Python Portal
Ir al canal en Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @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 50 972 suscriptores, ocupando la posición 2 608 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 50 972 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 712, 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 9.89%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.54% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 042 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 825 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 21.
- 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
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 04 noviembre, 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.
50 972
Suscriptores
-2124 horas
-1137 días
+71230 días
Archivo de publicaciones
50 968
Сделайте загрузку данных в PyTorch в 5 раз быстрее! 🫵
Обычно при обучении на GPU:
🟢to(device) переносит данные на GPU.
🟢Затем все вычисления выполняются на GPU.
Это означает, что когда GPU занят, CPU простаивает, и наоборот. Однако это можно оптимизировать с помощью закрепления памяти (memory pinning).
Как это работает:
— Пока модель обучается на первом мини-батче, CPU может передавать второй мини-батч на GPU.
— Это позволяет GPU сразу же начать обработку нового мини-батча без ожидания.
Включить эту оптимизацию очень просто:
☑ Установите pin_memory=True в объекте DataLoader.
☑ При передаче данных используйте: .to(device, non_blocking=True).
☑ Дополнительно укажите num_workers в DataLoader для еще большей оптимизации.
Прирост скорости очевиден!
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Принёс вам классный ресурс для изучения паттернов проектирования
На сайте Refactoring Guru собрали примеры для каждого паттерна на таких языках, как C#, Java, Python, PHP, Rust и ещё куча других.
Всё удобно разложено по категориям — порождающие, структурные, поведенческие.
Примеры суперпонятные, с кодом и пояснениями.
👉 Смотрите сами
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Это — база по Machine Learning и Data Science, которая заменит вам сотни тг-каналов и сайтов. Фишка в том, что здесь опытные ML-специалисты первыми освещают новости сферы, пишут емкие разборы статей и делятся прикладными материалами.
И канал – только часть клада: ребята сделали целый сайт с научными лонгридами, ML-соревнованиями и свежими вакансиями индустрии.
Теперь вся жизнь ML-специалиста собрана в одном месте: Data Secrets
50 968
Файл содержит вопросы и ответы для собеседований по Git и GitHub.
В нем рассматриваются основные концепции, такие как контроль версий, создание и управление репозиториями, работа с ветками, команды для коммитов, пушей, пулов и мерджей, а также различия между Git и SVN. 📰
⚡Также затрагиваются вопросы управления доступом, разрешения конфликтов и использования стэша
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Вот пример кода на Python, который показывает, как из частиц Стандартной модели формируются атомы и молекулы.
class Particle:
def __init__(self, name, type_, charge, mass):
self.name = name
self.type_ = type_
self.charge = charge
self.mass = mass
class Proton:
def __init__(self):
self.quarks = [Particle("Up", "Quark", "+2/3", 0.0022),
Particle("Up", "Quark", "+2/3", 0.0022),
Particle("Down", "Quark", "-1/3", 0.0047)]
self.charge = "+1"
class Neutron:
50 968
Бот для торговли криптовалютами на Python
🟢Автоматическая торговля — позволяет запускать торговые стратегии на различных биржах.
🟢Backtesting — тестирование стратегий на исторических данных.
🟢Стратегии на Python — возможность создавать и кастомизировать стратегии.
🟢Поддержка множества бирж — Binance, Bybit, Kraken и другие.
🟢Telegram-бот — для управления и мониторинга работы бота удаленно.
Если интересуешься алгоритмической торговлей, это мощный инструмент для разработки и тестирования стратегий 🔥
🔜 ссылка
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Курс линейной алгебры - Математика для машинного обучения и генеративного ИИ
Курс охватывает основы линейной алгебры, включая векторы, матрицы, операции с ними и методы решения систем линейных уравнений.
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
50 968
+3
4 уровня написания словаря Python 👆
🍩Создание простого словаря с парами ключ-значение. Пример включает создание словаря person с ключами name,
age и city.
🍩Описано, как получать и изменять значения в словаре. Пример демонстрирует доступ к значению по ключу и изменение значения ключа age.
🍩 Показано, как добавлять и удалять пары ключ-значение в словаре. Пример включает добавление нового ключа email и удаление ключа city.
🍩Описаны методы работы со словарями, такие как keys(), values(), items(), get() и pop(). Примеры демонстрируют использование этих методов для получения ключей, значений, пар ключ-значение, извлечения значений и удаления элементов.
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Нажмите на ссылку: Вход
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
50 968
Скрипт мониторинг YouTube каналов 🔥
Скрипт Telegram бот который отслеживает каналы YouTube и отправляет мгновенные уведомления в группы Telegram при загрузке новых видео. Идеально подходит для менеджеров сообществ и создателей контента, которые хотят держать свою аудиторию в курсе событий.
🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: requests , pyTelegramBotAPI
🖥 База данных: -
⛓ Скачать скрипт
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Книга "Mathematics for Machine Learning" (MML) — это учебник по математическим основам машинного обучения.
Она охватывает ключевые темы из математики, которые необходимы для понимания алгоритмов машинного обучения.
🟢Линейная алгебра – векторы, матрицы, собственные значения, сингулярное разложение.
