es
Feedback
Python Portal

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 50 950 suscriptores, ocupando la posición 2 541 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 052 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 950 suscriptores.

Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -393, y en las últimas 24 horas de -17, 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 4.72% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 772 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 407 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
  • 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 30 agosto, 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.

50 950
Suscriptores
-1724 horas
-1217 días
-39330 días
Archivo de publicaciones
Распаковка стала до 30% быстрее в CPython 3.15 В CPython 3.15 появились заметные улучшения скорости декомпрессии: распаковка
Распаковка стала до 30% быстрее в CPython 3.15 В CPython 3.15 появились заметные улучшения скорости декомпрессии: распаковка Zstandard (zstd) теперь быстрее на 25–30%, а zlib работает на 10–15% быстрее при объёмах данных больше 1 МБ. Такой прирост достигли благодаря оптимизации работы с выходными буферами в процессе распаковки. 👉 @PythonPortal

Линус Торвальдс не против vibe-coding, пока это не используется в вещах, которые реально имеют значение. Создатель Linux такж
Линус Торвальдс не против vibe-coding, пока это не используется в вещах, которые реально имеют значение. Создатель Linux также затронул тему Rust в ядре, проприетарного кода Nvidia и проблему AI-краулеров. 👉 @PythonPortal

Совет по Python: Добавление элемента в конец списка работает за O(1), но вставка в середину списка стоит O(n). collections.de
Совет по Python: Добавление элемента в конец списка работает за O(1), но вставка в середину списка стоит O(n). collections.deque обеспечивает O(1) при добавлении элементов с любого конца. 👉 @PythonPortal

Когда стало скучно с одним рабочим проектом и на фрилансе взял еще 2 новых 👉 @PythonPortal

Наконец-то появился open-source инструмент для контекстной инженерии на Python. Pixeltable это единая декларативная платформа, которая закрывает весь мультимодальный пайплайн от хранения данных до выполнения моделей. Идея простая. Вместо того чтобы связывать между собой векторную БД, SQL-хранилище, сервис эмбеддингов и фреймворк под агентов, всё живет в одной системе. Документы, эмбеддинги, история диалогов и результаты агентов это просто таблицы. Эмбеддинги считаются автоматически как вычисляемые колонки. Векторный поиск работает вместе с обычными операциями над данными. Система заточена под полноценный контекстный пайплайн. Вот стартовый ноутбук с примером того, как построить контекстную инженерию на Pixeltable. 👉 @PythonPortal

🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб
🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов! Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции с практикой. ————— По результатам курса вы: ▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу; ▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений); ▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML; ▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов; ▫️разработаете свой API на Python; ————— 🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡 • Всю программу и отзывы смотрите в боте курса. • Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы. • Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио. • Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества) 🔹🔹 С чего начать?🔹🔹 С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите. 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 000₽ по промокоду PYTHON до конца ноября

Как создать синусоидальную волну на Python с помощью Bokeh и NumPy 🐍 import numpy as np from bokeh.layouts import gridplot f
+1
Как создать синусоидальную волну на Python с помощью Bokeh и NumPy 🐍
import numpy as np

from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

N = 100
x = np.linspace(0, 4 * np.pi, N)
y0 = np.sin(x)

output_file('sinewave.html')

sine = figure(width=500, plot_height=500, title='Sine')
sine.circle(x, y0, size=10, color="navy", alpha=0.5)

p = gridplot([[sine]], toolbar_location=None)

show(p)
👉 @PythonPortal

Наиболее распространенные команды Git 👉 @PythonPortal
Наиболее распространенные команды Git 👉 @PythonPortal

Серьезный баг 👉 @PythonPortal
Серьезный баг 👉 @PythonPortal

+3
Новая игрушка для тех, кто обожает странные, технологичные и слегка психоделические штуки. 👍 Недавно нашёл экспериментальный редактор, который больше похож на арт-инсталляцию для хакеров, чем на обычный IDE. Что внутри:
Шейдерные эффекты, неон и эффект старого экрана. Не обязательно, но включить можно Полноценная подсветка синтаксиса и разбор кода через Tree Sitter. Rust, Python, Go, C++ и ещё куча языков. LSP работает на ура. Переходы по символам, автокомплит, подсказки типов. Настраивать ничего не пришлось. Встроенный терминал, и не просто терминал, а на основе st. Для любителей минимализма и сурового UX. Мультикурсор, кастомные парсеры и всякие удобства для тех, кто пишет на своём таинственном языке, о котором знают три человека в мире. Поддержка ИИ-подсказок. Можно цеплять модели через OpenRouter и выбирать, кто сегодня будет вашим робот-напарником.
Живёт на Windows, macOS и Debian. А ещё его можно воткнуть в своё приложение на ImGui, если хочется интегрировать редактор прямо в движок или тулзу. Ссылка для любопытных: github.com/nealmick/ned 👉 @PythonPortal

ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ: Вчера Cloudflare на пару минут лег , и следователи обвиняют в этом Whiskers. 👀 👉 @PythonPortal

Я только что нашёл сайт, который объясняет HTTP-коды… через мемы. 200, 404, 500 и вся эта банда. Учить HTTP таким способом надо прямо на первом курсе программирования. → http://github.com/keijeizei/httpmemes 👉 @PythonPortal

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал д
Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам 🤗 ✓ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✓ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✓ Как справиться с прокрастинацией? ✓ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии: 👉 https://t.me/+yEjaFz-hY1EyZGJi

Разработчики ядра Python предлагают сделать язык программирования Rust жёсткой зависимостью для Python. Конкретно речь идёт о
Разработчики ядра Python предлагают сделать язык программирования Rust жёсткой зависимостью для Python. Конкретно речь идёт о CPython (де-факто эталонной реализации Python) Такая зависимость от Rust фактически сделает невозможным современный Python на ряде платформ, не поддерживаемых Rust (включая RiscOS, PPC-Mac’и, некоторые версии CentOS и другие) 👉 @PythonPortal

Как получить минимальное и максимальное значения последовательности в Python, используя встроенные функции. Обрати внимание:
+1
Как получить минимальное и максимальное значения последовательности в Python, используя встроенные функции. Обрати внимание: обе функции поддерживают удобный параметр default, который можно задать на случай, если последовательность окажется пустой. 👉 @PythonPortal

Когда фиксишь один баг, но тут прилетает новый 👉 @PythonPortal

Oxylabs это довольно известная компания в сфере веб-скрейпинга с десятилетним опытом. Они выпустили Python-пакет для веб-парс
Oxylabs это довольно известная компания в сфере веб-скрейпинга с десятилетним опытом. Они выпустили Python-пакет для веб-парсинга. С его помощью можно вытаскивать данные из e-commerce сайтов, поисковиков, сервисов недвижимости и многого другого. Вот простой пример парсинга результатов Bing:
from oxylabs import RealtimeClient

# Указываем данные для авторизации в Oxylabs API
username = "username"
password = "password"

# Создаем Realtime-клиент с нашими кредами
client = RealtimeClient(username, password)

# Используем bing_search, чтобы получить результаты Bing по запросу "nike"
result = client.bing.scrape_search("nike")

# Выводим сырые данные (как есть)
print(result.raw)
Oxylabs умеет работать практически с любыми сайтами, но у них есть отдельные, более заточенные API для популярных площадок: - Amazon - Google - Google Shopping - Bing - Kroger - Wayfair - YouTube Transcript Подробнее про Oxylabs можно узнать на их сайте Если нужен только Python-пакет для веб-скрейпинга, его можно найти на GitHub 👉 @PythonPortal

Большая новость: теперь Google Colab можно запускать прямо внутри VS Code. То есть можно писать код в нормальном редакторе, а ноутбук подключать к Colab GPU/TPU окружению для ML/AI задач. Настройка занимает пару минут. И бесплатно. Как стартануть: 1. Ставишь расширение Google Colab из Marketplace в VS Code 2. Открываешь .ipynb 3. Выбираешь ядро Colab 4. Авторизуешься и всё, поехали 👉 @PythonPortal

Junior нам не нужен, нам нужен младший разработчик 👉 @PythonPortal
Junior нам не нужен, нам нужен младший разработчик 👉 @PythonPortal

Совет по чистым тестам в Python: В большинстве случаев твои тесты должны покрывать: - все happy path сценарии - edge/corner/boundary кейсы - негативные тесты - проверки на безопасность и некорректные вводы
import uuid
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional


@dataclass
class User:
    username: str


class InMemoryUserRepository:
    def __init__(self):
        self._users = []

    def add(self, user: User) -> None:
        self._users.append(user)

    def search(self, query: Optional[str] = None) -> list[User]:
        if query is None:
            return self._users
        else:
            return [
                user
                for user in self._users
                if query in user.username
            ]


# happy path
def test_search_users_without_query_lists_all_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    user2 = User(username="marry@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)
    repository.add(user2)

    assert repository.search() == [user1, user2]


# happy path
def test_search_users_with_email_part_lists_all_matching_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    user2 = User(username="bob@example.com")
    user3 = User(username="marry@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)
    repository.add(user2)
    repository.add(user3)

    assert repository.search("doe") == [user1, user3]


# edge test case
def test_search_users_with_empty_query_lists_all_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    user2 = User(username="marry@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)
    repository.add(user2)

    assert repository.search("") == [user1, user2]


# negative test case
def test_search_users_with_random_query_lists_zero_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)

    assert repository.search(str(uuid.uuid4())) == []


# security test
def test_search_users_with_sql_injection_has_no_effect():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)

    repository.search("DELETE FROM USERS;")
    assert repository.search() == [user1]
👉 @PythonPortal