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 52 395 подписчиков, занимая 2 557 место в категории Технологии и приложения и 11 922 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 52 395 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -817, а за последние 24 часа — -54, 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 5.57% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 908 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 919 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 12 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.
52 395
Подписчики
-5424 часа
-2227 дней
-81730 день
Архив постов
52 395
Комьюнити, полезное для всех бекенд-разработчиков
Как работает VK изнутри? Что происходит за интерфейсами, когда миллионы пользователей одновременно отправляют сообщения, загружают фото и смотрят клипы?
В канале Backend VK Hub мы рассказываем о работе всех наших сервисах: от VK Play до Tarantool. Делимся подходами к масштабированию, оптимизации и новым архитектурным решениям. Открыто дискутируем, а также регулярно публикуем вакансии в нашу команду.
Здесь — реальные кейсы, технические разборы, советы от наших экспертов и возможность поговорить с ними в любой момент. Подписывайся!
52 395
Нашёл на GitHub свежий инструмент для ML-инженеров — MLE-Agent.
Это AI-ассистент, который сам собирает базовый ML-пайплайн, умеет разруливать ошибки, искать статьи на Arxiv/Papers with Code и даже проходить полный цикл Kaggle-соревнований. Работает через CLI и поддерживает OpenAI, Claude и Ollama. 🌟
Забираем: https://github.com/MLSysOps/MLE-agent
👉 @PythonPortal
52 395
Проверка использования оперативной памяти на Python
Импортируется psutil, затем через psutil.virtual_memory() берутся данные о памяти.
Функция convert_bytes переводит байты в гигабайты.
Дальше код вычисляет:
- общий объём RAM
- доступную RAM
- использованную RAM
- процент использования
И выводит это в консоль.
import psutil
memory = psutil.virtual_memory()
def convert_bytes(size):
# Convert bytes to GB
gb = size / (1024 ** 3)
return gb
total_gb = convert_bytes(memory.total)
available_gb = convert_bytes(memory.available)
used_gb = convert_bytes(memory.used)
print(f"Total RAM: {total_gb:.3f} GB")
print(f"Available RAM: {available_gb:.3f} GB")
print(f"Used RAM: {used_gb:.3f} GB")
print(f"RAM Usage: {memory.percent}%")
52 395
Иногда теряешься в большом Markdown-файле? Больше такого не будет.
treemd это интерактивный навигатор по Markdown с деревом заголовков, которое можно сворачивать.
Читаешь Markdown как код.
Два окна, навигация в стиле vim, живой поиск и синхронизированный скролл.
🦀Написан на Rust, собран на базе ratatui
GitHub: https://github.com/Epistates/treemd
👉 @PythonPortal
52 395
Алгоритм Луна, созданный Хансом Петером Луном в 50-х, это математический способ проверить, корректно ли сформирован номер карты перед тем, как система его обработает. Он не проверяет баланс и не подтверждает реальное существование аккаунта, а просто ловит опечатки и отсеивает номера, которые в принципе не могут быть валидными.
Зачем он нужен:
Быстро понять, что номер введён с ошибкой
Избежать лишних запросов в базу
Снизить нагрузку на сервис и количество фейлов при операций
По сути, Луна — это быстрый фильтр, который не даёт системе тратить ресурсы на заведомо невозможный номер.
Пример с вымышленным номером:
4539 1488 0343 6467
Переворачиваем цифры справа налево
7 6 4 6 3 4 3 0 8 8 4 1 9 3 5 4
Удваиваем каждую вторую цифру:
Первая цифра (7) остаётся как есть.
Вторая (6) удваивается и становится 12.
Вся последовательность получается такой:
7, 12, 4, 12, 3, 8, 3, 0, 8, 16, 4, 2, 9, 6, 5, 8
Все значения больше 9 уменьшаем на 9
(12 → 3, 12 → 3, 16 → 7)
Итоговый ряд:
7, 3, 4, 3, 3, 8, 3, 0, 8, 7, 4, 2, 9, 6, 5, 8
Складываем все числа
Сумма: 80
Проверка
Алгоритм Луна проходит, потому что сумма кратна 10 (заканчивается на 0).
Итог
Алгоритм Луна применяют не только в банковских картах, но и в любых идентификаторах, где важно быстро ловить ошибки. Его задача убедиться, что номер правильно сформирован перед обработкой, чтобы избежать лишних ошибок и не тратить ресурсы впустую.