🟢Анализ (исчисление) – градиенты, частные производные, оптимизация.
🟢Вероятность и статистика – случайные переменные, распределения, байесовская теория.
🟢Оптимизация – градиентный спуск, методы Ньютона.
🟢Применение в машинном обучении – примеры алгоритмов с математической точки зрения.
Это отличное введение в математику для тех, кто хочет глубже понять принципы машинного обучения. ❤️
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
50 968
🔒 7539 ГБ платного контента для программистов утекли в Telegram
Выбирай направление и обучайся:
👩💻 Java — 644 ГБ
🖥 Python — 724 ГБ
🖥 Frontend — 981 ГБ
🖥 Backend — 817 ГБ
👩💻 Все языки — 4373 ГБ
Пост удалится через 48 часов 🕔
50 968
18 распространенных портов, о которых стоит знать
FTP (21, TCP) – Протокол передачи файлов
SSH (22, TCP) – Безопасный удалённый доступ (Secure Shell)
Telnet (23, TCP) – Удалённый вход (незащищённый)
SMTP (25, TCP) – Простой протокол передачи почты
DNS (53, TCP/UDP) – Запросы системы доменных имён
DHCP Server (67, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (сервер)
DHCP Client (68, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (клиент)
HTTP (80, TCP) – Протокол передачи гипертекста (основа веб-сайтов)
POP3 (110, TCP) – Протокол получения почты (версия 3)
NTP (123, UDP) – Протокол времени в сети
NetBIOS (139, TCP) – Служба NetBIOS
IMAP (143, TCP) – Протокол доступа к электронной почте
HTTPS (443, TCP) – Защищённый HTTP (SSL/TLS)
SMB (445, TCP) – Протокол совместного использования файлов и принтеров
Oracle DB (1521, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных Oracle
MySQL (3306, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных MySQL
RDP (3389, TCP) – Протокол удалённого рабочего стола
PostgreSQL (5432, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных PostgreSQL
😦 Эти порты используются в администрировании серверов, сетевой безопасности и разработке приложений.
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
50 968
Краткий курс DeepSeek-R1
Узнайте об инновационном подходе с использованием обучения с подкреплением, который лежит в основе DeepSeek-R1, и исследуйте, как этот инструмент достигает производительности, сопоставимой с промышленными гигантами, такими как o1 от OpenAI, но с гораздо меньшими затратами
Вы изучите его архитектуру, практическое применение и способы развертывания этой модели, чтобы использовать ее передовые аналитические способности для собственных проектов. 🧔♂️
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
50 968
Ниже приведён прикладной пример использования библиотеки NetworkX для решения простой задачи на графах: представим, что у нас есть небольшая сеть дорог в городе, и мы хотим найти самый быстрый маршрут от склада до магазина с учётом скоростей на участках дорог.
- Узлы графа (nodes) — это перекрёстки.
- Рёбра графа (edges) — это дороги между перекрёстками.
- У каждого ребра есть:
- длина дороги (в километрах),
- скорость (км/ч), с которой можно проехать этот участок.
Целевая метрика: время в пути (в часах). Мы хотим найти кратчайший (по времени) путь, а не по географическому расстоянию.
import networkx as nx
def build_city_graph():
"""
Создаёт и возвращает ориентированный граф (DiGraph) с атрибутами:
- distance (км)
- speed (км/ч)
"""
G = nx.DiGraph()
# Добавим несколько перекрёстков (можно просто добавлять рёбра,
# тогда вершины создадутся автоматически)
50 968
Шпаргалка по синтаксису Python.
Сохраняем и пользуемся 😁
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
50 968
ПИШЕМ СОБСТВЕННЫЙ WEB-FRAMEWORK НА PYTHON
Видео посвящено созданию простого веб-фреймворка на Python, его интеграции с Gunicorn и организации маршрутизации. 🔥
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
50 968
🚩 Единая точка входа в IT!
Теперь всё, что нужно для твоего роста, собрано в одном месте: статьи, материалы, вакансии, задачи и вопросы с собеседований для каждого направления!
Выбирай сферу и становись частью IT сообщества:
👩💻 Frontend 👩💻 Node.js
👩💻 Python 👩💻 Java
👣 Golang 👣 Rust
🖥 PHP 🖥 Ruby
👩💻 Android 👩💻 iOS
🖥 Общее IT 👩💻 QA
📆 Митапы 👨💻 Вакансии
А также у нас есть собственная платформа для подготовки к собеседованиям!
🔹 Прогресс и история подготовки
🔹 Фильтры по технологиям и сложности
🔹 Интерактивные тренажёры для практики
🔹 4000+ вопросов для подготовки к собеседованиям
🔖 Всё для вашего направления — в одном месте, без лишних подписок.
50 968
Тренируйте и оценивайте все свои модели машинного обучения сразу! ⚔️
Представляем Lazy Predict — библиотеку Python, которая позволяет тренировать, тестировать и оценивать все ваши модели машинного обучения одновременно всего с несколькими строками кода.
Вы можете установить библиотеку Lazy Predict для Python с помощью следующей команды:
pip install lazypredict