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 50 928 suscriptores, ocupando la posición 2 540 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 053 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 928 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -422, y en las últimas 24 horas de -37, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.45%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.69% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 811 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 390 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- 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 31 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.
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]
👉 @PythonPortalЕсли 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
pip install oxymouse
👉 @PythonPortalgithub.com на gitmcp.io в его URL, вы попадёте на страницу с MCP-сервером для этого репо. Там будет готовый сниппет конфигурации. 🔨
Просто скопируйте его и вставьте в свою IDE или ИИ-инструмент (например, Cursor, Windsurf или VS Code с поддержкой MCP.)
👉 @PythonPortalДата праздника объясняется расчетом: 2 (двоичная система исчисления) в степени 8 (количество битов в байте). То есть 2^8= 256. Поэтому в обычный год день программиста 13 сентября, а в високосный — 12 сентябряС праздником, коллеги! ☺️ @IT_Portal
import pandas as pd
import re
# Пример данных
df = pd.DataFrame({
'text': [' Hello123! ', 'Email: test@example.com', 'Price is $45.99', 'Call: +91-9876543210']
})
1. Удаление пробелов в начале и конце
df['clean'] = df['text'].str.strip()
2. Удаление всех неалфавитно-цифровых символов
df['clean'] = df['text'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9 ]', '', regex=True)
3. Удаление всех цифр
df['clean'] = df['text'].str.replace(r'\d+', '', regex=True)
4. Извлечение Email адреса
df['email'] = df['text'].str.extract(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+')
5. Извлечение номеров телефонов (пример для Индии)
df['phone'] = df['text'].str.extract(r'\+91[-\s]?(\d{10})')
6. Извлечение цен
df['price'] = df['text'].str.extract(r'\$([\d\.]+)')
7. Замена множества пробелов на один
df['clean'] = df['text'].str.replace(r'\s+', ' ', regex=True)
8. Приведение к нижнему регистру и удаление спецсимволов
df['clean'] = df['text'].str.lower().str.replace(r'[^a-z0-9 ]', '', regex=True)
9. Извлечение только букв или только цифр
df['only_text'] = df['text'].str.extract(r'([a-zA-Z\s]+)')
df['only_digits'] = df['text'].str.extract(r'(\d+)')
10. Пользовательская замена с использованием re.sub()
df['custom'] = df['text'].apply(lambda x: re.sub(r'\W+', '_', x)) # Заменяет все не-словесные символы на _
👉 @PythonPortalpyTelegramBotAPI для взаимодействия с Telegram и guesslang для распознавания языка, а изображения рендерятся с помощью Silicon и шрифта Iosevka.
Проект легко развернуть локально и настроить под свои нужды. 🤩
👉 @PythonPortal# views/__init__.py
from .book_views import BookList, BookDetail
from .library_views import LibraryList, LibraryDetail
from .author_views import AuthorList, AuthorDetail
__all__ = [
"BookList",
"BookDetail",
"LibraryList",
"LibraryDetail",
"AuthorList",
"AuthorDetail",
]
# импорты из модуля/пакета могут оставаться теми же
from views import BookList, BookDetail
👉 @PythonPortal