Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python Portal
Открыть в Telegram
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 52 296 подписчиков, занимая 2 557 место в категории Технологии и приложения и 11 948 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 52 296 подписчиков.
Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -844, а за последние 24 часа — -18, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.59% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 955 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 925 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 16 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.
52 296
Подписчики
-1824 часа
-2397 дней
-84430 день
Архив постов
52 282
Ускоряем разработку с FastAPI: плагины, которые упрощают всё 🫣
fastapi-plugins — предоставляет готовые плагины для FastAPI, упрощая интеграцию Redis, PostgreSQL, Prometheus и Sentry. Идеально для быстрой настройки сторонних сервисов в асинхронных приложениях
Он полезен для тех, кто работает с FastAPI и хочет использовать уже готовые решения для типовых задач
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения 🖥
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🎁Осталось две недели на то что бы стать программистом в 2024
В телеграмм появился канал в котором бесплатно слили весь топовый контент о программировании! Любой материал, всё разбито по хэш-тэгу в закрепе:
📱 Frontend 👩💻 C++
📱 Python 🤔 Hacking
📱 Java 👩💻 Golang
📱 C# 👩💻 Linux
👩💻 Lua 👩💻 php
👩💻 Kotlin 👩💻 Git
👩💻 Assembler 👩💻 Swift
🖥 SQL 👩💻 Mob. Develop
👣 Backend 🐞 Qa Automation
🖥 Arduino 🖥 Desing
Успей подписаться❗️ @CodHub_tg
52 282
Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом 🎩
Автор: Бухарев Р.С.
Год: 2024
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Пример кода, который моделирует взаимодействие материи и антивещества.
В нем мы создадим простую симуляцию, где частицы вещества и антивещества движутся в пространстве и аннигилируют при столкновении.
Этот пример визуализирует, как происходит аннигиляция, что является ключевой концепцией антивещества.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
# Параметры симуляции
num_particles = 50 # Число частиц вещества и антивещества
box_size = 10 # Размер области
# Начальные позиции и направления для частиц вещества и антивещества
positions_matter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
positions_antimatter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
velocities_matter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
velocities_antimatter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
# Создание графика
52 282
Руководство по использованию библиотеки Matplotlib для построения графиков в Python 🖥
🟡введение в Matplotlib
🟡базовый синтаксис
🟡описаны способы настройки осей, заголовков, подписей и легенд для улучшения визуализации
🟡рассматривается, как визуализировать различные типы данных с помощью Matplotlib, используя массивы и списки
🟡включены советы по кастомизации графиков, добавлению цветов и стилей линий
Это руководство идеально подходит для начинающих
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium 🥷
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.
Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.
Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data
52 282
Python глазами хакера
Авторы: Н. Марков, И. Афанасьев, Т. Бабичева, И. Русанен, В. Паперно, В. Линьков, Е. Дроботун, М. Клинтов
Год: 2022
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Как подключить Google Translate, DeepL и другие сервисы за пару строк кода ⭐️
Translators — это библиотека для Python, которая предоставляет удобный интерфейс для работы с различными популярными онлайн-сервисами перевода. Она поддерживает множество платформ и позволяет использовать их API для перевода текста
☑️ Не требует официальных ключей API (в большинстве случаев), так как использует веб-запросы
☑️ Возможность перевода текста между множеством языков
Пример использования:
from translators.server import translate
text = "Hello, how are you?"
translated_text = translate(text, from_language="en", to_language="fr", engine="google")
print(translated_text) # "Bonjour, comment ça va ?"
52 282
Инструмент для визуализации и понимания кода 😑
Python Tutor — это онлайн-инструмент для пошагового визуального объяснения кода Python (и других языков, таких как JavaScript, Java, C++ и др.).
Просто вводишь код, нажимаешь "Visualize Execution", и он пошагово показывает, что происходит во время выполнения.
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучение робототехники с использованием Python. Второе издание
Год: 2018
Автор: Джозеф Л.
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Думаете, почему Python так востребован? Он простой, интуитивно понятный и подходит для любого уровня подготовки. Хотите убедиться? Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс «Python для всех»: https://goo.su/pxfwYi?erid=2VtzqwBQ1u1
Сами пощупаете, напишете сайт и пару Telegram-ботов, вот тогда и поговорим. Времени много не займёт: всего 4 занятия в записи — можно смотреть когда удобно. После видео практика и тесты.
А ещё подарки: подборка полезных материалов по Python-разработке, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и персональная карьерная консультация. Последняя очень кстати: не зайдёт Python — разберётесь с экспертом, что зайдёт, и получите тестовый доступ к профессии.
Переходите и регистрируйтесь 😉
Новогодний сюрприз от Skillbox: дарим скидки до 60% и 3 курса в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
52 282
Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
Сбор информации и анализ Telegram с помощью Python 😰
Telerecon — это инструмент предназначенный для сбора информации и разведки в Telegram. Он автоматизирует процесс поиска и извлечения данных из Telegram с использованием Telegram Bot API.
🟡Получение общедоступных данных, таких как имя пользователя, ID, статус в сети, био и фотографии профиля.
🟡Возможность отслеживать активность пользователей
🟡Извлечение информации о членах группы или канала.
🟡Получение данных о сообщениях, включая тексты, медиафайлы и реакции.
🟡Использует Telegram Bot API для выполнения большинства операций
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
