Python Portal
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Portal
Канал Python Portal (@pythonportal) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 50 919 подписчиков, занимая 2 540 место в категории Технологии и приложения и 12 053 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 919 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -422, а за последние 24 часа — -37, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.45%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.69% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 811 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 390 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как строка, none, true, модуль, peter.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 31 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
1. Подсчёт endpoints (как и сколько endpoints будет у Service) 2. Ждём чуда (как работает shutdown) 3. Я сказал стоп (как «оттянуть» время удаления Pod) 4. Проектирование shared-кластеров (какую архитектуру выбрать) 5. Kernel panic (время паниковать?) 6. Прыгай, кролик 7. Сколько — это слишком много 8. Держим свет включённым 9. Прожорливый etcd 10. Умножение pod’ов 11. В одиночку 12. Rollin’ 13. All you can eat 14. Bounce 15. В кроличью нору 16. Throttled 17. Липкий бардак 18. Жив или мёртв 19. Связанный по рукам 20. Один, чтобы связать их всехДля каждого задания приводится условие, варианты ответов и непосредственно ответ с пояснениями 😏 👉 @PythonPortal
# Чтение всех тикетов
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
# список всех тикетов
tickets = session.query(Ticket).all()
# закрытие тикетов
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
# сохранение тикетов
session.add_all(tickets)
session.commit()
Хороший пример:
Читатель может сосредоточиться на логике высокого уровня и проверять детали низкого уровня только при необходимости
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
tickets = self._list_tickets(session)
self._close_tickets(tickets)
self._save_tickets(session, tickets)
def _list_tickets(self, session):
return session.query(Ticket).all()
def _close_tickets(self, tickets):
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
def _save_tickets(self, session, tickets):
session.add_all(tickets)
session.commit()
Здесь каждый шаг вынесен в отдельную функцию
👉 @PythonPortalitermonthdays4.
Возвращаемые значения будут кортежами, где содержатся год, месяц, день месяца и номер дня недели.
👉 @PythonPortal1. Создание массивов и атрибуты - np.array() — создать массив из списка/кортежа - np.zeros() — массив из нулей - np.ones() — массив из единиц - np.arange() — последовательность с шагом - np.shape() — размерность массива - np.dtype() — тип данных массива 2. Манипуляции с массивами и ресейпинг - np.reshape() — изменить размерность - np.concatenate() — объединить массивы по оси - np.vstack() — объединить по вертикали - np.hstack() — объединить по горизонтали - np.split() — разделить по индексам - np.transpose() — транспонировать - np.resize() — изменить размер 3. Статистический анализ - np.sum() — сумма элементов - np.mean() — среднее - np.median() — медиана - np.std() — стандартное отклонение - np.var() — дисперсия - np.cov() — ковариационная матрица - np.corrcoef() — коэффициенты корреляции - np.min() — минимум - np.max() — максимум - np.random.rand() — случайные числа 0–1 - np.random.randn() — нормальное распределение - np.histogram() — гистограмма 4. Индексация и фильтрация - np.extract() — выбрать по условию - np.where() — вернуть элементы по условию - np.isnan() — проверка NaN - np.sort() — сортировка - np.unique() — уникальные значения 5. Работа с файлами - np.save() — сохранить в .npy - np.load() — загрузить из .npy👉 @PythonPortal
