Python Portal
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 52 362 مشترک است و جایگاه 2 560 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 11 934 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 52 362 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 13 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -821 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -28 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.36% 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 4 902 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 970 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 14 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.
$ git clone https://github.com/NativeSensors/EyeGestures.git
$ cd EyeGestures
$ pip install -r requirements.txt
или
python3 -m pip install eyeGestures
Открытый код, документация и примеры использования - тык
👉 @PythonPortalgit config --global user.name "Your Name"
Задаёт имя для коммитов глобально (для всех репозиториев).
- git config --global user.email "you@example.com"
Задаёт email для коммитов глобально.
- git config --list
Показывает все настройки конфигурации Git.
🔸Репозиторий и удалённые репозитории
- git init
Инициализирует новый Git-репозиторий в текущей директории.
- git clone <repo>
Создаёт локальную копию удалённого репозитория.
- git remote add <name> <url>
Добавляет новый удалённый репозиторий с именем и URL.
- git remote remove <name>
Удаляет удалённый репозиторий по имени.
- git remote rename <old-name> <new-name>
Переименовывает удалённый репозиторий.
🔸Ветки
- git branch
Список всех веток в репозитории.
- git branch <branch-name>
Создаёт новую ветку с указанным именем.
- git checkout -b <branch-name>
Создаёт новую ветку и сразу переключается на неё.
- git checkout <branch-name>
Переключается на указанную ветку.
- git merge <branch>
Сливает изменения из указанной ветки в текущую.
- git rebase <branch>
Переносит коммиты из текущей ветки поверх другой.
- git branch -d <branch-name>
Удаляет ветку, которая уже была слита.
- git branch -D <branch-name>
Принудительно удаляет ветку, независимо от её состояния.
🔸Индексация и коммиты
- git add <file>
Добавляет изменения в указанный файл в staging.
- git add .
Добавляет все изменения в текущей директории и подпапках.
- git commit -m "message"
Фиксирует проиндексированные изменения с сообщением.
- git commit --amend
Изменяет последний коммит (сообщение или содержимое).
🔸Отмена изменений
- git reset <file>
Убирает файл из staging (оставляет изменения).
- git reset HEAD~1
Отменяет последний коммит, но сохраняет изменения в рабочей директории.
🔸Просмотр изменений
- git status
Показывает состояние рабочего каталога и staging.
- git diff
Показывает различия между рабочей директорией и индексом.
- git diff --staged
Показывает различия между staged-изменениями и последним коммитом.
🔸История
- git log
Показывает историю коммитов текущей ветки.
- git log --oneline
Сокращённый лог (одна строка на коммит).
- git show <commit>
Показывает информацию о конкретном коммите.
- git blame <file>
Показывает последнюю модификацию для каждой строки файла.
🔸Stash
- git stash
Сохраняет текущие изменения во временное хранилище.
- git stash list
Список всех stash-записей.
- git stash apply
Применяет изменения из последнего stash.
- git stash drop
Удаляет конкретный stash.
- git stash pop
Применяет последний stash и удаляет его.
🔸Работа с удалённым репозиторием
- git pull
Загружает изменения из удалённого репозитория и сливает их.
- git push
Отправляет локальные коммиты в удалённый репозиторий.
- git push origin <branch>
Отправляет указанную ветку в удалённый репозиторий.
- git fetch
Загружает изменения из удалённого репозитория без слияния.
- git fetch --all
Обновляет все удалённые репозитории.
🔸Теги
- git tag <tag-name>
Создаёт тег для определённого коммита.
- git tag -a <tag-name> -m "message"
Создаёт аннотированный тег с сообщением.
- git push origin <tag-name>
Отправляет тег в удалённый репозиторий.
- git tag -d <tag-name>
Удаляет тег локально.
🔸Продвинутые команды
- git cherry-pick <commit>
Применяет изменения из указанного коммита в текущую ветку.
- git rebase -i HEAD~n
Интерактивный rebase для последних *n* коммитов.
- git reflog
Показывает журнал всех действий в репозитории.
