اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python Portal
رفتن به کانال در Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python Portal
کانال Python Portal (@pythonportal) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 52 381 مشترک است و جایگاه 2 558 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 11 915 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 52 381 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 12 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -818 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -21 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.33% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.67% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 890 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 973 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 25 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند строка, none, true, модуль, peter تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 13 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
52 381
مشترکین
-2124 ساعت
-2317 روز
-81830 روز
آرشیو پست ها
52 367
Если вы любите ретро-игры и цените открытый код, вам понравится OS Game Clones
На сайте собраны десятки открытых клонов классических игр, которыми можно наслаждаться на современных системах, изучать их исходники или использовать как основу для собственных проектов. 👍
👉 @PythonPortal
52 367
Отличный open source инструмент для Web Scraping
HeadlessX позволяет легко извлекать контент с любых веб-страниц, делать скриншоты и PDF. Инструмент поддерживает интеграции с n8n, Zapier и другими сервисами автоматизации. 🎅
Более 40 техник обхода детектирования делают его удобным для сложного скрэпинга
→ https://github.com/SaifyXPRO/HeadlessX
👉 @PythonPortal
52 367
Совет по PEP8:
Для лучшей читаемости переносите строки перед бинарными операторами (например, +, -, *, /), а не после них. Это позволяет выравнивать операторы с их операндами и избегать их разбрасывания по разным строкам.
Пример:
# good
income = (gross_wages
+ taxable_interest
+ (dividends - qualified_dividends)
- ira_deduction
- student_loan_interest)
# bad
income = (gross_wages +
taxable_interest +
(dividends - qualified_dividends) -
ira_deduction -
student_loan_interest)52 367
Python-библиотека FindMy .py позволяет работать с сетью Apple Find My без Mac.
С её помощью можно получать и расшифровывать данные о местоположении AirTags и других аксессуаров, сканировать рядом находящиеся устройства и управлять ключами аксессуаров.
Установить просто через
pip install findmy, а примеры использования есть в папке examples. Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal52 367
Data-вызов от Яндекса: обновленные тестовые задания на стажировку для будущих аналитиков
Яндекс приглашает на стажировку для начинающих аналитиков в Москве и Санкт-Петербурге! Компания только обновила тестовые задания, чтобы у всех, кто пробовал силы ранее, был шанс попробовать снова.
Вы сможете работать над продуктами и решать важные бизнес-задачи: запускать А/В-тесты, собирать датасеты, строить дашборды и анализировать метрики.
Стажеров ждёт:
✅ Решение реальных задач для сервисов с миллионной аудиторией
✅ Гибкий график, который удобно совмещать с учёбой
✅ Поддержка ментора
✅ Зарплата на весь срок стажировки
✅ Айтиобщага для участников из других городов
✅ Отложенный офер, если вы ещё учитесь
Используйте возможность влиять на ключевые решения и видеть, как ваша работа меняет продукты для миллионов пользователей. Подать заявку, получить советы по подготовке и найти полезные материалы можно на сайте.
52 367
Время полезных шпаргалок: нашел полезную шпаргалку с топ-9 самых популярных HTTP-запросов
Забираем в сохранёнки
👉 @PythonPortal
52 367
🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито
25 сентября(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
52 367
Практикуемся в алгоритмах на любом языке
На платформе CSES Problem Set доступно более 400 задач, охватывающих широкий спектр тем, включая динамическое программирование, графы, строки, математические задачи и многое другое, что можно решать на самых популярных языках: C/C++, Java, Python, C#.
👉 @PythonPortal
52 367
В PyTorch выявлены два неудачных дефолтных параметра в DataLoader, которые серьёзно снижают производительность при обучении моделей. Исправление этих настроек позволяет добиться примерно пятикратного ускорения. 🦆
При обучении на GPU данные переносятся на устройство через
.to(device), после чего все вычисления выполняются уже на видеокарте. В итоге процесс получается неэффективным: когда работает GPU, CPU простаивает, и наоборот.
Использование фиксации памяти решает эту проблему. Пока модель обучается на первом мини-батче, CPU успевает заранее перенести второй мини-батч на GPU. Таким образом, видеокарта не простаивает в ожидании новых данных и сразу начинает вычисления с готовым батчем.
Реализовать это просто:
- добавить pin_memory=True в DataLoader,
- при передаче данных использовать .to(device, non_blocking=True)
Кроме того, рекомендуется задать num_workers в DataLoader для параллельной загрузки данных.
Тесты показывают, что такие настройки дают заметное ускорение, что подтверждается результатами на графиках.
👉 @PythonPortal
52 367
Визуализация Python-объектов и ссылок
Многие начинающие Python-разработчики сталкиваются с путаницей при работе с изменяемостью и ссылками между переменными. Особенно тяжело разобраться при отладке сложных структур данных, когда непонятно, как именно они связаны. ⌨️
Поэтому держите memory_graph — опенсорс тул для визуализации Python-объектов и ссылок. Он показывает структуру данных, стек вызовов и связи между переменными.
А также поддерживает работу с рекурсией и такими структурами, как бинарные деревья или связанные списки.
Работает в VS Code, Jupyter, PyCharm и доступен онлайн без установки.
👉 @PythonPortal
52 367
Вышел Typer 0.19.0
Теперь можно использовать
Literal из typing для CLI-параметров, которые принимают только одно из нескольких значений. Самая долгожданная фича наконец доступна. 🎰
https://github.com/fastapi/typer
👉 @PythonPortal52 367
⚡️ На Stepik вышел курс по Linux
Внутри 20+ модулей: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой).
Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами.
После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме.
Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. В ближайшие 48 часов курс доступен со скидкой 20%: открыть курс на Stepik (скидка применяется по этой ссылке)
52 367
Полезная находка для Python-разработчиков: статья «20 лучших практик Python 2025» от Aglowid IT Solutions.
В ней собраны ключевые советы по эффективной разработке -> PEP-стандарты, структура проекта, чистый и идиоматичный код, тесты и работа с исключениями.
Честно, читаешь и сразу хочется переписать весь свой проект 🤪
👉 @PythonPortal
52 367
Генерация UUID в Python ускорилась в 30 раз и теперь почти на уровне Bun и NodeJS. Но стоит честно упомянуть, что дальше ускорять почти невозможно из-за ограничений генерации случайных чисел.
Ссылка на PR —> https://github.com/python/cpython/pull/139123
👉 @PythonPortal
