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 52 367 subscribers, ranking 2 558 in the Technologies & Applications category and 11 915 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 367 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -818 over the last 30 days and by -21 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.33%. 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 4 890 views. Within the first day, a publication typically gains 2 973 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 13 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.
52 367
Subscribers
-2124 hours
-2317 days
-81830 days
Posts Archive
52 362
Совет по чистому коду Python:
Не разделяйте части кода с помощью комментариев — лучше извлекайте функции/методы.
Почему?
1. Улучшает читаемость.
2. При рефакторинге имя метода меняется везде (комментарии быстро становятся устаревшими).
Плохой пример:
# Чтение всех тикетов
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
# список всех тикетов
tickets = session.query(Ticket).all()
# закрытие тикетов
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
# сохранение тикетов
session.add_all(tickets)
session.commit()class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
tickets = self._list_tickets(session)
self._close_tickets(tickets)
self._save_tickets(session, tickets)
def _list_tickets(self, session):
return session.query(Ticket).all()
def _close_tickets(self, tickets):
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
def _save_tickets(self, session, tickets):
session.add_all(tickets)
session.commit()52 362
📱 Python Developer — мастхев для любого питониста
Канал Team Lead'a, где публикуются полезные советы и практики для Python-разработчиков:
780 ГБ — Боты на Python
511 ГБ — Проекты на Python
23 ГБ — Cтатьи Python
958 ГБ — Видеокурсы Python
12 ГБ — Вопросы с собесов
30 ГБ — Задачи с собесов
124 ГБ — SQL & Python
98 ГБ — Docker & Python
197 ГБ — Linux & Python
201 ГБ — Алгоритмы & Python
335 ГБ — Фреймворк Django
408 ГБ — Книги по Python
👉🏻 Подписывайся и прокачивай свои навыки
52 362
Нашёл топовый опенсорс-тул
Он превращает любой JSON или YAML в интерактивную mind-map.
Удобно разбирать сложные структуры, сразу видно связи и вложенность.
Идеальный инструмент, чтобы не зарываться в «лес скобок» и быстрее понимать данные. Must-have для разработчиков 😧
confmap.com
👉 @PythonPortal
52 362
Python это мощный инструмент для анализа и визуализации данных.
А если хочется углубиться, есть курс от FreeCodeCamp специально под это.
Он начинается с основ Python, потом переходит к работе с табличной и графической визуализацией, обработкой изображений и другим темам. Всё на примере астрономических данных. 🌟
👉 @PythonPortal
52 362
Для тех, кто пишет GUI на Python с использованием tkinter, есть интересная находка — библиотека tksheet
Она расширяет стандартные возможности tkinter и позволяет встроить в приложение полноценный табличный интерфейс, похожий на Excel. 🎩
С помощью tksheet можно работать с большими объёмами данных, редактировать ячейки прямо в таблице, сортировать, перетаскивать строки и столбцы, использовать undo и redo. Есть поддержка выпадающих меню, чекбоксов, прогресс-баров и встроенного поиска.
Всё это делает её отличным инструментом для создания интерактивных и удобных интерфейсов на базе Python.
👉 @PythonPortal
52 362
Нашёл мёд для тех, кто хочет освоить Git без нудных лекций. 🚨
Есть десктопное приложение под Mac, Windows и Linux, которое обучает работе с Git через практику.
Задания выполняются прямо в реальном Git и GitHub, репозитории создаются у вас в аккаунте и остаются навсегда.
Поддержка разных языков тоже в комплекте.
Ссылка: https://github.com/jlord/git-it-electron
👉 @PythonPortal
52 362
Repost from GitHub Разработчика
Запусти собственного AI-агента на Python в Telegram за 5 минут!
evi-run — это легкий и функциональный фреймворк для создания как продвинутых мультиагентных систем, так и обычных AI-ботов. Первая настройка и quick start через Docker Compose за несколько минут!
Для продвинутых пользователей: Настройте и запустите свой экземпляр evi-run без навыков программирования — для личного использования, для сообщества или с монетизацией.
Для разработчиков: Создавайте продвинутые ИИ-системы с модульной архитектурой и централизованной конфигурацией агентов.
Подходит для создания: AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизации саппорта, аналитиков данных, торговых агентов и многих других мультиагентных систем.
Вышло большое обновление на GitHub, добавился новый функционал и улучшена архитектура!
Присоединяйся к сообществу evi-run и участвуй в развитии проекта!
📁 Language: #Python (85.9%)
⭐️ Stars: 76
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
52 362
Совет по Python
Чтобы получить полный список дат (включая день недели) для конкретного месяца, можно использовать функцию
itermonthdays4.
