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 50 859 subscribers, ranking 2 556 in the Technologies & Applications category and 12 135 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 859 subscribers.
According to the latest data from 01 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -463 over the last 30 days and by -46 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.67% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 705 views. Within the first day, a publication typically gains 2 377 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 15.
- 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 02 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.
50 859
Subscribers
-4624 hours
-1857 days
-46330 days
Posts Archive
50 848
Как создавать красивые карты в Python с помощью библиотеки Prettymaps
Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй
prettymaps
Для начала установи необходимые зависимости через pip:
pip install -U prettymaps "osmnx>=1.9.3,<2.0" "git+https://github.com/abey79/vsketch@1.0.0"import prettymaps
plot = prettymaps.plot('Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands')plot() принимает один из следующих вариантов запроса:
🔹Адрес (например, "Porto Alegre")
🔹Координаты (например, (-30.0324999, -51.2303767))
🔹Границы в формате GeoDataFrame
Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal50 848
Ловите крутейший ресурс для изучения нейронных сетей
Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском)
Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению
Сохраняй и делись с другом 🍯
👉 @PythonPortal
50 848
+4Модификаторы доступа в Python
Разбираем, как
public, protected и private переменные и методы управляют доступом внутри классов
Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
👉 @PythonPortal50 848
Откопал шикарную штуку — Python Tutor
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
👉 @PythonPortal
50 848
Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA
1. Одновариативный анализ
df.hist() — гистограмма числовых колонок
sns.boxplot(data=df, y='col') — боксплот распределения
sns.kdeplot(data=df['col']) — график плотности
df['col'].value_counts().plot(kind='bar') — столбчатая диаграмма частот
2. Двухвариативный анализ
sns.scatterplot(data=df, x, y) — диаграмма рассеяния
sns.regplot(data=df, x, y) — рассеяние + линия регрессии
sns.barplot(x, y, data=df) — сравнение категорий по значениям
sns.violinplot(data=df, x, y) — распределение по категориям
sns.boxplot(x, y, data=df) — сравнение распределений
3. Многовариативный анализ
sns.pairplot(df) — матрица scatter-графиков
sns.heatmap(df.corr(), annot=True) — тепловая карта корреляций
sns.jointplot(data=df, x='x', y='y') — scatter + распределение
plt.scatter(x, y, c=z) — scatter с цветом по переменной
sns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z') — scatter с цветовой категорией
4. Временные ряды
df.plot(x='date', y='value') — базовый временной график
df.rolling(window).mean().plot() — скользящее среднее
seasonal_decompose(df['col']) — разложение временного ряда
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value') — временной ряд с интервалами
5. Текстовый анализ
WordCloud().generate(text) — облако слов
FreqDist(words).plot() — частотный график
sns.barplot(x=words, y=frequencies) — частоты слов в столбиках
6. Кастомизация
plt.title('Заголовок') — заголовок
plt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y') — подписи осей
plt.xticks(rotation=45) — поворот подписей
plt.tight_layout() — авторасстановка
plt.figure(figsize=(10, 6)) — размер графика
7. Сохранение и показ
plt.show() — показать график
plt.savefig('график.png') — сохранить
plt.close() — закрыть окно графика
👉 @PythonPortal50 848
• infosec - это один из самых ламповых каналов по информационной безопасности, где говорят об истории ИТ, публикуют актуальные новости и пишут технический материал на разные темы:
- Что из себя представляет официально взломанный iPhone от Apple?
- Кому и для чего выдавалось разрешение на ношение сотового телефона?
- Бесплатные курсы для ИБ специалистов на различные темы;
- Бесплатный бот, который проверит файлы на предмет угроз более чем 70 антивирусами одновременно.
