Python Portal
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.
@pytest.mark.xfail, чтобы пометить тесты, которые ожидаемо падают. Это помогает подсветить известные проблемы, не заваливая весь тест-сьют.
Пример
import pytest
def test_api_call():
if not api_available():
pytest.xfail("API недоступен, известная проблема")
В этом примере тест test_api_call проверяет доступность API.
Если API недоступен, вызывается pytest.xfail("API недоступен, известная проблема"), чтобы пометить тест как ожидаемо упавший.
Результат выполнения будет что-то вроде - test_api.py:10: XFailed
👉 @PythonPortalrequests. Установить её очень просто:
pip install requests
Вот минимальный и понятный код для получения прогноза:
import requests
city = input("Введите название города: ")
url = f"https://wttr.in/{city}"
try:
response = requests.get(url)
print(response.text)
except Exception:
print("Упс! Что-то пошло не так. Попробуйте позже.")
Просто вводите нужный город, и получите подробный прогноз с температурой, осадками
Попробуйте сами 😏
👉 @PythonPortalclass Person:
def __init__(self, person_first_name, person_last_name, person_age):
self.person_first_name = person_first_name
self.person_last_name = person_last_name
self.person_age = person_age
Это хорошо:
class Person:
def __init__(self, first_name, last_name, age):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.age = age
👉 @PythonPortalprint()?
Настройте свой шорткат, например: pp → print() при нажатии Tab 😎
В видео примере, текст "cc" автоматически расширяется в "console.log()" при нажатии Tab
Можно создать кучу таких сокращений для любых конструкций. Пользуйтесь =))
👉 @PythonPortalpip install wapiti3
Запуск: wapiti -u https://target.com
> GitHub/Инструкция
> Документация
👉 @PythonPortalGPT-5 — это унифицированная система с "умной" и быстрой моделью, которая отвечает на большинство вопросов; моделью с более глубокой логикой для сложных задач; и маршрутизатором в реальном времени, который быстро определяет, какую модель использовать, в зависимости от типа разговора, сложности, необходимости в инструментах и явно выраженного намерения (например, если в запросе указано “подумай над этим”). [...] После достижения лимита использования, оставшиеся запросы обрабатываются облегчённой версией каждой модели. В ближайшем будущем планируется интеграция этих компонентов в единую модельВ API всё проще: доступны три модели — gpt-5, gpt-5-mini и gpt-5-nano Вкратце: — Знает инфу до октября 2024 — Лидер почти всех бенчмарков. №1 во всех категориях на LMArena — Первые тестеры говорят, что сейчас это лучшая модель для кодинга — На тестирование безопасности потратили более 9 тыс. часов — Обрабатывает медицинские данные на уровне PhD-специалиста — Вместо сухого отказа теперь объясняет причину, по которой не выполняет запрос пользователя Вот репозиторий с кучей примеров использования GPT‑5 для написания кода Уже можно попробовать в Cursor, Copilot и Windsurf OpenAI обещает раскатать GPT‑5 всем пользователям в ближайшее время @IT_Portal
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
