¡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 52 362 suscriptores, ocupando la posición 2 560 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 11 934 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 52 362 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -821, y en las últimas 24 horas de -28, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.36%. 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 4 902 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 970 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 26.
- 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 14 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.
52 362
Suscriptores
-2824 horas
-2317 días
-82130 días
Archivo de publicaciones
52 357
Pandas автоматизация работы с данными
Используй pandas, чтобы автоматизировать задачи на работе. Вместо того чтобы вручную чистить CSV-файлы, можно написать скрипт, который
🔸считывает все CSV в папке
🔸чистит данные
🔸объединяет их в один аккуратный отчет
🔸отправляет его на почту автоматически
👉 @PythonPortal
52 357
Безопасники, это вам: наткнулся на крутейшую игру для начинающих хакеров — Bandit
Суть игры: Вы подключаетесь к удаленной машине и в изолированном пространстве ищете ключ для подключения к следующей машине, используя рекомендации на сайте
В описании практически каждого уровня имеется список команд, которые тебе могут пригодиться
Устанавливать ничего не надо, заходишь на сайт, выбираешь Level 0 и читаешь условия задачи. Затем подключаешься физически по ssh к серверу и начинаешь игру
ssh -p 2220 root@bandit.labs.overthewire.org 52 357
IT-конференция про разработку, облака, AI и данные 🖥
3 сентября команда Cloud․ru снова проводит IT-конференцию — GoCloud Tech.
В этот раз целый трек посвящен Dev Platform Services:
➡️ Мультикластерное автомасштабирование в Kubernetes ➡️ Что «под капотом» монтирования S3 ➡️ Как улучшить cloud native продукт с помощью eBPF ➡️ Применение подхода Architecture as Code ➡️ И другие доклады про ускорение разработкиЕще будут отдельные треки про AI&ML, облачную инфраструктуру и работу с данными, демо, воркшопы и afterparty. Где и когда ⬇️ 3 сентября, Москва, Гоэлро Лофт Не пропустите🖱
52 357
Google выпустила python-библиотеку для извлечения данных
LangExtract это python-библиотека для вытягивания структурированной информации из неструктурированных текстовых документов с точной привязкой к источникам и интерактивной визуализацией
На 100% open source
Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama).
Github репо: https://github.com/google/langextract
👉 @PythonPortal
52 357
Есть такая штука — SEO. Это когда ты ведешь условно-бесплатный трафик из поисковиков на сайт, сервис или блог.
Причём она зачастую даёт лидов в 5-10 раз дешевле, чем по рекламе. А работать может годами, если один раз всё правильно настроить.
Но у 90% людей это вызывает панику, потому что вокруг сео много мутных типов и мифов. А нормальных сеошников можно буквально пересчитать по пальцам. И один из лучших в сфере — Антон Маркин.
Он уже 16 лет занимается SEO и публично продвигает сайты подписчиков, пошагово показывает все ошибки и делится только тем, что реально работает.
Антон даже полных новичков учит настраивать SEO так, что клиенты платят им за результат годами. А владельцы сайтов самостоятельно оптимизируют свои страницы и получают самый дешёвый целевой трафик.
В общем, если у вас свой сайт или вы начинающий сеошник и хотите быстро выйти на стабильные 100к в месяц — обязательно подпишитесь на Антона: @markin_seo
52 357
Совет по чистому коду на Python
Используй тернарный оператор
inline if для простых условий, особенно когда нужно присвоить значение на основе быстрой проверки
Так код становится короче и читается проще, главное не усложнять конструкцию
Пример
class Order:
def __init__(self, user_is_premium, order_total, delivery_type):
self.user_is_premium = user_is_premium
self.order_total = order_total
self.delivery_type = delivery_type
# Если пользователь премиум — скидка 20%, иначе 5%
self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05
# Если самовывоз — доставка 0, иначе 5
self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05 - здесь проверка идёт прямо в строке присваивания
Если user_is_premium == True, то в self.discount попадёт 0.2, иначе 0.05
> self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0
Аналогично, если delivery_type равен "self-pickup", стоимость доставки — 0, иначе — 5.0
Это компактнее, чем писать через if/else в несколько строк, и код остаётся читаемым, пока условия простые
👉 @PythonPortal52 357
В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические разделы, регистрация по желанию
Ещё и на русском, забираем 😋
👉 @PythonPortal
52 357
👩💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг
Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё!
