¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python Portal
Ir al canal en Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python Portal
El canal Python Portal (@pythonportal) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 52 329 suscriptores, ocupando la posición 2 561 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 11 945 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 52 329 suscriptores.
Según los últimos datos del 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -832, y en las últimas 24 horas de -32, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.37%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.65% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 902 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 957 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 25.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como строка, none, true, модуль, peter.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 15 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
52 329
Suscriptores
-3224 horas
-2357 días
-83230 días
Archivo de publicaciones
52 329
Наткнулся на отличную платформу для практики: Pybites Bites of Py
Это интерактивные мини-задачи (байты) по Python, которые ты решаешь прямо в браузере.
Твой код сразу тестируется
> Короткие и прикладные задачи
> Всё онлайн, ничего ставить не нужно
> Прокачка Python навыков и стандартной библиотеки
> Отлично подходит для новичков и опытных
Попробовать можно бесплатно:
-> https://pybitesplatform.com/bites/demo
👉 @PythonPortal
52 329
Использование декоратора dataclass в Python
Декоратор
dataclass упрощает создание классов, которые в основном хранят данные. Он автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__, __repr__ и другие. Это снижает многословность кода, сохраняя при этом его ясность и функциональность.
На фото приведены два примера. В первом мы используем декоратор dataclass, поэтому явно не добавляем методы __init__, __repr__ и __eq__. Они автоматически добавляются декоратором.
Во втором примере показано, как выглядел бы тот же код без использования декоратора dataclass. Видно, что такой код гораздо длиннее
Ставь лайк если пост был полезным 🪑
👉 @PythonPortal52 329
Это гайд “Python Logging With Loguru” рассказывает о том, как упростить логирование в Python с помощью библиотеки
Loguru — удобной и мощной альтернативы стандартному logging
Примеры кода показаны для реальных задач, от простой отладки до продакшен-логирования.
Приятного изучения 💪
👉 @PythonPortal52 329
+9
Пожалуйста, перестань использовать Python как 15 лет назад. Лучше начни применять эти практики
Прожми лайк, если понравилось — 👍
👉 @PythonPortal
52 329
Принёс полезное — базу актуальных бесплатных API, которую регулярно обновляют 😇
Внутри аж 403 штуки на любой вкус: от игр и погоды до финансов и здоровья
Алгоритмы присваивают рейтинг каждому API на основе надежности, частоты ошибок и времени отклика
Если апишка перестает работать или становится платной, она теряет рейтинг и удаляется с сайта
👉 @PythonPortal
52 329
Cкрипт из 3 строк, чтобы автоматически открыть Google Earth или любой другой сайт
>
import webbrowser
# Укажем ссылку на Google Earth
google_earth_url = 'https://earth.google.com/'webbrowser.open(google_earth_url)52 329
В копилку лайфхаков: если открыть любой репо на GitHub и поменять "
hub" на "podcast" в URL — за считанные секунды он превратится в аудиоподкаст
Можно слушать, пока делаешь кофе или дебажишь прод 🤔
Опенсорс и бесплатно
👉 @PythonPortal52 329
Нужны фейковые данные для тестов или демо? Попробуй пакет Faker — отличная библиотека
from faker import Faker # импортируем библиотеку Fakerfake = Faker() # создаём объект генератораprint(fake.name()) # Например: Paul Lynn
print(fake.name()) # Например: Keith Sotoprint(fake.address())
# Например:
# Unit 6944 Box 5854
# DPO AA 14829Faker('ru_RU')), а также умеет создавать email, номера, даты, компании и т.д 🤙
👉 @PythonPortal52 329
В копилку лайфхаков: если заменить
.com на .dev в URL любого репозитория GitHub — репозиторий откроется в VS Code прямо в браузере
Идеально для быстрого просмотра и редактирования кода без установки 🤤
👉 @PythonPortal52 329
+1
Вот классный бот, который превращает Telegram в консоль для управления сервером Linux
ServerManagementTelegramBot — проект на aiogram 3.x, с которым можно:
> смотреть загрузку CPU, RAM, диска
> запускать shell-команды прямо из чата
> управлять файлами на сервере (скачивать, удалять, просматривать)
А также добавлять собственные команды через JSON-конфиг
Отлично подойдёт для своих VPS или просто как pet-проект для практики. Советую заценить — будет полезно и интересно 💪
👉 @PythonPortal
52 329
Интерфейс с перетаскиванием для создания ИИ-агентов
Langflow — это мощный визуальный инструмент для создания и развертывания ИИ-агентов и рабочих процессов без единой строки кода.
