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
Red:📈 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 50 848 suscriptores, ocupando la posición 2 556 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 135 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 848 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -463, y en las últimas 24 horas de -46, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.25%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.67% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 705 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 377 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
- 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 02 septiembre, 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.
50 848
Suscriptores
-4624 horas
-1857 días
-46330 días
Archivo de publicaciones
50 848
Как создавать красивые карты в Python с помощью библиотеки Prettymaps
Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй
prettymaps
Для начала установи необходимые зависимости через pip:
pip install -U prettymaps "osmnx>=1.9.3,<2.0" "git+https://github.com/abey79/vsketch@1.0.0"import prettymaps
plot = prettymaps.plot('Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands')plot() принимает один из следующих вариантов запроса:
🔹Адрес (например, "Porto Alegre")
🔹Координаты (например, (-30.0324999, -51.2303767))
🔹Границы в формате GeoDataFrame
Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal50 848
Ловите крутейший ресурс для изучения нейронных сетей
Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском)
Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению
Сохраняй и делись с другом 🍯
👉 @PythonPortal
50 848
+4Модификаторы доступа в Python
Разбираем, как
public, protected и private переменные и методы управляют доступом внутри классов
Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
👉 @PythonPortal50 848
Откопал шикарную штуку — Python Tutor
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
👉 @PythonPortal
50 848
Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA
1. Одновариативный анализ
df.hist() — гистограмма числовых колонок
sns.boxplot(data=df, y='col') — боксплот распределения
sns.kdeplot(data=df['col']) — график плотности
df['col'].value_counts().plot(kind='bar') — столбчатая диаграмма частот
2. Двухвариативный анализ
sns.scatterplot(data=df, x, y) — диаграмма рассеяния
sns.regplot(data=df, x, y) — рассеяние + линия регрессии
sns.barplot(x, y, data=df) — сравнение категорий по значениям
sns.violinplot(data=df, x, y) — распределение по категориям
sns.boxplot(x, y, data=df) — сравнение распределений
3. Многовариативный анализ
sns.pairplot(df) — матрица scatter-графиков
sns.heatmap(df.corr(), annot=True) — тепловая карта корреляций
sns.jointplot(data=df, x='x', y='y') — scatter + распределение
plt.scatter(x, y, c=z) — scatter с цветом по переменной
sns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z') — scatter с цветовой категорией
4. Временные ряды
df.plot(x='date', y='value') — базовый временной график
df.rolling(window).mean().plot() — скользящее среднее
seasonal_decompose(df['col']) — разложение временного ряда
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value') — временной ряд с интервалами
5. Текстовый анализ
WordCloud().generate(text) — облако слов
FreqDist(words).plot() — частотный график
sns.barplot(x=words, y=frequencies) — частоты слов в столбиках
6. Кастомизация
plt.title('Заголовок') — заголовок
plt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y') — подписи осей
plt.xticks(rotation=45) — поворот подписей
plt.tight_layout() — авторасстановка
plt.figure(figsize=(10, 6)) — размер графика
7. Сохранение и показ
plt.show() — показать график
plt.savefig('график.png') — сохранить
plt.close() — закрыть окно графика
👉 @PythonPortal50 848
• infosec - это один из самых ламповых каналов по информационной безопасности, где говорят об истории ИТ, публикуют актуальные новости и пишут технический материал на разные темы:
- Что из себя представляет официально взломанный iPhone от Apple?
- Кому и для чего выдавалось разрешение на ношение сотового телефона?
- Бесплатные курсы для ИБ специалистов на различные темы;
- Бесплатный бот, который проверит файлы на предмет угроз более чем 70 антивирусами одновременно.