1402 ГБ — Python
1815 ГБ — Frontend
1515 ГБ — Backend
1300 ГБ — C / C++
694 ГБ — Java
546 ГБ — SQL & БД
411 ГБ — DevOps
898 ГБ — ИБ & Хакинг
212 ГБ — JavaScript
996 ГБ — Kotlin / Swift
173 ГБ — PHP
215 ГБ — GoLang
185 ГБ — Rust
517 ГБ — Linux
115 ГБ — QA / Тестирование
419 ГБ — GameDev
319 ГБ — 1C + Лицензии
617 ГБ — Машинное обучение
687 ГБ — Аналитика Данных
998 ГБ — Дизайн
Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно
52 357
В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические разделы, регистрация по желанию
Ещё и на русском, забираем 😋
👉 @PythonPortal
52 357
+3
Нашли клад для дата-сайентистов 450 реальных ML-кейсов от Netflix до Uber
В этом репозитории на GitHub собрано 450 реальных кейсов применения машинного обучения от более чем 100 топовых компаний вроде Netflix, Airbnb, DoorDash, Uber и других
Можно увидеть, как крупные компании внедряют ML-системы для рекомендаций, выявления мошенничества, поиска, персонализации и прогнозирования спроса в продакшене 🥸
👉 @PythonPortal
52 357
Как построить с нуля команду AI-автоматизации и перестать перекладывать задачи руками?
Слушайте в подкасте «Расскажите про MWS». В новом выпуске с нами беседует Никита Казарян, руководитель направления AI-автоматизации в MWS.
Разобрались, как AI помогает оптимизировать бизнес-процессы, в чём разница между обычной автоматизацией и AI-агентами и какие технологии лежат в основе: RAG, MCP и Fine-tuning. И конечно, поговорили о том, как построить команду, которая будет менять компанию изнутри, и почему для этого лучше всего подходят ленивые инженеры.
Смотрите и слушайте на всех популярных площадках:
🎬 YouTube
🎬 VK Видео
🎧 Яндекс Музыка
🎧 Apple Podcasts
🎧 Mave Digital
52 357
Мой топ из модуля
itertools, чтобы код выглядел по-профессиональному
chain() — склеивает несколько итерируемых объектов в один
groupby() — группирует идущие подряд элементы по ключу
combinations() — генерирует все комбинации элементов
Не пригодятся каждый день, но иногда делают код реально лучше 😠
👉 @PythonPortal52 357
Разрабы, это вам. Нашёл годный open source ChatGPT-бот для Telegram.
Готов к запуску, работает через официальные API ChatGPT, DALL·E и Whisper. Есть Docker, так что поднять легко. 🤙
Внутри:
✓ поддержка Markdown и стриминга ответов;
✓ команды reset, stats, image и прочие;
✓ голосовые и видео в текст через Whisper, при необходимости ставится ffmpeg;
✓ генерация картинок, выбор модели и размеров;
✓ ограничение доступа по пользователям, лимиты и личная статистика;
✓ прокси и удобный деплой через Docker.
Топчик, чтобы быстро запустить своего помощника прямо в телеге. Забираем здесь - тык
👉 @PythonPortal
52 357
🔍 Открытое собеседование на Python-бекендера с разработчиком из Avito и Яндекс в четверг
14 августа (уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
52 357
Часто используемые методы строк в Python
Если работаешь с текстом, эти методы пригодятся в 99% случаев 🥸
👉 @PythonPortal
52 357
Дата-сайентисты, это вам — откопал LeetCode для DS
DataLemur — мощная платформа, где собраны реальные задачки с собесов в Tesla, Facebook, Twitter, Microsoft и других топовых компаниях
Внутри: практические задания по SQL, статистике, Python и ML. Можно фильтровать по уровню сложности и компании
Топчик для тех, кто готовится к собесам на роли Data Scientist / Data Analyst. Забираем здесь 🍯
👉 @PythonPortal
52 357
Изучайте Data Science через реальные задачи — погружаемся в мир ИИ, машинного обучения и Python на практическом бесплатном мини-курсе!
Этот мини-курс поможет прокачать понимание Data Science, если вы уже немного в теме:
— Узнаете, как автоматизировать задачи с помощью нейросетей и использовать их в реальных задачах
— Попробуете себя в роли ML-инженера, аналитика и дата-инженера
— Научитесь визуализировать данные и писать простой код на Python
— На практике создадите чат-бота и нейросеть
Регистрируйтесь: https://epic.st/8beKtQ?erid=2VtzqxBDUcy
🔥 Бонус: откроем доступ к записям конференции по нейросетям после первого урока. Узнаете, как использовать ИИ в работе и жизни.
🎁 А ещё будут подарки: сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс, гайд «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney» и подборка полезных материалов