• Присоединяйся, у нас интересно: @it_secur
50 848
+8
10 популярных методов множеств в Python
Эти методы должен знать каждый питонист
👉 @PythonPortal
50 848
Принёс шпаргалку с 12 командами Git, которые «должен знать каждый разраб»
Сохраняем и пользуемся
К слову, Git на днях отметил своё 20-летие — 7 апреля 2005 года Линус Торвальдс написал его всего за пару недель, чтобы заменить BitKeeper при разработке ядра Linux
С тех пор без Git не обходится почти ни один проект ✌️
👉 @PythonPortal
50 848
+4
Прокачай Python с lambda и однострочниками
От простых выражений до продвинутых приёмов с
map, filter, reduce, условными операторами и даже словарными включениями
Сохрани себе и используй как шпаргалку
👉 @PythonPortal50 848
Генерируем QR-код для подключения к Wi-Fi
Давай мы покажем, как создать QR-код, с помощью которого моментально можно будет подключиться к Wi-Fi
Нам понадобится всего одна библиотека питона. Открой консоль и запусти там вот этот код:
pip install wifi_qrcode_generatorwifi_qrcode_generator
🔹Сгенерировать QR-код
🔹Сохранить QR-код как изображение
import wifi_qrcode_generator as qr
qrCode = qr.wifi_qrcode('название WIFI', False, 'WPA', 'пароль')
qrCode.show()
qrCode.save("my_wifi_qr.png")
50 848
Python vs R для анализа данных
Сравнение популярных команд в pandas и dplyr. Удобно, когда нужно быстро перейти с одного языка на другой или работать в смешанной среде
Сохраняй, чтобы не искать второй раз 🤔
👉 @PythonPortal
50 848
⚡ Совет на 2025 год — не трать деньги на дорогие IT-курсы!
Обучение стоит дорого, но в Telegram слили топовый контент по программированию: курсы, статьи, видео и гайды — всё бесплатно:
👩💻 JavaScript 👩💻 React
👩💻 Python 👩💻 Docker
👩💻 Java 🖼️ Spring
👩💻 C# 👩💻 Game Dev
👩💻 С/С++ 👩💻 DevOps
👣 GoLang 🖼️ Redis
👩💻 Kotlin 👩💻 Mob Dev
🖼️ PHP 🖥 SQL
🖼️ Swift 👩💻 Kubernetes
Не плати за то, что можно получить бесплатно — подписывайся и учись👆
50 848
+5
ТОП-20 Python однострочников
— списки, словари, строки
— файловый ввод
— HTTP-сервер
— палиндромы, факториалы и многое другое
Сохрани себе, чтобы не забыть 🔨
👉 @PythonPortal
50 848
Памятка для питонистов: самые часто используемые функции NumPy с примерами
Сохраняй — чтобы держать под рукой 🤨
👉 @PythonPortal
50 848
Мои коллеги из Яндекса создали сильнейшие IT каналы 🔥
Наше кредо — программирование не сложно, просто никто не объяснял нормально.🐍 Ghostly Python - Разбираем код, автоматизируем рутину, пишем ботов, скрипты и полезные утилиты. Все что нужно для уверенного старта в программировании на Python. ☕️ Easy Java - вскрываем Java изнутри. Все тонкости этого универсального языка в одном канале, врывайся! 😎 IT Syndicate - гигабайты свежего материала по всем направлениям. GameDev, InfoSec, Frontend - и это лишь малая часть..
50 848
Нашёл для вас классный инструмент для анализа кода — Radon
Он помогает понять, где функции становятся слишком сложными и сколько тестов на них реально нужно
В отличие от обычных линтеров, Radon даёт численные метрики и чёткую картину перегруженности кода.❤️
Работает с Python 2.7–3.12, не требует зависимостей, можно запускать в терминале или интегрировать в CI/CD
👉 @PythonPortal
50 848
Топ-50 важных функций Python
Самая нужная подборка для разработчиков — с краткими описаниями, в таблице, удобно и понятно
⏩Скачать PDF
👉 @PythonPortal
50 848
+2
Манипуляции с PDF с помощью Python
1. Извлечь текст из PDF
2. Извлечь изображения из PDF
3. Объединить несколько PDF в один
4. Разделить PDF на отдельные страницы
👉 @PythonPortal
