктофон на Python 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Важные методы Pandas для Data Science 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
Важные методы Pandas для Data Science 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Где найти советы по Python, которые реально работают? На канале @python_practics мы объясняем сложные вещи простым языком. Пр
Где найти советы по Python, которые реально работают? На канале @python_practics мы объясняем сложные вещи простым языком. Практика, полезные скрипты и разбор реальных задач ✅ Переходи по ссылке и подписывайся ➡ @python_practics

Крутая библиотека Python ✔ CuPy — это библиотека Python, предназначенная для вычислений на GPU с использованием массивов, похожих на NumPy. 😤 CuPy позволяет переносить существующий код на базе NumPy/Scipy для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, минимизируя изменения в приложении. Поддерживает как высокоуровневые операции над массивами, так и низкоуровневые возможности, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграция с программами на C/C++. ⛓ Ссылка: тык 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Давайте напишем на Python банковскую программу для начинающих 😐 Видео демонстрирует создание простой банковской программы на Python, которая включает функции для отображения баланса, внесения депозита, снятия средств и выхода из программы, а также объясняет организацию кода с использованием циклов, условий и передачи данных между функциями. 📲 Источник: тык 👉 @PythonPortal | #курсы

img2img-turbo на Python Преобразование изображения в изображение в один шаг с турбонаддувом Stable Diffusion: Sketch2image, Day2Night и т. д. Предоставляются инструкции по настройке среды и использованию модели ⛓ Ссылка: тык 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Автоматизированная отправка сообщений WhatsApp на Python 📖 Читать: ссылка 👉 @PythonPortal | #статья
Автоматизированная отправка сообщений WhatsApp на Python 📖 Читать: ссылка 👉 @PythonPortal | #статья

Создание фиктивных данных с помощью Python 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
Создание фиктивных данных с помощью Python 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Исследовательский анализ данных (EDA) с Pandas 🧊 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

⚡️ Море IT-информации, а полезное найти все сложнее? Мы собрали лучшие Telegram-ресурсы, которые помогут тебе развиваться: 📱
⚡️ Море IT-информации, а полезное найти все сложнее? Мы собрали лучшие Telegram-ресурсы, которые помогут тебе развиваться: 📱 Python — от фишек языка и уроков, до практических примеров и готовых скриптов. 👩‍💻 Linux\DevOps — всё для админов и разработчиков, которые хотят совмещать Linux и программирование. 📱 GitHub — лучшие находки с гитхаба и просторов open-source. 📱 IT Курсы — более 2ТБ проверенных курсов по Python, Devops, Backend, Frontend и др... 🗂 CodeVault — книги, скрипты, гайды и шпаргалки для разработки. 🔥 Не стоит ждать, заходи прямо сейчас, чтобы не упустить!

Voice-Pro на Python Это современное веб-приложение на основе искусственного интеллекта, предназначенное для обработки мультимедийного контента 🔥 Предлагает функции клонирования голоса с помощью искусственного интеллекта и перевода в реальном времени более чем на 100 языках, возможность скачивания YouTube-видео и извлечения аудио, а также удаление голоса с помощью технологий MDX-Net и Demucs. ⛓ Ссылка: тык 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Как сделать бота world of warcraft. Python, Open CV, Pillow, Pyautogui 🐻 Вы узнаете, как автоматизировать рутинные действия в игре (рыбалку), включая обнаружение объектов на экране, имитацию нажатий клавиш и движений мыши. Мы также рассмотрим базовые техники работы с изображениями, захвата экрана и обработки интерфейса. Подойдет как новичкам, так и более опытным разработчикам. 📲 Источник: тык 👉 @PythonPortal | #курсы

😈 Senior-специалист группы безопасности Касперского создал крутейший канал про ИБ Благодаря простым примерам даже новичок по
😈 Senior-специалист группы безопасности Касперского создал крутейший канал про ИБ Благодаря простым примерам даже новичок поймет основы информационной безопасности и научится искать уязвимости. Присоединяйтесь: @infosec

Изображение показывает основные виды машинного обучения: 🍩 Обучение с учителем (Supervised Learning): Используется, когда да
Изображение показывает основные виды машинного обучения: 🍩 Обучение с учителем (Supervised Learning): Используется, когда данные имеют метки. Делится на: ⏩ Классификацию (Classification): Предсказание категорий. ⏩ Регрессию (Regression): Предсказание числовых значений. 🍩 Обучение без учителя (Unsupervised Learning): Используется, когда меток нет. Основная задача: ⏩ Кластеризация (Clustering): Группировка данных по схожести. Методы включают: линейные модели, деревья решений, нейронные сети, кластеризацию (K-Means, иерархические методы) и скрытые марковские модели. 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Почта без хлопот: автоматизация отправки писем с помощью Python 📖 Читать: ссылка 👉 @PythonPortal | #статья
Почта без хлопот: автоматизация отправки писем с помощью Python 📖 Читать: ссылка 👉 @PythonPortal | #статья