Возвращаемые значения будут кортежами, где содержатся год, месяц, день месяца и номер дня недели.
👉 @PythonPortal52 362
Шпаргалка по NumPy для тех кто в DataScience и ML
Создание и ресейп массивов, статистика, индексация и работа с файлами NumPy остаётся основой численных вычислений в Python
1. Создание массивов и атрибуты - np.array() — создать массив из списка/кортежа - np.zeros() — массив из нулей - np.ones() — массив из единиц - np.arange() — последовательность с шагом - np.shape() — размерность массива - np.dtype() — тип данных массива 2. Манипуляции с массивами и ресейпинг - np.reshape() — изменить размерность - np.concatenate() — объединить массивы по оси - np.vstack() — объединить по вертикали - np.hstack() — объединить по горизонтали - np.split() — разделить по индексам - np.transpose() — транспонировать - np.resize() — изменить размер 3. Статистический анализ - np.sum() — сумма элементов - np.mean() — среднее - np.median() — медиана - np.std() — стандартное отклонение - np.var() — дисперсия - np.cov() — ковариационная матрица - np.corrcoef() — коэффициенты корреляции - np.min() — минимум - np.max() — максимум - np.random.rand() — случайные числа 0–1 - np.random.randn() — нормальное распределение - np.histogram() — гистограмма 4. Индексация и фильтрация - np.extract() — выбрать по условию - np.where() — вернуть элементы по условию - np.isnan() — проверка NaN - np.sort() — сортировка - np.unique() — уникальные значения 5. Работа с файлами - np.save() — сохранить в .npy - np.load() — загрузить из .npy👉 @PythonPortal
52 362
Хочешь быстро выучить Python? Освой те 20 процентов тем, которые реально покрывают 80 процентов задач в реальной разработке.
Вот базовый список, без которого никуда:
- переменные, операции и базовые типы данных: строки и числа
- условные конструкции if/else
- основные методы для строк
- циклы for и while
- структуры данных: списки, словари, множества, кортежи
- функции и лямбды
- модули: установка и импорт
- базовая обработка ошибок try/except
- работа с файлами и форматами JSON, CSV
- основы ООП: классы, методы, наследование
Не трать время на метаклассы, декораторы и другие продвинутые фишки, пока не закрепишь базу. Сосредоточься на этих фундаментальных вещах, и сможешь писать реальные приложения. 🎩
👉 @PythonPortal
52 362
9 лучших практик Docker, которые стоит знать каждому разработчику
Docker давно стал стандартом для упаковки и запуска приложений. Но чтобы контейнеры были безопасными, быстрыми и удобными в поддержке, важно соблюдать проверенные практики.
Сохраняй этот список ключевых советов 🤝
👉 @PythonPortal
52 362
Яндекс Лицей готовит к будущему в IT: открывает осенний набор на обучение школьников и студентов колледжей, техникумов!
Какие программы тебя ждут:
— «Основы программирования на Python» для уверенного старта в IT: изучение синтаксиса языка и структуры данных, обучение тестированию и работе с библиотеками.
— «Промышленное программирование на Python» для знающих этот язык программирования: создание веб-приложения с Flask, разработка навыков для Алисы, чат-ботов и тестирование программы с unittest и pytest.
После обучение участники получат именные сертификаты, которые добавят баллов при поступлении в вузы-партнеры!
Успей подать заявку на отбор до 10 сентября на сайте Яндекс Лицея.
А об оплате обучение можно не переживать — курсы бесплатные!
52 362
Apple выкатил FastVLM и сразу сделал его опенсорс
Это сверхбыстрая vision-language модель, которая умеет одновременно понимать картинки и текст, при этом оптимизирована для работы прямо на устройстве. Полностью открытый код, бери и используй.
Отличная новость для разработчиков, которые хотят встраивать VLM в свои проекты без облаков и лишних затрат. 💯
Демо: https://huggingface.co/spaces/apple/fastvlm-webgpu
Github: https://github.com/apple/ml-fastvlm
👉 @PythonPortal
52 362
Объектно ориентированное программирование считается одним из самых популярных способов писать код на Python. 🥺
Для тех кто хочет разобраться в основах Tiago Capelo Monteiro подготовил практическое руководство.
В материале он показывает на примерах что такое объекты и классы как работает параметр
self и метод init и сопровождает объяснения большим количеством кода
👉 @PythonPortal52 362
👨💻 Готовы к учебному году? Если нет, то вот вам заряд мотивации, почти из будущего
Яндекс Образование запустили проект, где можно придумать собственное видение технологий. Мечтаете о доставке еды до окна или о самокатах с автопилотом? Самое время визуализировать мечту.
Переходите по ссылке.