- git bisect
Позволяет найти коммит с багом методом бинарного поиска.
- git describe
Показывает последний тег, доступный для коммита.
👉 @PythonPortalumbers = [1, 2, 3]
reversed_numbers = reversed(numbers)
print(list(reversed_numbers)) # [3, 2, 1]
print(list(reversed_numbers)) # [] — итератор уже пуст
После одного прохода итератор «заканчивается» и повторно использовать его нельзя.
Чтобы пройтись снова, нужно создать новый итератор:
reversed_numbers = reversed(numbers)
print(list(reversed_numbers)) # [3, 2, 1] снова работает
👉 @PythonPortalimport pyautogui
import time
def click():
time.sleep(0.1)
pyautogui.click()
def main():
for i in range(20):
click()
main()
Документация тут: https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/
👉 @PythonPortalimport pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # Загрузить CSV
df.head(5) # Первые 5 строк
df.info() # Типы данных и количество null
df.describe() # Сводная статистика
2. Работа с пропусками и дубликатами
df.isnull().sum() # Посчитать пропуски
df.dropna() # Удалить строки с null
df.fillna(0) # Заполнить пропуски нулями
df.duplicated().sum() # Посчитать дубликаты
df.drop_duplicates() # Удалить дубликаты
3. Переименование и приведение типов
df.rename(columns={'old': 'new'}) # Переименовать колонку
df.astype({'col': 'int'}) # Сменить тип данных
df.columns.str.strip() # Убрать пробелы
4. Фильтрация и выборка
df.loc[df['col'] > 100] # Фильтр по условию
df.iloc[0:5] # Выбор по индексу строк
df['col'].isin(['A', 'B']) # Фильтр по значениям
5. Сортировка и группировка
df.sort_values('col') # Сортировка по возрастанию
df.groupby('group')['val'].mean() # Группировка и агрегация
df['col'].value_counts() # Подсчёт уникальных значений
6. Операции с колонками
df['new'] = df['col1'] + df['col2'] # Новая колонка
df['col'] = df['col'].apply(lambda x: x*2) # Применить функцию
df.drop('col', axis=1) # Удалить колонку
7. Сохранение очищенных данных
df.to_csv('cleaned.csv', index=False) # Экспорт в CSV
👉 @PythonPortal/ в сигнатуре функции.
def add(x, y, /):
return x + y
add(1, 2)
add(x=1, y=2) # TypeError: add() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'x, y'
👉 @PythonPortalНа уроке: • Напишете свой первый автотест — даже без опыта в коде. • Разберёте библиотеки Selenium, Playwright и Selene. • Поймёте, как тестировать Web, Mobile и API в одном проекте. • Узнаете тренды QA и фишки из практики. • Выясните, как стартовать в профессии, пройти собеседование и выделиться среди кандидатов.— Практика в тренажере
После урока вы получите доступ к интерактивной платформе, где:
• Повторите код и задания из занятия. • Выполните работу в условиях, максимально близких к реальной работе. • Закрепите навык работы с автотестами на реальном проекте.— Карьерный гайд для автоматизаторов на Python
Внутри:
• Вопросы с реальных собеседований. • Частые задачи и решения. • Критерии оценки Junior / Middle / Senior. • Подборка полезных ресурсов для роста: документация, книги, задачи и QA-чаты.— Секретный бонус от QA.GURU 🤫 После прохождения мини-программы вам откроется персональная скидка 10% на полный курс QA.GURU! 🔗 Забрать всё это можно прямо сейчас по ссылке! Кстати, полноценный курс автоматизации на Python от QA.GURU стартует уже 28 августа — вас ждет целых 3 месяца обучения, 100 часов практики с менторами из Яндекса и Dodo Brands, + 4 проекта в портфолио 😎 Начните свой путь в автотестировании уже сейчас вместе с полезной подборкой, которую QA.GURU дарят вам бесплатно! Это отличный шанс погрузиться не только в теорию, но и попрактиковаться в реальном времени!
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
