Python Portal
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 52 362 subscribers, ranking 2 560 in the Technologies & Applications category and 11 934 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 362 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -821 over the last 30 days and by -28 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.36%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.67% 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 2 970 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 14 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.
@pytest.mark.xfail, чтобы пометить тесты, которые ожидаемо падают. Это помогает подсветить известные проблемы, не заваливая весь тест-сьют.
Пример
import pytest
def test_api_call():
if not api_available():
pytest.xfail("API недоступен, известная проблема")
В этом примере тест test_api_call проверяет доступность API.
Если API недоступен, вызывается pytest.xfail("API недоступен, известная проблема"), чтобы пометить тест как ожидаемо упавший.
Результат выполнения будет что-то вроде - test_api.py:10: XFailed
👉 @PythonPortalrequests. Установить её очень просто:
pip install requests
Вот минимальный и понятный код для получения прогноза:
import requests
city = input("Введите название города: ")
url = f"https://wttr.in/{city}"
try:
response = requests.get(url)
print(response.text)
except Exception:
print("Упс! Что-то пошло не так. Попробуйте позже.")
Просто вводите нужный город, и получите подробный прогноз с температурой, осадками
Попробуйте сами 😏
👉 @PythonPortalclass Person:
def __init__(self, person_first_name, person_last_name, person_age):
self.person_first_name = person_first_name
self.person_last_name = person_last_name
self.person_age = person_age
Это хорошо:
class Person:
def __init__(self, first_name, last_name, age):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.age = age
👉 @PythonPortalprint()?
Настройте свой шорткат, например: pp → print() при нажатии Tab 😎
В видео примере, текст "cc" автоматически расширяется в "console.log()" при нажатии Tab
Можно создать кучу таких сокращений для любых конструкций. Пользуйтесь =))
👉 @PythonPortalpip install wapiti3
Запуск: wapiti -u https://target.com
> GitHub/Инструкция
> Документация
👉 @PythonPortalGPT-5 — это унифицированная система с "умной" и быстрой моделью, которая отвечает на большинство вопросов; моделью с более глубокой логикой для сложных задач; и маршрутизатором в реальном времени, который быстро определяет, какую модель использовать, в зависимости от типа разговора, сложности, необходимости в инструментах и явно выраженного намерения (например, если в запросе указано “подумай над этим”). [...] После достижения лимита использования, оставшиеся запросы обрабатываются облегчённой версией каждой модели. В ближайшем будущем планируется интеграция этих компонентов в единую модельВ API всё проще: доступны три модели — gpt-5, gpt-5-mini и gpt-5-nano Вкратце: — Знает инфу до октября 2024 — Лидер почти всех бенчмарков. №1 во всех категориях на LMArena — Первые тестеры говорят, что сейчас это лучшая модель для кодинга — На тестирование безопасности потратили более 9 тыс. часов — Обрабатывает медицинские данные на уровне PhD-специалиста — Вместо сухого отказа теперь объясняет причину, по которой не выполняет запрос пользователя Вот репозиторий с кучей примеров использования GPT‑5 для написания кода Уже можно попробовать в Cursor, Copilot и Windsurf OpenAI обещает раскатать GPT‑5 всем пользователям в ближайшее время @IT_Portal
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
