Python Portal

Открыть в Telegram

Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

Больше

Сеть:Times | Финансы Россия11 934 Технологии и приложения2 560...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Portal

Канал Python Portal (@pythonportal) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 52 362 подписчиков, занимая 2 560 место в категории Технологии и приложения и 11 934 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 52 362 подписчиков.

Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -821, а за последние 24 часа — -28, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.36%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.67% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 902 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 970 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 26.
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 14 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.

52 362

Подписчики

-2824 часа

-2317 дней

-82130 день

4 902

Просмотры поста

~ 2 97024 часа

~ 3 54148 часов

9.36%

Коэффициент вовлеченности

~ 3

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

52 357

Pandas автоматизация работы с данными Используй pandas, чтобы автоматизировать задачи на работе. Вместо того чтобы вручную чистить CSV-файлы, можно написать скрипт, который 🔸считывает все CSV в папке 🔸чистит данные 🔸объединяет их в один аккуратный отчет 🔸отправляет его на почту автоматически 👉 @PythonPortal

52 357

Безопасники, это вам: наткнулся на крутейшую игру для начинающих хакеров — Bandit Суть игры: Вы подключаетесь к удаленной машине и в изолированном пространстве ищете ключ для подключения к следующей машине, используя рекомендации на сайте В описании практически каждого уровня имеется список команд, которые тебе могут пригодиться Устанавливать ничего не надо, заходишь на сайт, выбираешь Level 0 и читаешь условия задачи. Затем подключаешься физически по ssh к серверу и начинаешь игру

ssh -p 2220 root@bandit.labs.overthewire.org

Если где-то застрянете, можно подсмотреть прохождение на Хабре ☕️ 👉 @PythonPortal

52 357

IT-конференция про разработку, облака, AI и данные 🖥 3 сентября команда Cloud․ru снова проводит IT-конференцию — GoCloud Tech. В этот раз целый трек посвящен Dev Platform Services:

➡️ Мультикластерное автомасштабирование в Kubernetes ➡️ Что «под капотом» монтирования S3 ➡️ Как улучшить cloud native продукт с помощью eBPF ➡️ Применение подхода Architecture as Code ➡️ И другие доклады про ускорение разработки

Еще будут отдельные треки про AI&ML, облачную инфраструктуру и работу с данными, демо, воркшопы и afterparty. Где и когда ⬇️ 3 сентября, Москва, Гоэлро Лофт Не пропустите🖱

52 357

Как увеличить шансы на трудоустройство 👉 @PythonPortal

52 357

Google выпустила python-библиотеку для извлечения данных LangExtract это python-библиотека для вытягивания структурированной информации из неструктурированных текстовых документов с точной привязкой к источникам и интерактивной визуализацией На 100% open source Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama). Github репо: https://github.com/google/langextract 👉 @PythonPortal

52 357

Есть такая штука — SEO. Это когда ты ведешь условно-бесплатный трафик из поисковиков на сайт, сервис или блог. Причём она зачастую даёт лидов в 5-10 раз дешевле, чем по рекламе. А работать может годами, если один раз всё правильно настроить. Но у 90% людей это вызывает панику, потому что вокруг сео много мутных типов и мифов. А нормальных сеошников можно буквально пересчитать по пальцам. И один из лучших в сфере — Антон Маркин. Он уже 16 лет занимается SEO и публично продвигает сайты подписчиков, пошагово показывает все ошибки и делится только тем, что реально работает. Антон даже полных новичков учит настраивать SEO так, что клиенты платят им за результат годами. А владельцы сайтов самостоятельно оптимизируют свои страницы и получают самый дешёвый целевой трафик. В общем, если у вас свой сайт или вы начинающий сеошник и хотите быстро выйти на стабильные 100к в месяц — обязательно подпишитесь на Антона: @markin_seo

52 357

Совет по чистому коду на Python Используй тернарный оператор inline if для простых условий, особенно когда нужно присвоить значение на основе быстрой проверки Так код становится короче и читается проще, главное не усложнять конструкцию Пример

class Order:
    def __init__(self, user_is_premium, order_total, delivery_type):
        self.user_is_premium = user_is_premium
        self.order_total = order_total
        self.delivery_type = delivery_type

        # Если пользователь премиум — скидка 20%, иначе 5%
        self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05

        # Если самовывоз — доставка 0, иначе 5
        self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0

> self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05 - здесь проверка идёт прямо в строке присваивания Если user_is_premium == True, то в self.discount попадёт 0.2, иначе 0.05 > self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0 Аналогично, если delivery_type равен "self-pickup", стоимость доставки — 0, иначе — 5.0 Это компактнее, чем писать через if/else в несколько строк, и код остаётся читаемым, пока условия простые 👉 @PythonPortal

52 357

В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические разделы, регистрация по желанию Ещё и на русском, забираем 😋 👉 @PythonPortal

