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 52 367 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.
# Чтение всех тикетов
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
# список всех тикетов
tickets = session.query(Ticket).all()
# закрытие тикетов
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
# сохранение тикетов
session.add_all(tickets)
session.commit()
Хороший пример:
Читатель может сосредоточиться на логике высокого уровня и проверять детали низкого уровня только при необходимости
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
tickets = self._list_tickets(session)
self._close_tickets(tickets)
self._save_tickets(session, tickets)
def _list_tickets(self, session):
return session.query(Ticket).all()
def _close_tickets(self, tickets):
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
def _save_tickets(self, session, tickets):
session.add_all(tickets)
session.commit()
Здесь каждый шаг вынесен в отдельную функцию
👉 @PythonPortalitermonthdays4.
Возвращаемые значения будут кортежами, где содержатся год, месяц, день месяца и номер дня недели.
👉 @PythonPortal1. Создание массивов и атрибуты - np.array() — создать массив из списка/кортежа - np.zeros() — массив из нулей - np.ones() — массив из единиц - np.arange() — последовательность с шагом - np.shape() — размерность массива - np.dtype() — тип данных массива 2. Манипуляции с массивами и ресейпинг - np.reshape() — изменить размерность - np.concatenate() — объединить массивы по оси - np.vstack() — объединить по вертикали - np.hstack() — объединить по горизонтали - np.split() — разделить по индексам - np.transpose() — транспонировать - np.resize() — изменить размер 3. Статистический анализ - np.sum() — сумма элементов - np.mean() — среднее - np.median() — медиана - np.std() — стандартное отклонение - np.var() — дисперсия - np.cov() — ковариационная матрица - np.corrcoef() — коэффициенты корреляции - np.min() — минимум - np.max() — максимум - np.random.rand() — случайные числа 0–1 - np.random.randn() — нормальное распределение - np.histogram() — гистограмма 4. Индексация и фильтрация - np.extract() — выбрать по условию - np.where() — вернуть элементы по условию - np.isnan() — проверка NaN - np.sort() — сортировка - np.unique() — уникальные значения 5. Работа с файлами - np.save() — сохранить в .npy - np.load() — загрузить из .npy👉 @PythonPortal
self и метод init и сопровождает объяснения большим количеством кода
👉 @PythonPortal
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
