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 52 381 подписчиков, занимая 2 558 место в категории Технологии и приложения и 11 915 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 52 381 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -818, а за последние 24 часа — -21, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.33%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.67% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 890 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 973 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 25.
- 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 13 июня, 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.
20 сентября в Москве прошла Data Driven - ежегодная конфа для аналитиков от Поиска и Рекламных технологий Яндекса.Вот пара докладов, что особенно мне откликнулись: - End-to-end качество Алисы как универсального AI-ассистента / Мария Акопян. Как измерить «качество» виртуального ассистента, который живёт в колонках, чатах и приложениях? Мария рассказала, как команда переосмыслила оффлайн-оценку Алисы, научилась собирать сложные срезы пользовательских сессий и перешла на гибридную разметку с помощью LLM. Получился доклад про то, как метрики превращаются в реальные улучшения поведения ИИ. - Дашборд как средство коммуникации разработчика с пользователем / Владимир Дмитриев. 10 000 дашбордов за три месяца - и всё равно пользователи не находят нужные данные. Владимир объяснил, почему дашборд, это не просто визуализация, а инструмент общения аналитика с командой. И как сделать так, чтобы данные реально помогали, а не лежали красивыми графиками в BI Забирайте под горячий кофе ☕️ Все доклады можно посмотреть на сайте. Или здесь: - Трек "Data to Insights": YT | VK - Трек "Data to Artifacts": YT | VK Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
try:
db_host = config['db'][0]['hosts'][0][0]
except LookupError: # ловит оба варианта
db_host = 'localhost'
LookupError базовый класс для ошибок, связанных с поиском по ключу или индексу (включая KeyError и IndexError), так что этот трюк аккуратно покрывает оба случая.
👉 @PythonPortalfrom hashlib import sha256
# всегда будет один и тот же результат для "mySecret123"
saved_password = sha256(
"mySecret123".encode()
).hexdigest()
# Нельзя вернуть исходный пароль "mySecret123"
# Но можно захэшировать ввод и сравнить
password = sha256(
input("Введите пароль: ").encode()
).hexdigest()
if password == saved_password:
print("Добро пожаловать!")
else:
print("Доступ запрещён!")
Так можно проверить пароль, но нельзя его восстановить.
👉 @PythonPortalpip install "leafmap[viewer]"
А потом визуализируйте данные одной командой:
view-raster /path/to/raster.tif view-vector /path/to/vector.geojsonНужна настройка отображения:
view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty
Эти CLI-утилиты работают на базе Leafmap, MapLibre и LocalTileserver и поддерживают все форматы, совместимые с rasterio и geopandas.
Смотрите тут: https://github.com/opengeos/leafmap
👉 @PythonPortal🎙 Серия 1. Функциональные и нефункциональные требования. Как сбор требований помогает создавать надёжные и масштабируемые решения 🎙 Серия 2. Надёжный API. Принципы проектирования API, которые помогут сделать его консистентным, предсказуемым и поддерживаемым 🎙 Серия 3. Крупноблочная архитектура: карта вашей системы. Как выглядит модель на примере Яндекс Календаря и как ребята применяют её для эффективной коммуникации с различными командами разработки 🎙Серия 4. Практика: Рост баз данных: от единиц запросов к тысячам. Как правильно организовать работу с БД, чтобы система оставалась стабильной и эффективной 🎙 Серия 5. Практика. Взаимодействие со смежными системами. Типичные сложности, с которыми сталкиваются команды при интеграции с внешними сервисами, и как их предотвратить или минимизироватьСмотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России: ⭐️ Наш сайт ⭐️ VK Видео ⭐️ Ютуб
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
