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
Ускоряем разработку с FastAPI: плагины, которые упрощают всё 🫣
fastapi-plugins — предоставляет готовые плагины для FastAPI, упрощая интеграцию Redis, PostgreSQL, Prometheus и Sentry. Идеально для быстрой настройки сторонних сервисов в асинхронных приложениях
Он полезен для тех, кто работает с FastAPI и хочет использовать уже готовые решения для типовых задач
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения 🖥
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🎁Осталось две недели на то что бы стать программистом в 2024
В телеграмм появился канал в котором бесплатно слили весь топовый контент о программировании! Любой материал, всё разбито по хэш-тэгу в закрепе:
📱 Frontend 👩💻 C++
📱 Python 🤔 Hacking
📱 Java 👩💻 Golang
📱 C# 👩💻 Linux
👩💻 Lua 👩💻 php
👩💻 Kotlin 👩💻 Git
👩💻 Assembler 👩💻 Swift
🖥 SQL 👩💻 Mob. Develop
👣 Backend 🐞 Qa Automation
🖥 Arduino 🖥 Desing
Успей подписаться❗️ @CodHub_tg
52 282
Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом 🎩
Автор: Бухарев Р.С.
Год: 2024
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Пример кода, который моделирует взаимодействие материи и антивещества.
В нем мы создадим простую симуляцию, где частицы вещества и антивещества движутся в пространстве и аннигилируют при столкновении.
Этот пример визуализирует, как происходит аннигиляция, что является ключевой концепцией антивещества.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
# Параметры симуляции
num_particles = 50 # Число частиц вещества и антивещества
box_size = 10 # Размер области
# Начальные позиции и направления для частиц вещества и антивещества
positions_matter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
positions_antimatter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
velocities_matter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
velocities_antimatter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
# Создание графика
52 282
Руководство по использованию библиотеки Matplotlib для построения графиков в Python 🖥
🟡введение в Matplotlib
🟡базовый синтаксис
🟡описаны способы настройки осей, заголовков, подписей и легенд для улучшения визуализации
🟡рассматривается, как визуализировать различные типы данных с помощью Matplotlib, используя массивы и списки
🟡включены советы по кастомизации графиков, добавлению цветов и стилей линий
Это руководство идеально подходит для начинающих
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium 🥷
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🧠 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
52 282
Python глазами хакера
Авторы: Н. Марков, И. Афанасьев, Т. Бабичева, И. Русанен, В. Паперно, В. Линьков, Е. Дроботун, М. Клинтов
Год: 2022
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Как подключить Google Translate, DeepL и другие сервисы за пару строк кода ⭐️
Translators — это библиотека для Python, которая предоставляет удобный интерфейс для работы с различными популярными онлайн-сервисами перевода. Она поддерживает множество платформ и позволяет использовать их API для перевода текста
☑️ Не требует официальных ключей API (в большинстве случаев), так как использует веб-запросы
☑️ Возможность перевода текста между множеством языков
Пример использования:
from translators.server import translate
text = "Hello, how are you?"
translated_text = translate(text, from_language="en", to_language="fr", engine="google")
print(translated_text) # "Bonjour, comment ça va ?"
52 282
Инструмент для визуализации и понимания кода 😑
Python Tutor — это онлайн-инструмент для пошагового визуального объяснения кода Python (и других языков, таких как JavaScript, Java, C++ и др.).
Просто вводишь код, нажимаешь "Visualize Execution", и он пошагово показывает, что происходит во время выполнения.
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучение робототехники с использованием Python. Второе издание
Год: 2018
Автор: Джозеф Л.
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Думаете, почему Python так востребован? Он простой, интуитивно понятный и подходит для любого уровня подготовки. Хотите убедиться? Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс «Python для всех»: https://goo.su/pxfwYi?erid=2VtzqwBQ1u1
Сами пощупаете, напишете сайт и пару Telegram-ботов, вот тогда и поговорим. Времени много не займёт: всего 4 занятия в записи — можно смотреть когда удобно. После видео практика и тесты.
А ещё подарки: подборка полезных материалов по Python-разработке, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и персональная карьерная консультация. Последняя очень кстати: не зайдёт Python — разберётесь с экспертом, что зайдёт, и получите тестовый доступ к профессии.
Переходите и регистрируйтесь 😉
Новогодний сюрприз от Skillbox: дарим скидки до 60% и 3 курса в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
52 282
Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
Сбор информации и анализ Telegram с помощью Python 😰
Telerecon — это инструмент предназначенный для сбора информации и разведки в Telegram. Он автоматизирует процесс поиска и извлечения данных из Telegram с использованием Telegram Bot API.
🟡Получение общедоступных данных, таких как имя пользователя, ID, статус в сети, био и фотографии профиля.
🟡Возможность отслеживать активность пользователей
🟡Извлечение информации о членах группы или канала.
🟡Получение данных о сообщениях, включая тексты, медиафайлы и реакции.
🟡Использует Telegram Bot API для выполнения большинства операций
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
