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

شبکه:Times | Финансы روسيا12 059 فناوری و برنامه‌ها2 541...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python Portal

کانال Python Portal (@pythonportal) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 50 990 مشترک است و جایگاه 2 541 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 12 059 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 50 990 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 27 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -384 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -25 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.38% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.76% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 786 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 425 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 19 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 28 اوت, 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.

50 990

مشترکین

-2524 ساعت

-1347 روز

-38430 روز

4 786

نمایش های پست

~ 2 42524 ساعت

~ 3 05348 ساعت

9.38%

نرخ مشارکت

~ 2

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

50 990

Будь ленивым разработчиком 😴😴😴 Лучшие разработчики — не те, кто пишет больше всего кода. Это те, кто пишет минимум кода и при этом решает задачу быстрее, качественнее и надёжнее. Это избыточный подход:

transposed = []
for i in range(len(matrix[0])):
    row = []
    for r in matrix:
        row.append(r[i])
    transposed.append(row)

Это нормальный, идиоматичный вариант:

transposed = list(zip(*matrix))

Лень — не про небрежность. Это про уважение к своему времени и времени команды. Это про вложение ресурсов в понимание идиом языка, чтобы фокусироваться на реальных задачах, а не переизобретать базовые вещи. У каждого сильного разработчика есть набор «ленивых» приёмов: ✔️генераторы списков вместо вложенных циклов ✔️collections.defaultdict вместо ручных проверок ✔️ контекстные менеджеры вместо ручного открытия/закрытия ресурсов ✔️короткие выражения, которые проходят ревью Цель — не демонстрировать объём проделанной работы, а доставлять чистые и поддерживаемые решения с минимальными затратами. 👉 @PythonPortal

50 990

👉 @PythonPortal

50 990

Используй f-строки Python и спецификаторы форматирования, чтобы быстро и на скорую руку собирать таблицы:

d = {'a':10, 'bcd': 2, 'e': 3456}

for key, value in d.items():
    print(f'{key:.<5}{value:.>5}')

Вывод:

a.......10
bcd......2
e.....3456

👉 @PythonPortal

50 990

Sentrux измеряет архитектуру кодовой базы в реальном времени. Что делает: → Оценивает «здоровье» архитектуры (0–10000) → Отслеживает модульность, циклические зависимости, глубину, равномерность, избыточность → Работает за миллисекунды (Rust + tree-sitter, 52 языка) → Отдает фидбек, пока агенты пишут код Как работает: → scan / rescan анализируют структуру → check_rules применяет ограничения → evolution отслеживает изменения во времени → Правила лежат в .sentrux/rules.toml (связность, слои, циклы) Экспонируется как MCP-сервер: → Агенты получают живой структурный фидбек прямо в процессе сессии Вместо: code → review позже Получаешь: code → оценка → исправление (внутри цикла) https://github.com/sentrux/sentrux 👉 @PythonPortal

50 990

👉 @PythonPortal

50 990

Теперь можно искать по PDF на 500 страниц без чанкинга и без векторизации. Андрей Карпати недавно озвучил идею: что если база знаний работает как вики, а не как векторная база? OpenKB — open-source CLI, построенный вокруг этой концепции. Он компилирует сырые документы в структурированную связанную вики-систему с помощью LLM. Знания накапливаются, а не пересобираются при каждом запросе. В классическом RAG контекст каждый раз восстанавливается заново. Здесь модель опирается на уже построенную структуру. Длинные PDF разбираются через PageIndex — древовидный индекс без векторов, который позволяет рассуждать по структуре документа. Что получается на выходе: > авто-суммаризация и страницы концептов > кросс-ссылки между документами > детект противоречий и пробелов > режим наблюдения за изменениями > markdown, совместимый с Obsidian Поддерживаются PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML и изображения. Таблицы и фигуры извлекаются нативно. Один новый файл может автоматически обновить до 15 страниц в вики. База знаний начинает сохранять то, что уже было выучено. https://github.com/VectifyAI/OpenKB 👉 @PythonPortal

50 990

Нужно обнулить время (до полуночи) в серии datetime в Pandas — используется dt.normalize:

df['x'].dt.normalize()

На выходе та же серия datetime, но у всех значений время 00:00:00. 👉 @PythonPortal

50 990

Нужно округлить даты/время в Pandas: * dt.floor — вниз (к предыдущему интервалу) * dt.ceil — вверх (к следующему интервалу) * dt.round — к ближайшему интервалу Пример:

s.dt.floor('3h')   # предыдущий 3-часовой слот
s.dt.ceil('15m')   # следующий 15-минутный слот
s.dt.round('1D')   # ближайшие сутки

👉 @PythonPortal

50 990

f-строки в Python: * Перед строкой ставится f * Возвращается обычная строка * Выражения в {} вычисляются и подставляются

x = 5
y = 7
f'{x} + {y} = {x+y}'  # 5 + 7 = 12

x = [1, 2]
y = [3, 4]
f'{x} + {y} = {x+y}'  # [1, 2] + [3, 4] = [1, 2, 3, 4]

