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 52 296 subscribers, ranking 2 557 in the Technologies & Applications category and 11 948 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 296 subscribers.
According to the latest data from 15 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -844 over the last 30 days and by -18 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.47%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.59% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 955 views. Within the first day, a publication typically gains 2 925 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 26.
- 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 16 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.
52 296
Subscribers
-1824 hours
-2397 days
-84430 days
Posts Archive
52 282
Ускоряем разработку с FastAPI: плагины, которые упрощают всё 🫣
fastapi-plugins — предоставляет готовые плагины для FastAPI, упрощая интеграцию Redis, PostgreSQL, Prometheus и Sentry. Идеально для быстрой настройки сторонних сервисов в асинхронных приложениях
Он полезен для тех, кто работает с FastAPI и хочет использовать уже готовые решения для типовых задач
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения 🖥
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🎁Осталось две недели на то что бы стать программистом в 2024
В телеграмм появился канал в котором бесплатно слили весь топовый контент о программировании! Любой материал, всё разбито по хэш-тэгу в закрепе:
📱 Frontend 👩💻 C++
📱 Python 🤔 Hacking
📱 Java 👩💻 Golang
📱 C# 👩💻 Linux
👩💻 Lua 👩💻 php
👩💻 Kotlin 👩💻 Git
👩💻 Assembler 👩💻 Swift
🖥 SQL 👩💻 Mob. Develop
👣 Backend 🐞 Qa Automation
🖥 Arduino 🖥 Desing
Успей подписаться❗️ @CodHub_tg
52 282
Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом 🎩
Автор: Бухарев Р.С.
Год: 2024
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Пример кода, который моделирует взаимодействие материи и антивещества.
В нем мы создадим простую симуляцию, где частицы вещества и антивещества движутся в пространстве и аннигилируют при столкновении.
Этот пример визуализирует, как происходит аннигиляция, что является ключевой концепцией антивещества.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
# Параметры симуляции
num_particles = 50 # Число частиц вещества и антивещества
box_size = 10 # Размер области
# Начальные позиции и направления для частиц вещества и антивещества
positions_matter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
positions_antimatter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
velocities_matter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
velocities_antimatter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
# Создание графика
52 282
Руководство по использованию библиотеки Matplotlib для построения графиков в Python 🖥
🟡введение в Matplotlib
🟡базовый синтаксис
🟡описаны способы настройки осей, заголовков, подписей и легенд для улучшения визуализации
🟡рассматривается, как визуализировать различные типы данных с помощью Matplotlib, используя массивы и списки
🟡включены советы по кастомизации графиков, добавлению цветов и стилей линий
Это руководство идеально подходит для начинающих
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium 🥷
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.
Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.
Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data
52 282
Python глазами хакера
Авторы: Н. Марков, И. Афанасьев, Т. Бабичева, И. Русанен, В. Паперно, В. Линьков, Е. Дроботун, М. Клинтов
Год: 2022
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Как подключить Google Translate, DeepL и другие сервисы за пару строк кода ⭐️
Translators — это библиотека для Python, которая предоставляет удобный интерфейс для работы с различными популярными онлайн-сервисами перевода. Она поддерживает множество платформ и позволяет использовать их API для перевода текста
☑️ Не требует официальных ключей API (в большинстве случаев), так как использует веб-запросы
☑️ Возможность перевода текста между множеством языков
Пример использования:
from translators.server import translate
text = "Hello, how are you?"
translated_text = translate(text, from_language="en", to_language="fr", engine="google")
print(translated_text) # "Bonjour, comment ça va ?"
52 282
Инструмент для визуализации и понимания кода 😑
Python Tutor — это онлайн-инструмент для пошагового визуального объяснения кода Python (и других языков, таких как JavaScript, Java, C++ и др.).
Просто вводишь код, нажимаешь "Visualize Execution", и он пошагово показывает, что происходит во время выполнения.
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучение робототехники с использованием Python. Второе издание
Год: 2018
Автор: Джозеф Л.
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Думаете, почему Python так востребован? Он простой, интуитивно понятный и подходит для любого уровня подготовки. Хотите убедиться? Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс «Python для всех»: https://goo.su/pxfwYi?erid=2VtzqwBQ1u1
Сами пощупаете, напишете сайт и пару Telegram-ботов, вот тогда и поговорим. Времени много не займёт: всего 4 занятия в записи — можно смотреть когда удобно. После видео практика и тесты.
А ещё подарки: подборка полезных материалов по Python-разработке, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и персональная карьерная консультация. Последняя очень кстати: не зайдёт Python — разберётесь с экспертом, что зайдёт, и получите тестовый доступ к профессии.
Переходите и регистрируйтесь 😉
Новогодний сюрприз от Skillbox: дарим скидки до 60% и 3 курса в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
52 282
Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
Сбор информации и анализ Telegram с помощью Python 😰
Telerecon — это инструмент предназначенный для сбора информации и разведки в Telegram. Он автоматизирует процесс поиска и извлечения данных из Telegram с использованием Telegram Bot API.
🟡Получение общедоступных данных, таких как имя пользователя, ID, статус в сети, био и фотографии профиля.
🟡Возможность отслеживать активность пользователей
🟡Извлечение информации о членах группы или канала.
🟡Получение данных о сообщениях, включая тексты, медиафайлы и реакции.
🟡Использует Telegram Bot API для выполнения большинства операций
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