Поддерживает все основные LLM, векторные базы данных и другое.
Полностью open-source, более 62 тысяч звёзд 😮
👉 @PythonPortal
52 329
Гвидо — создатель Python
Гэндальф — волшебник из «Властелина колец»
Дарт Вейдер — злодей из вселенной «Звёздных войн»
Что у них общего?
Это примеры, которые я использовал, чтобы показать, как оператор
* (splat) позволяет разворачивать итерируемые объекты 😂
👉 @PythonPortal52 329
Полная реализация Transformer на PyTorch
Чёткое и наглядное объяснение, как работают трансформеры — без воды
Всё на Python, максимально понятно
-> https://www.k-a.in/pyt-transformer.html 💪
👉 @PythonPortal
52 329
Вы можете установить
UV_TORCH_BACKEND=auto, и uv автоматически установит подходящую версию PyTorch с поддержкой CUDA для вашей машины — без какой-либо настройки. 😊
👉 @PythonPortal52 329
OpenAI запустила бесплатные курсы по ИИ
25 марта OpenAI представила Academy — новый центр для изучения ИИ и машинного обучения.
Он создан, чтобы сделать понимание ИИ простым, доступным и бесплатным.
Курсы как для новичков, так и для инженеров.
И это полностью бесплатно.
> Доступ к OpenAI Academy здесь: http://academy.openai.com 💪
👉 @PythonPortal
52 329
Бесплатный Python-код от Anthropic, чтобы выжать максимум из Claude
Anthropic выложили бесплатный интерактивный курс по prompt engineering:
> Jupyter-ноутбуки с готовыми примерами и упражнениями
> Всё на Python
> 9 тем: от основ до продвинутых техник и антипаттернов
> Интеграция с Claude 3 Haiku / Sonnet / Opus
> Можно запускать в Colab или локально
Вот все ноутбуки на GitHub: click
Подходит и для новичков, и для разработчиков, кто хочет выжать максимум из LLM 😍
👉 @PythonPortal
52 329
Буквально бесплатно и без ограничений: доступ к топовым AI API для твоих приложений
Puter — это не просто компьютер в браузере, а полноценная AI-песочница
С моделью "платит пользователь" все расходы на API покрываются самими пользователями, а не тобой
Подключай OpenAI, Claude, Grok, Llama и Gemini и делай всё, что хочешь ❤️
👉 @PythonPortal
52 329
😈 Senior-безопасник создал крутейший канал про ИБ
Благодаря простым картинкам даже новичок поймет основы хакинга и информационной безопасности.
Присоединяйтесь: @infosec
52 329
Функция
consume() из itertools — это способ вычитать все элементы итератора, не сохраняя их.
Но способов реализовать это гораздо больше, и вот самые интересные
> Через for:
def consume(iterable):
for _ in iterable:
passset(map(type, zip(iterable)))
min(map(bool, zip(iterable)))from collections import deque
deque(iterable, maxlen=0)next(compress(iterable, repeat(False)), None)
next(dropwhile(id, iterable), None)
next(islice(iterable, sys.maxsize, None), None)
iterator = groupby(iterable, key=lambda x: None)
next(iterator, None)
next(iterator, None)