Python Portal
Open in Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python Portal
Channel Python Portal (@pythonportal) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 928 subscribers, ranking 2 540 in the Technologies & Applications category and 12 053 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 928 subscribers.
According to the latest data from 30 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -422 over the last 30 days and by -37 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.45%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.69% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 811 views. Within the first day, a publication typically gains 2 390 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- 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 31 August, 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.
50 928
Subscribers
-3724 hours
-1587 days
-42230 days
Posts Archive
50 919
Полезная находка для Python-разработчиков: статья «20 лучших практик Python 2025» от Aglowid IT Solutions.
В ней собраны ключевые советы по эффективной разработке -> PEP-стандарты, структура проекта, чистый и идиоматичный код, тесты и работа с исключениями.
Честно, читаешь и сразу хочется переписать весь свой проект 🤪
👉 @PythonPortal
50 919
Генерация UUID в Python ускорилась в 30 раз и теперь почти на уровне Bun и NodeJS. Но стоит честно упомянуть, что дальше ускорять почти невозможно из-за ограничений генерации случайных чисел.
Ссылка на PR —> https://github.com/python/cpython/pull/139123
👉 @PythonPortal
50 919
Visual Studio Code теперь умеет автоматически обрабатывать TODO-комментарии в коде. С новой функцией и помощью GitHub Copilot можно за два клика решать задачи и сразу создавать PR.
👉 @PythonPortal
50 919
Вышла утилита Real-Time Voice Cloning
Которая клонирует речь и воспроизводит любые фразы с вашей интонацией всего за пару секунд записи.
Она работает на Python, генерирует речь в реальном времени и полностью локальна, никаких облаков и ограничений. 🫠
👉 @PythonPortal
50 919
Лайфхак для GitHub: теперь можно превращать любой репозиторий в один текстовый файл, удобный для LLM
Просто замените «
hub» на «1file» в URL репозитория, и все файлы объединятся в один чистый текст. Файл можно скачать в обычном или сжатом формате.
Это позволяет дать полную контекстную информацию любому ИИ, например ChatGPT или Claude, чтобы разбирать код, отвечать на вопросы или помогать исправлять ошибки.
Идеальный способ быстрее изучать и анализировать репозитории. ✏️
👉 @PythonPortal
50 919
4 способа скопировать список в Python
В Python есть несколько способов сделать копию списка. Но важно понимать разницу между shallow copy (поверхностная копия) и deep copy (полная копия).
original = [1, 2, [3, 4]]
# 1. Срез (shallow copy)
copy1 = original[:]
# 2. Метод .copy() (shallow copy)
copy2 = original.copy()
# 3. Через list() (shallow copy)
copy3 = list(original)
# 4. deepcopy (deep copy)
import copy
copy4 = copy.deepcopy(original)original[2].append(5)
print(copy1)
# [1, 2, [3, 4, 5]] — вложенный список изменился!
print(copy4)
# [1, 2, [3, 4]] — без изменений50 919
Хотите создавать SQL-базы данных визуально? 🔥
Попробуйте этот онлайн-инструмент, который позволяет проектировать и моделировать базы данных с помощью удобного drag-and-drop интерфейса.
Он помогает закреплять знания SQL, лучше понимать связи между таблицами и работать без установки программ или регистрации.
Инструмент полностью бесплатен и с открытым исходным кодом, а также поддерживает импорт и экспорт SQL-кода.
👉 @PythonPortal
50 919
Python-библиотека для визуализации архитектуры
Есть удобная Python-библиотека Diagrams, которая позволяет быстро строить архитектурные схемы и диаграммы прямо из кода.
Инструмент отлично подходит для демонстрации идей продукта заказчикам и партнёрам, можно визуализировать облачные сервисы, инфраструктуру или внутренние компоненты системы.
Пример использования:
pip install diagramsfrom diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.aws.compute import ECS
from diagrams.aws.database import ElastiCache, RDS
from diagrams.aws.network import ELB, Route53
with Diagram("Clustered Web Services", show=False):
dns = Route53("dns")
lb = ELB("lb")
with Cluster("Services"):
svc_group = [ECS("web1"),
ECS("web2"),
ECS("web3")]
with Cluster("DB Cluster"):
db_primary = RDS("userdb")
db_primary - [RDS("userdb ro")]
memcached = ElastiCache("memcached")
dns >> lb >> svc_group
svc_group >> db_primary
svc_group >> memcached50 919
+2
Начни работу с Docker на практике
Вот подборка годных практических заданий:
Установи Docker Engine на Linux: https://labs.iximiuz.com/challenges/docker-install-on-ubuntu Запусти свои первые контейнеры: https://labs.iximiuz.com/challenges/docker-101-container-run Собери и опубликуй свои первые образы: https://labs.iximiuz.com/challenges/build-and-publish-container-image-with-docker Перемещай образы между репозиториями: https://labs.iximiuz.com/challenges/copy-container-image-from-one-repository-to-another-with-docker👉 @PythonPortal
50 919
VK Weekend Offer: получите офер за три шага!
4–5 октября VK проведёт Weekend Offer для бэкендеров и ML-инженеров с опытом от трёх лет. Ребята в VK много лет создают облачные решения, системы рекомендаций и поисковые движки — всё с миллионами пользователей в проде — и сейчас ищут новых коллег.
Бекэндеров – с опытом коммерческой разработки от трёх лет, знанием Java, Go, Python или C++.
ML-экспертов – также три года опыта, и знание Classic ML, RecSys, NLP/LLM, CV, Speech Участников ждут технические собеседования, знакомство с продуктами и, если всё сложится, офер уже в конце выходных.
Поэтому оставляйте заявку до 2 октября, чтобы попасть в команду!
Подробности — на сайте.
50 919
Памятка по f-строкам в Python
f-строки это один из самых простых и быстрых приёмов для оформления текстов в Python.
Сохраняем памятку, чтобы всегда была рядом ⌨️
Расширенный вариант здесь
👉 @PythonPortal
50 919
Оцени 7 причин пройти бесплатный интенсив по Frontend-разработке:
1. Ты с нуля сделаешь фронтенд-проект;
2. Сверстаешь веб-сайт на HTML + CSS;
3. Оживишь страницу с помощью JavaScript;
4. Получишь советы по доработке от куратора;
5. Зальёшь рабочий сайт в интернет;
6. Поймёшь, как упростить работу с помощью ChatGPT и Giga;
7. Начнёшь зарабатывать на вёрстке в течение месяца 🔥
А главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 12-летним стажем – Романа Чернова.
⏳ 25 сентября закроется регистрация на текущий поток.
👉 Забирай курс — и начни зарабатывать на вёрстке от 100 000₽ в месяц
🔥 С нас обучение, практика и помощь с выходом на фриланс или собеседованием.
50 919
5 самых полезных форматтеров для f-строк в Python:
I. Целые числа с ведущими нулями
variable = 56
print(f"{variable:05d}") # 00056variable = 123.456
print(f"{variable:.2f}") # 123.46variable = 12345
print(f"{variable:,.0f}") # 12,345variable = 0.425
print(f"{variable:.0%}") # 42%import datetime
variable = datetime.datetime.now()
print(f"{variable:%d.%m.%Y}") # 15.09.202550 919
Пакет GeoAI для Python становится ещё умнее, скоро он будет поддерживать AI-агентов
Это значит, что вы сможете с помощью естественного языка легко загружать, анализировать и визуализировать геопространственные данные без единой строки кода 🤖
Следите за обновлениями, релиз уже скоро
GitHub: https://github.com/opengeos/geoai
👉 @PythonPortal