52 357

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! 1402 ГБ — Python 1815 ГБ — Frontend 1515 ГБ — Backend 1300 ГБ — C / C++ 694 ГБ — Java 546 ГБ — SQL & БД 411 ГБ — DevOps 898 ГБ — ИБ & Хакинг 212 ГБ — JavaScript 996 ГБ — Kotlin / Swift 173 ГБ — PHP 215 ГБ — GoLang 185 ГБ — Rust 517 ГБ — Linux 115 ГБ — QA / Тестирование 419 ГБ — GameDev 319 ГБ — 1C + Лицензии 617 ГБ — Машинное обучение 687 ГБ — Аналитика Данных 998 ГБ — Дизайн Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

52 357

Удалёнщик собирается в офис первый раз за год 👉 @PythonPortal

52 357

Нашли клад для дата-сайентистов 450 реальных ML-кейсов от Netflix до Uber В этом репозитории на GitHub собрано 450 реальных кейсов применения машинного обучения от более чем 100 топовых компаний вроде Netflix, Airbnb, DoorDash, Uber и других Можно увидеть, как крупные компании внедряют ML-системы для рекомендаций, выявления мошенничества, поиска, персонализации и прогнозирования спроса в продакшене 🥸 👉 @PythonPortal

52 357

Как построить с нуля команду AI-автоматизации и перестать перекладывать задачи руками? Слушайте в подкасте «Расскажите про MWS». В новом выпуске с нами беседует Никита Казарян, руководитель направления AI-автоматизации в MWS. Разобрались, как AI помогает оптимизировать бизнес-процессы, в чём разница между обычной автоматизацией и AI-агентами и какие технологии лежат в основе: RAG, MCP и Fine-tuning. И конечно, поговорили о том, как построить команду, которая будет менять компанию изнутри, и почему для этого лучше всего подходят ленивые инженеры. Смотрите и слушайте на всех популярных площадках: 🎬 YouTube 🎬 VK Видео 🎧 Яндекс Музыка 🎧 Apple Podcasts 🎧 Mave Digital

52 357

Мой топ из модуля itertools, чтобы код выглядел по-профессиональному chain() — склеивает несколько итерируемых объектов в один groupby() — группирует идущие подряд элементы по ключу combinations() — генерирует все комбинации элементов Не пригодятся каждый день, но иногда делают код реально лучше 😠 👉 @PythonPortal

52 357

Разрабы, это вам. Нашёл годный open source ChatGPT-бот для Telegram. Готов к запуску, работает через официальные API ChatGPT, DALL·E и Whisper. Есть Docker, так что поднять легко. 🤙 Внутри: ✓ поддержка Markdown и стриминга ответов; ✓ команды reset, stats, image и прочие; ✓ голосовые и видео в текст через Whisper, при необходимости ставится ffmpeg; ✓ генерация картинок, выбор модели и размеров; ✓ ограничение доступа по пользователям, лимиты и личная статистика; ✓ прокси и удобный деплой через Docker. Топчик, чтобы быстро запустить своего помощника прямо в телеге. Забираем здесь - тык 👉 @PythonPortal

52 357

🔍 Открытое собеседование на Python-бекендера с разработчиком из Avito и Яндекс в четверг 14 августа (уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

52 357

Жаль этого добряка 👉 @PythonPortal

52 357

Часто используемые методы строк в Python Если работаешь с текстом, эти методы пригодятся в 99% случаев 🥸 👉 @PythonPortal

52 357

Дата-сайентисты, это вам — откопал LeetCode для DS DataLemur — мощная платформа, где собраны реальные задачки с собесов в Tesla, Facebook, Twitter, Microsoft и других топовых компаниях Внутри: практические задания по SQL, статистике, Python и ML. Можно фильтровать по уровню сложности и компании Топчик для тех, кто готовится к собесам на роли Data Scientist / Data Analyst. Забираем здесь 🍯 👉 @PythonPortal

52 357

Изучайте Data Science через реальные задачи — погружаемся в мир ИИ, машинного обучения и Python на практическом бесплатном мини-курсе! Этот мини-курс поможет прокачать понимание Data Science, если вы уже немного в теме: — Узнаете, как автоматизировать задачи с помощью нейросетей и использовать их в реальных задачах — Попробуете себя в роли ML-инженера, аналитика и дата-инженера — Научитесь визуализировать данные и писать простой код на Python — На практике создадите чат-бота и нейросеть Регистрируйтесь: https://epic.st/8beKtQ?erid=2VtzqxBDUcy 🔥 Бонус: откроем доступ к записям конференции по нейросетям после первого урока. Узнаете, как использовать ИИ в работе и жизни. 🎁 А ещё будут подарки: сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс, гайд «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney» и подборка полезных материалов