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 52 335 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 52 335 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.
52 335
Subscribers
-2824 hours
-2317 days
-82130 days
Posts Archive
52 335
Pandas vs PySpark
Если ты работаешь с небольшими данными на ноутбуке или с большими объёмами на кластере — именно Pandas и PySpark лежат в основе современной аналитики данных.
Когда я только начинал, постоянно ловил себя на вопросах: «А как сделать эту операцию из Pandas в PySpark?»
или «Какой эквивалент у этого DataFrame-кода в PySpark?» 😨
Переключаться между ними было непросто — разный синтаксис, разный подход. Поэтому держи простую шпаргалку с командами в лоб-в-лоб, чтобы упростить переход.
Что внутри:
❯ Удобный выбор, фильтрация и сортировка строк
❯ Группировка, агрегации и join’ы без боли
❯ Обработка пропущенных значений
❯ Плавный перенос логики между Pandas и PySpark
Совет: если освоишь обе библиотеки — сможешь уверенно переключаться между небольшими проектами и масштабными пайплайнами.
И не забывай:
«В Pandas ты учишься ремеслу. В PySpark — масштабированию.»👉 @PythonPortal
52 335
Всё, что нужно для трассировки LLM-приложений это Python-декоратор (open-source).
Большинство метрик для LLM оценивают приложение как чёрный ящик от начала до конца.
Но LLM-приложения требуют оценки и трассировки на уровне компонентов, ведь ошибка может быть где угодно: в ретривере, вызове инструмента или самом LLM.
С помощью deepeval это делается всего в 3 строки кода:
– Используй декоратор
@observe, чтобы трассировать отдельные компоненты (инструменты, ретриверы, генераторы)
– Привязывай метрики к каждому из компонентов
– Получай визуальный разбор — что работает, а что ломается
И всё. Переписывать существующий код не нужно. 😄
Пример есть выше для RAG-приложения.
Deepeval — полностью open-source, уже 8500+ звёзд на GitHub. Можно легко задеплоить у себя. Все данные останутся под твоим контролем.
👉 @PythonPortal52 335
Наткнулся на годный репозиторий для изучения Data Science с Python 😮
Это полный текст книги Python Data Science Handbook в формате Jupyter-ноутбуков — прямо на GitHub
Можно изучать NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и другие библиотеки прямо в интерактивном формате. Подойдёт и для новичков, и как шпаргалка для практиков
👉 @PythonPortal
52 335
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты будешь использовать самые передовые инструменты!
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
🖥 Data Science: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 GO: t.me/Golang_google
🖥 React: t.me/react_tg
👣 Rust: t.me/rust_code
🧠 Нейросети: t.me/vistehno
🖥 PHP: t.me/phpshka
🖥 Android: t.me/android_its
💼 Вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
52 335
Преобразование систем счисления в Python с использованием встроенных функций
🔹Из десятичной в двоичную
decimal_number = 10
binary_number = bin(decimal_number)
print(binary_number)
# Вывод: '0b1010'binary_number = '1010'
decimal_number = int(binary_number, 2)
print(decimal_number)
# Вывод: 10decimal_number = 10
octal_number = oct(decimal_number)
print(octal_number)
# Вывод: '0o12'octal_number = '12'
decimal_number = int(octal_number, 8)
print(decimal_number)
# Вывод: 10decimal_number = 10
hex_number = hex(decimal_number)
print(hex_number)
# Вывод: '0xa'hex_number = 'a'
decimal_number = int(hex_number, 16)
print(decimal_number)
# Вывод: 1052 335
Google представила мощного AI-ассистента для работы в терминале — Gemini CLI
На текущем этапе инструмент фактически доступен бесплатно, работает на базе модели Gemini 2.5 Pro, с такими лимитами:
- До 60 запросов в минуту
- До 1000 запросов в день
Для личного использования этих ограничений более чем достаточно. На фоне подписок по $10–20 в месяц на другие AI-инструменты для разработки — Google действительно щедр. 😮
• Контекст до 1 млн токенов
• Мультимодальность: UI-скетчи, PDF → код
• Автопоиск PR и merge-автоматизация
• Поддержка MCP-протокола
• Встроенный Google Search
👉 @PythonPortal
52 335
+2
Многие разработчики на Python считают метод
__init__() конструктором, но на самом деле это не так.
Настоящий конструктор в Python — это метод __new__(). Давайте разберёмся, как это доказать, на небольшом примере.
