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 50 791 subscribers, ranking 2 552 in the Technologies & Applications category and 12 131 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 791 subscribers.
According to the latest data from 03 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -502 over the last 30 days and by -19 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.09%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.60% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 618 views. Within the first day, a publication typically gains 2 338 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 16.
- 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 04 September, 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.
50 791
Subscribers
-1924 hours
-1887 days
-50230 days
Posts Archive
50 791
+1
Создание административной панели легко и просто! 🔥
FastAPI-Admin — это готовый административный интерфейс для приложений на базе FastAPI. Это инструмент, который позволяет быстро и удобно создавать панели администратора для управления данными в веб-приложениях.
🟡Поддержку синхронного и асинхронного режимов работы.
🟡Автоматическое создание API-документации.
🟡Фронтенд на базе Amis и гибкость в настройке пользовательских страниц.
🟡Работает с базами данных, поддерживаемыми SQLAlchemy, такими как PostgreSQL, MySQL и SQLite
1. Установить FastAPI-Admin через pip:
pip install fastapi-admin50 791
💩 Подробный обзор более 100 распространенных операций для фундаментальных структур данных Python, включая списки, словари, наборы, кортежи и строки.
Примеры сортировок и фильтраций, проверка ключей, получение значений, срезы, объединение списков в словарь, форматирование строк и много чего интересного. Всё разбито по структурам.
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 791
Отомстил Binance
Буба работал управляющим в Binance в России. Площадка — всё, и теперь он создал свой канал.
❗️Перед уходом Binance украл у него 200.000$
Теперь он помогает подписчикам выбирать правильные биржи и когда ждать биткоин по 120.000$.
Этой информации нет в интернете — только тут:
📈 Топ-3 проверенных биржи
🪙 Альты, на которых вы сделаете +500% за декабрь
💬 Чат на 6.000+ инвесторов
Буба рассказывает обо всех секретах торговли на крипторынке.
Трейдерский опыт и знания, которых нет нигде:
t.me/+TT9qMUF_Q1Q3MDYy
50 791
120+ проектов на Python с исходным кодом 🤬
Вот некоторые из них:
🟡telegram-bot
🟡text_to_speech
🟡Captcha Generator
🟡Music Player GUI
🟡Chatbot
🟡Convert an Image to PDF
🟡Bouncing Ball Simulator
⛓ Скачать
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 791
GitHub – всё?
90% контента генерится через ChatGPT, а реально полезные материалы собирают мало просмотров и не выводятся в топ.
Хорошо, что есть канал Технологичка. Там тима айтишников ручками отсматривают и выкладывают самую годноту. Все материалы отсортированы по темам и категориям:
🖥 Статьи для Python разработки
🖥 Статьи для Frontend разработки
🖥 Статьи для Java разработки
🖥 Статьи для C/C++ разработки
🖥 Статьи для C# разработки
🖥 Статьи для PHP разработки
👣 Статьи для Go разработки
👩💻 Статьи для Android разработки
👩💻 Статьи для iOS разработки
🖥 Статьи для безопасников
👩💻 Статьи для разработчиков игр
🖥 Статьи для тестировщиков
🖥 Статьи для DevOps-инженеров
В общем, пользуйтесь, других таких каналов вы не найдете: https://t.me/+TKUZnvBpK2lhOTNk
50 791
Революция в симуляции физического мира и робототехнике с помощью генеративного ИИ 😏
Genesis — это генеративный физический движок и платформа симуляции, созданная для моделирования физических миров с высокой реалистичностью
🛑Написан на Python, но при этом работает в 10–80 раз быстрее существующих GPU-ускоренных движков, таких как Isaac Gym и MJX
🛑Поддерживает симуляцию со скоростью до 430,000 раз быстрее реального времени
🛑Автоматическое создание 4D-динамических миров
🛑Генерация заданий для роботов, движений камер, политик для управления роботами, функций вознаграждения, интерактивных 3D-сцен и многого др
🛑обучение политики локомоции для робота занимает всего 26 секунд на видеокарте RTX 4090
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 791
Скрипт Telegram бота на основе нейронных сетей для генерации текстов, создания изображений, транскрибации аудио, с бесплатным периодом, платной подпиской, возможностью взаимодействия с пользователями для администратора
🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: telethon, requests
🖥 База данных: sqlite3
⛓ Скачать скрипт
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 791
Код для анимации движения частиц, которые следуют за полем ветра, визуализированным стрелками.
В этом коде используется библиотека matplotlib для отображения стрелок, которые показывают направление и скорость ветра, и движущихся частиц, которые следуют этому полю.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from noise import pnoise2 # Убедитесь, что установлен пакет noise (pip install noise)
# Параметры сетки и шума
grid_size = 10
num_particles = 200
scale = 0.1 # Масштаб шума
speed = 0.05 # Скорость изменения шума
time_step = 0
# Инициализация начальных позиций частиц
particles_x = np.random.uniform(0, grid_size, num_particles)
particles_y = np.random.uniform(0, grid_size, num_particles)
# Функция для генерации поля ветра с использованием перлин-шума
def generate_wind_field(time):
U = np.zeros((grid_size, grid_size))
V = np.zeros((grid_size, grid_size))
50 791
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
50 791
Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения 🖥
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
50 791
🎁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
50 791
Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом 🎩
Автор: Бухарев Р.С.
Год: 2024
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
50 791
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
50 791
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
50 791
Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium 🥷
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
50 791
🧠 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
50 791
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
50 791
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 ?"