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 52 296 مشترک است و جایگاه 2 557 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 11 948 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 52 296 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -844 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -18 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.47% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.59% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 955 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 925 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 26 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 16 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.
52 296
مشترکین
-1824 ساعت
-2397 روز
-84430 روز
آرشیو پست ها
52 282
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
52 282
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
52 282
+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
52 282
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.
52 282
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
52 282
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
52 282
🔒 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 🕔
52 282
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
52 282
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
52 282
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)
52 282
Шпаргалка по синтаксису Python.
Сохраняем и пользуемся 😁
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 282
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
52 282
🚩 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.
52 282
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 lazypredict52 282
Как создать свой веб-фреймворк на Python?
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
Ниже приведу пример задачи из современной практики, которая по своей структуре напоминает упрощённую модель плановой экономики, но уже в контексте цепочек поставок (Supply Chain).
Пример:
- Есть два завода (Factory1, Factory2), на которых производятся два вида товаров (Product A и Product B).
- Есть два распределительных центра (склада) (DC1, DC2).
- Есть два региона с конечным спросом (Market1, Market2).
- Мы знаем спрос в каждом регионе по каждому товару, ограничения по мощности заводов (сколько каждого товара они могут произвести) и ёмкость складов (сколько там можно держать товаров).
from pulp import (
LpProblem, LpMinimize, LpVariable, LpStatus, lpSum, LpInteger, value
)
# Заводы (factories), Склады (distribution centers), Рынки/регионы (markets)
factories = ["Factory1", "Factory2"]
distribution_centers = ["DC1", "DC2"]
markets = ["Market1", "Market2"]
products = ["ProductA", "ProductB"]
52 282
Программа на Python для преобразования десятичного числа в его эквивалент римскими цифрами.
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 282
Python Pandas для машинного обучения
Файл содержит заметки и примеры кода, посвященные работе с библиотекой Pandas в Python, в контексте машинного обучения. Основное внимание уделяется следующим аспектам:
Обработка данных:
⏩Загрузка, фильтрация, агрегация и подготовка данных.
⏩Удаление пропусков, нормализация, кодирование (например, one-hot encoding).
Работа с Series и DataFrame:
⏩Создание, индексирование, фильтрация и редактирование объектов.
⏩Применение методов для статистического анализа, сортировки и очистки данных.
Интеграция с другими библиотеками: Seamless взаимодействие Pandas с инструментами Python для машинного обучения.
Файл содержит теоретические объяснения, примеры кода и ссылки на внешние ресурсы. 🧠
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
52 282
+5
🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.
Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.
Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data