Сначала добавим несколько print-вызовов в метод __init__(), чтобы понять, что происходит при создании экземпляра класса: (2 фото)
Теперь добавим метод __new__() и посмотрим, вызывается ли __init__() до или после __new__(). (3 фото)
Если запустить этот код, станет видно, что первым вызывается именно метод __new__()
Хочу отметить, что в большинстве случаев вам не придётся использовать метод __new__() в своём коде. На практике он применяется почти исключительно в метапрограммировании, фабричных функциях и при работе с API — по крайней мере, из того, что мне доводилось видеть.
Так что продолжайте спокойно использовать проверенный метод __init__() — он по-прежнему отлично справляется со своей задачей 😄
👉 @PythonPortal52 335
Хочешь понять, как работает Git — напиши свой.
Линус Торвальдс прославился тем, что написал Git за один день на C, уложившись в 1000 строк — и закоммитил его через Git. Сейчас проект насчитывает >500k строк, но его ядро можно реализовать за одни выходные.
Write Yourself a Git – пошаговое руководство, помогающее создать упрощённую версию Git на Python. Автор показывает, как за ~978 строк кода реализовать ключевые команды Git:
init, add, commit, log, checkout, status и другие — при этом всё остаётся совместимым с настоящим Git
Git кажется сложным, но его ядро на удивление простое. Проект wyag позволяет «разобрать его на атомы» и понять фундаментальные концепции через код 😡
👉 @PythonPortal52 335
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
Айтишники поймут
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ
52 335
Совет по Python:
При объединении итерируемых объектов разной длины используй
itertools.zip_longest() вместо zip(), чтобы все элементы были объединены в пары.
zip() объединяет элементы, пока один из итерируемых не закончится:
>>> list(zip(letters, numbers))
[('a', 1), ('b', 2)]zip_longest() продолжает объединение до конца самого длинного итерируемого объекта:
>>> list(zip_longest(letters, numbers))
[('a', 1), ('b', 2), ('c', None)]fillvalue позволяет указать значение-заполнитель для отсутствующих элементов:
>>> list(zip_longest(letters, numbers, fillvalue='N/A'))
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 'N/A')]zip_longest, когда важно сохранить все данные, даже при разной длине итерируемых объектов 🤵
👉 @PythonPortal52 335
Наткнулся на прикольный ресурс для изучения SQL
Это интерактивный тренажёр, который позволяет практиковаться в написании SQL-запросов прямо в браузере.
Подойдёт и новичкам, и тем, кто хочет освежить SELECT, JOIN и другие команды на практике 📝
👉 @PythonPortal
52 335
Совет по Python:
Функция
locals()
Встроенная функция locals() возвращает словарь, представляющий текущую локальную таблицу символов.
Таблица символов — это структура, в которой Python хранит все имена (переменные, функции, классы и т.д.), доступные в определённой области видимости.
Когда locals() вызывается внутри функции, она возвращает словарь со всеми локальными переменными, определёнными в рамках этой функции.
