¡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 52 367 suscriptores, ocupando la posición 2 558 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 11 915 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 52 367 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -818, y en las últimas 24 horas de -21, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.67% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 890 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 973 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 13 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.
52 367
Suscriptores
-2124 horas
-2317 días
-81830 días
Archivo de publicaciones
52 367
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
52 367
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
52 367
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
52 367
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 изменений52 367
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
52 367
Когда попросил гпт помочь в проблеме, но он добавил ещё одну проблему:
👉 @PythonPortal
52 367
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 >> memcached52 367
+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
52 367
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.
52 367
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
52 367
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.
52 367
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}") # 15.09.202552 367
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
52 367
Python-лайфхак:
Используйте
itertools.accumulate, чтобы получить итератор с накопленными суммами.
Можно передать другую бинарную функцию в качестве аргумента, тогда будут возвращаться накопленные результаты этой функции.
Пример:
import itertools
daily_revenues = [100, 120, 90, 110, 80]
# Получаем накопленную выручку
total_revenue_to_date = list(itertools.accumulate(daily_revenues))
print(total_revenue_to_date)
# Вывод: [100, 220, 310, 420, 500]52 367
Если бы «python-полиция» увидела мой код, мне бы дали пожизненное🤡 Один разработчик признался, что даже не подозревал, что локальные импорты это настоящая тема для споров в сообществе. Он регулярно подключает библиотеки прямо внутри функций. «С большой силой приходит и большая ответственность», — отмечает он. PEP 8 рекомендует использовать глобальные импорты, но, как и любое правило, оно имеет исключения. Важно понимать, когда локальные импорты оправданы. Плюсы локальных импортов: • Зависимость видна прямо в момент использования, а не нужно листать файл вверх. • Модули импортируются только при необходимости. • Это может ускорить загрузку модуля, так как не всё сразу тянется в память. • Помогает обходить циклические зависимости (если нет желания решать их «правильным» способом). Минусы, конечно, есть, но в этом посте мы о них умолчим. В большинстве случаев используйте глобальные импорты, но понимайте компромиссы, чтобы при необходимости грамотно применять локальные. 👉 @PythonPortal
52 367
Когда аж 10 минут потратил на исправление ошибки, а она так и не исправилась
👉 @PythonPortal
52 367
+2
Библиотека для реалистичной симуляции движений мыши в Python
OxyMouse позволяет эмулировать движения мыши так, чтобы они выглядели максимально естественно и приближённо к человеческим.
Это особенно полезно в сценариях, где важно имитировать поведение реального пользователя, например, в автоматизации тестирования или веб-скрейпинге.
На примерах показаны алгоритмы траекторий движения курсора.
Установка:
pip install oxymouse
👉 @PythonPortal