👉 @PythonPortal
52 395
Когда решил прочитать документацию к библиотеке прямо во время деплоя:
👉 @PythonPortal
52 395
Уроки по ИБ, белый хакинг, вирусы, социальная инженерия, безопасность
ИБ Книга — Более 1660 русскоязычных книг по ИБ и Социальной Инженерии можно найти на канале.
no system is safe // cybersec — один из древнейших ресурсов по информационной безопасности в рунете. Книги, курсы, полезные тулсы, уроки по Linux, новости клирнета и даркнета.
Python и 1000 программ — уроки по Python. Python мы будем использовать для создания хакерского софта.
Этичный Хакер — один из крупнейших ресурсов по информационной безопасности в СНГ.
Бэкап — канал с исходниками популярных проектов. Здесь вы найдёте исходные коды нейросетей, ботов, сайтов и других интересных проектов, которые дадут дополнительные знания
Весь материал на каналах в общем доступе. Ничего лишнего.
52 395
Кто-то явно готовит что-то мощное для Python 3.15. Похоже, нас ждёт очень крутой новый профайлер
👉 @PythonPortal
52 395
Подсказка по Python.
Декоратор
@dataclass сам генерирует стандартные методы вроде init, repr и eq на основе атрибутов класса.
Пример 👇
# с dataclass
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int@dataclass:
class Point:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"
def __eq__(self, other):
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)52 395
Прокачай логику программирования с этим ресурсом 🥹
Разрули 24 челленджа на JavaScript, TypeScript и Python
✓ Каждый день декабря открывается новый челлендж
✓ Ачивки, рейтинг и фидбек
✓ Финальный подарок, который можно забрать
✓ Бесплатно
→ adventjs.dev
👉 @PythonPortal
52 395
17-летний парень собрал протез руки с управлением через мозг за 300 долларов.
Да, за 300.
Вещь, которая обычно стоит около 450 тысяч.
Просто вдумайся.
Школьник, у себя дома, с помощью AI, дешевых компонентов и 23 тысяч строк кода сделал устройство, которое читает сигналы мозга без операций, без имплантов и без ценника в полмиллиона.
Это не милая вдохновляющая история.
Это сигнал.
Как вообще ученик старшей школы смог собрать что-то в 1500 раз дешевле индустриального стандарта?
Что это говорит об инновациях?
О ценообразовании?
О том, кто реально получает доступ к технологиям, меняющим жизнь?
Конечно, медицинские протезы дорогие не просто так:
материалы, тесты, сертификация, кастомизация.
Но если честно, не все это тянет на ценник в полмиллиона.
Эта история показывает простой факт:
Будущее доступных технологий придет не от системы.
Оно придет от тех, кто готов ее ломать и переизобретать.
Если 17-летний школьник может приблизиться к топовым протезам за копейки…
почему такие решения недоступны миллионам, которые в них нуждаются?
Как считаешь — это момент прорыва или только начало большой революции? 😕
👉 @PythonPortal
52 395
Нашлась полезная штука для тех, кто хочет наконец-то подружиться с Git — бесплатная онлайн-книга "Pro Git"
Она не просто перечисляет команды, а нормально объясняет как Git живёт внутри, почему он работает именно так и как это использовать с умом. Подача простая, начинаешь с базовых вещей, а потом плавно переходишь к продвинутым сценариям и внутренней логике системы. ✏️
👉 @PythonPortal
52 395
Нашёл инструмент под названием Logsensor. Это утилита на Python, которая помогает находить логин-панели и проверять POST-формы на SQL-инъекции.
Работает не только по одному сайту, а умеет гонять сразу пачку хостов. Есть поддержка таргет-сканов отдельных форм и прокси. 🛡
Выглядит как полезная штука для тестеров безопасности, CTF-наблюдателей и тех, кто любит ковырять веб-уязвимости.
Репозиторий тут: https://github.com/Mr-Robert0/Logsensor
👉 @PythonPortal
52 395
Что происходит, если поделить на ноль на механическом калькуляторе 50-х?
В 50-х механические калькуляторы не имели защитных проверок, как современные устройства.
Поэтому если кто-то пытался разделить число на ноль, машина не показывала ошибку. Вместо этого она уходила в бесконечный цикл и начинала бешено крутить шестеренки.
Это продолжалось потому, что устройство пыталось посчитать то, что по сути не имеет результата, и просто не понимало, когда нужно остановиться. 🤙
👉 @PythonPortal