В примере переменные z и x определены локально внутри функции. Переменная y = 20 является глобальной и не относится к области видимости my_func(). Поэтому locals() внутри my_func не включает y
👉 @PythonPortal52 335
Топ-10 распространённых магических методов в Python
__init__(self) – Инициализация нового объекта
__str__(self) – Строковое представление
__repr__(self) – Представление для отладки
__len__(self) – Длина объекта
__getitem__(self, key) – Доступ к элементу по индексу/ключу
__setitem__(self, key, value) – Установка значения по индексу/ключу
__delitem__(self, key) – Удаление элемента по ключу
__eq__(self, other) – Проверка на равенство
__add__(self, other) – Поведение оператора сложения +
__call__(self, ...) – Делает экземпляр вызываемым как функция
👉 @PythonPortal52 335
Использование контекстного менеджера как таймера
Большинство разработчиков ассоциируют контекстные менеджеры (with-выражение) только с работой с файлами. Но на самом деле этот паттерн решает более общую задачу.
Контекстные менеджеры идеально подходят для управления любыми ресурсами, у которых есть чёткий момент начала и завершения. Например:
• File I/O
• Сессии логирования
• Транзакции в базе данных
• Сетевые и БД-соединения
• Замер производительности
• Управление потоками и блокировками
with гарантирует, что инициализация и очистка ресурса будут выполнены автоматически, даже если в блоке возникнет исключение. Это делает код чище и надёжнее.
Вместо того чтобы вручную замерять время до и после блока кода, можно использовать контекстный менеджер — это чистое и питоничное решение.
Обычно контекстный менеджер реализуется как класс с методами __enter__ и __exit__
Но есть более лаконичный способ — использовать декоратор @contextmanager из модуля contextlib, чтобы писать генераторные менеджеры без лишнего шаблонного кода.
Пример как использовать контекстный менеджер как таймер прикрепил ✌️
👉 @PythonPortal52 335
Auto PY to EXE — это open-source инструмент для упаковки Python-проектов в исполняемые файлы, который гораздо проще в использовании, чем pyfuze
Он предоставляет наглядный графический интерфейс: просто выбираешь скрипт, настраиваешь нужные параметры и нажимаешь кнопку запуска —> весь процесс упаковки проходит без необходимости возиться с командной строкой.
Дополнительно можно сохранять часто используемые настройки, отслеживать процесс в реальном времени и просматривать подробные логи. 📖
Инструмент кроссплатформенный, поддерживает Windows, macOS и Linux, а установка через pip максимально простая:
pip install auto-py-to-exe52 335
Это что игра What It Prints?
Да, это онлайн-игра‑головоломка для разработчиков и студентов, где нужно угадать, что выведет код. Простая и увлекательная: показывается фрагмент, а вы должны определить его вывод
Для самопроверки самое то 💯
👉 @PythonPortal
52 335
Это шпаргалка по библиотеке NumPy
Краткое руководство по основным операциям и функциям для работы с массивами в Python. 😄
👉 @PythonPortal
52 335
Совет по Python:
deque.maxlen
Знаете ли вы, что можно задать максимальную длину списка, используя deque из модуля collections?
Класс deque (двусторонняя очередь) из модуля collections поддерживает параметр maxlen, который устанавливает максимальный размер очереди. Когда очередь достигает этого размера, добавление новых элементов автоматически удаляет элементы с противоположного конца, реализуя поведение "первым пришёл — первым ушёл" (FIFO) с ограничением по размеру.
В приведённом примере deque имеет максимальную длину 3. При добавлении значения 4 удаляется 1, что делает такую структуру идеальной для реализации скользящего окна последних трёх элементов 📖
👉 @PythonPortal52 335
Я только сегодня узнал об этом трюке с GitHub
Просто введите
repo.new в адресной строке браузера — и сразу откроется страница создания нового репозитория на GitHub.
Такой простой способ сэкономить время 🤯
👉 @PythonPortal52 335
Совсем недавно открылся новый канал по python и защите данных 😎
👩💻 Python – от основ до продвинутых тем
👩💻 Linux – администрирование, bash-скрипты, настройка серверов
👩💻 Разборы - реальных кейсов и лайфхаки для разработчиков
👩💻 DevOps-инструменты - Docker, Kubernetes, CI/CD
Стань олдом этого канала 🔥Вступить в CodeGuard - t.me/codeguard