• Присоединяйся, у нас интересно: @it_secur
50 848
+8
10 популярных методов множеств в Python
Эти методы должен знать каждый питонист
👉 @PythonPortal
50 848
Принёс шпаргалку с 12 командами Git, которые «должен знать каждый разраб»
Сохраняем и пользуемся
К слову, Git на днях отметил своё 20-летие — 7 апреля 2005 года Линус Торвальдс написал его всего за пару недель, чтобы заменить BitKeeper при разработке ядра Linux
С тех пор без Git не обходится почти ни один проект ✌️
👉 @PythonPortal
50 848
+4
Прокачай Python с lambda и однострочниками
От простых выражений до продвинутых приёмов с
map, filter, reduce, условными операторами и даже словарными включениями
Сохрани себе и используй как шпаргалку
👉 @PythonPortal50 848
Генерируем QR-код для подключения к Wi-Fi
Давай мы покажем, как создать QR-код, с помощью которого моментально можно будет подключиться к Wi-Fi
Нам понадобится всего одна библиотека питона. Открой консоль и запусти там вот этот код:
pip install wifi_qrcode_generatorwifi_qrcode_generator
🔹Сгенерировать QR-код
🔹Сохранить QR-код как изображение
import wifi_qrcode_generator as qr
qrCode = qr.wifi_qrcode('название WIFI', False, 'WPA', 'пароль')
qrCode.show()
qrCode.save("my_wifi_qr.png")
50 848
Python vs R для анализа данных
Сравнение популярных команд в pandas и dplyr. Удобно, когда нужно быстро перейти с одного языка на другой или работать в смешанной среде
Сохраняй, чтобы не искать второй раз 🤔
👉 @PythonPortal
50 848
⚡ Совет на 2025 год — не трать деньги на дорогие IT-курсы!
Обучение стоит дорого, но в Telegram слили топовый контент по программированию: курсы, статьи, видео и гайды — всё бесплатно:
👩💻 JavaScript 👩💻 React
👩💻 Python 👩💻 Docker
👩💻 Java 🖼️ Spring
👩💻 C# 👩💻 Game Dev
👩💻 С/С++ 👩💻 DevOps
👣 GoLang 🖼️ Redis
👩💻 Kotlin 👩💻 Mob Dev
🖼️ PHP 🖥 SQL
🖼️ Swift 👩💻 Kubernetes
Не плати за то, что можно получить бесплатно — подписывайся и учись👆
50 848
+5
ТОП-20 Python однострочников
— списки, словари, строки
— файловый ввод
— HTTP-сервер
— палиндромы, факториалы и многое другое
Сохрани себе, чтобы не забыть 🔨
👉 @PythonPortal
50 848
Памятка для питонистов: самые часто используемые функции NumPy с примерами
Сохраняй — чтобы держать под рукой 🤨
👉 @PythonPortal
50 848
Мои коллеги из Яндекса создали сильнейшие IT каналы 🔥
Наше кредо — программирование не сложно, просто никто не объяснял нормально.🐍 Ghostly Python - Разбираем код, автоматизируем рутину, пишем ботов, скрипты и полезные утилиты. Все что нужно для уверенного старта в программировании на Python. ☕️ Easy Java - вскрываем Java изнутри. Все тонкости этого универсального языка в одном канале, врывайся! 😎 IT Syndicate - гигабайты свежего материала по всем направлениям. GameDev, InfoSec, Frontend - и это лишь малая часть..
50 848
Нашёл для вас классный инструмент для анализа кода — Radon
Он помогает понять, где функции становятся слишком сложными и сколько тестов на них реально нужно
В отличие от обычных линтеров, Radon даёт численные метрики и чёткую картину перегруженности кода.❤️
Работает с Python 2.7–3.12, не требует зависимостей, можно запускать в терминале или интегрировать в CI/CD
👉 @PythonPortal
50 848
Топ-50 важных функций Python
Самая нужная подборка для разработчиков — с краткими описаниями, в таблице, удобно и понятно
⏩Скачать PDF
👉 @PythonPortal
50 848
+2
Манипуляции с PDF с помощью Python
1. Извлечь текст из PDF
2. Извлечь изображения из PDF
3. Объединить несколько PDF в один
4. Разделить PDF на отдельные страницы
👉 @PythonPortal