👉 @PythonPortal

50 990

Хотите освоить анализ данных, но не знаете, с чего начать? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ запускает онлайн-программу профессиональной переподготовки «Практический анализ данных» — полный цикл обучения от нуля до уровня практикующего аналитика. Что вас ждет: 🟣Python для автоматизации и анализа данных: от первых строк кода до Pandas и визуализации 🟣SQL на продвинутом уровне: оконные функции, индексы, партиционирование, оптимизация запросов 🟣Прикладная статистика и A/B-тестирование: проверка гипотез, планирование экспериментов, работа с малыми выборками 🟣Основы машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация 🟣Дашборды в Tableau и Yandex DataLens 🟣Продуктовая аналитика: метрики, сегментация, приоритизация гипотез 🟣Хранилища данных: архитектура DWH, Hadoop, Spark, ETL, Airflow Преподаватели — практикующие специалисты из Wildberries, Вкусно — и точка и других компаний. По окончании вы получите диплом о профессиональной переподготовке НИУ ВШЭ. 📁 Старт: 12 мая. Подробнее о программе 📍

50 990

👉 @PythonPortal

50 990

Твой ПК скоро станет по-настоящему «умным». Aiden — это полноценная ИИ-операционная система, которая работает на 100% локально на Windows или Linux: - 1500+ компонуемых навыков - 89+ автономных инструментов - Управляет мышью, клавиатурой, экраном и приложениями (по сути как JARVIS) - 6-слойная память + граф знаний - Рой сабагентов, работающих параллельно - Голос + каналы (Discord, Telegram, WhatsApp…) Всё офлайн через Ollama. Без аккаунтов. Без телеметрии. Без отправки данных в облако. Это не чат-бот — это ассистент, который живёт внутри твоей машины. Будущее персонального ИИ уже здесь, и оно с открытым исходным кодом. 👉 @PythonPortal

50 990

Не усложняй методы startswith и endswith. Когда нужно проверить, начинается ли строка с одного из нескольких вариантов, не используй цикл — передай кортеж, и метод сам проверит совпадение с любым из значений в кортеже.

user_string = input()
starts = ('One', 'Two', 'Three')

# Переусложнённо
for s in starts:
    if user_string.startswith(s):
        # Сделать что-то и выйти
        break

# Чистый вариант
if user_string.startswith(starts):
    # Сделать что-то

👉 @PythonPortal

50 990

Ну что, проверим ваши знания? 👉 @PythonPortal

50 990

Если видишь одну и ту же переменную по обе стороны and, обрати внимание на этот синтаксический сахар:

x, y, z = 20, 15, 3

# Традиционный способ с 'and'
if x > y and y > z:
    ...

# Питоничный способ — цепное сравнение
if x > y > z:
    ...

👉 @PythonPortal

50 990

Если тебе нужны 3+ вложенных цикла — остановись и отрефактори. Глубокую вложенность лучше избегать: такой код сложнее читать и поддерживать. Цель всегда одна — читаемость и поддерживаемость. Если ловишь себя на глубокой вложенности, остановись и подумай, можно ли сделать это понятнее. Использование библиотеки часто будет лучшей альтернативой. 👉 @PythonPortal

50 990

У вас больше не будет возможности попасть в ШАД в этом году. Школа анализа данных от Яндекса — бесплатная двухлетняя программа по машинному обучению, Data Science, анализу данных и ИИ. Внутри — сильная база, практические задачи из индустрии, преподаватели из Яндекса и мощное комьюнити. Поступить можно по двум трекам: классическому, где нужно пройти 3 этапа отбора, и альтернативному — для специалистов с опытом. Учиться можно офлайн, гибридно или онлайн. Отбор сложный, но ваша карьера вас точно поблагодарит. Анкету нужно подать до 3 мая включительно. По этой ссылке

50 990

Repost from Айти мемы

Использую Claude Opus 4.7, чтобы отцентрировать div

50 990

Чёрт… хакеры это точно оценят. Кто-то выложил в опенсорс универсальный тулкит для взлома, который объединяет все основные инструменты пентеста в одно CLI-меню. Ставишь один раз — и сразу получаешь доступ к инструментам из всех категорий: анонимность, сбор информации, атаки на беспроводные сети, подбор паролей, сканирование веба, фреймворки эксплуатации, генерация полезной нагрузки и т.д. Называется HackingTool. → Одно меню запускает Tor, Anonsurf, Macchanger и цепочки прокси за секунды → Включает Nmap, Dracnmap, RED HAWK и ReconSpider для полной разведки сети → Содержит SQLMap, XSStrike, WPScan и SecretFinder для эксплуатации веба → Есть John the Ripper, Hashbuster и BruteX для атак на пароли 51K звёзд. Работает на любом Linux-дистрибутиве. Полностью опенсорс. 👉 @PythonPortal

50 990

GitHub-репозитории, чтобы прокачать Python

- Веб-разработка с Django — https://github.com/django/django - Инструментарий для Data Science — https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book - Алгоритмические задачи — https://github.com/TheAlgorithms/Python - Рецепты машинного обучения — https://github.com/ageron/handson-ml2 - Лучшие практики тестирования — https://github.com/pytest-dev/pytest - Скрипты для автоматизации — https://github.com/soimort/you-get - Продвинутые концепции Python — https://github.com/faif/python-patterns

Кидайте в закладки и делитесь с коллегами 🌟 👉 @PythonPortal