Python Portal
Открыть в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Больше
Сеть:📈 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.
50 919
Подписчики
-3724 часа
-1587 дней
-42230 день
Архив постов
50 919
Полезная находка для Python-разработчиков: статья «20 лучших практик Python 2025» от Aglowid IT Solutions.
В ней собраны ключевые советы по эффективной разработке -> PEP-стандарты, структура проекта, чистый и идиоматичный код, тесты и работа с исключениями.
Честно, читаешь и сразу хочется переписать весь свой проект 🤪
👉 @PythonPortal
50 919
Генерация UUID в Python ускорилась в 30 раз и теперь почти на уровне Bun и NodeJS. Но стоит честно упомянуть, что дальше ускорять почти невозможно из-за ограничений генерации случайных чисел.
Ссылка на PR —> https://github.com/python/cpython/pull/139123
👉 @PythonPortal
50 919
Visual Studio Code теперь умеет автоматически обрабатывать TODO-комментарии в коде. С новой функцией и помощью GitHub Copilot можно за два клика решать задачи и сразу создавать PR.
👉 @PythonPortal
50 919
Вышла утилита Real-Time Voice Cloning
Которая клонирует речь и воспроизводит любые фразы с вашей интонацией всего за пару секунд записи.
Она работает на Python, генерирует речь в реальном времени и полностью локальна, никаких облаков и ограничений. 🫠
👉 @PythonPortal
50 919
Лайфхак для GitHub: теперь можно превращать любой репозиторий в один текстовый файл, удобный для LLM
Просто замените «
hub» на «1file» в URL репозитория, и все файлы объединятся в один чистый текст. Файл можно скачать в обычном или сжатом формате.
Это позволяет дать полную контекстную информацию любому ИИ, например ChatGPT или Claude, чтобы разбирать код, отвечать на вопросы или помогать исправлять ошибки.
Идеальный способ быстрее изучать и анализировать репозитории. ✏️
👉 @PythonPortal
50 919
4 способа скопировать список в Python
В Python есть несколько способов сделать копию списка. Но важно понимать разницу между shallow copy (поверхностная копия) и deep copy (полная копия).
original = [1, 2, [3, 4]]
# 1. Срез (shallow copy)
copy1 = original[:]
# 2. Метод .copy() (shallow copy)
copy2 = original.copy()
# 3. Через list() (shallow copy)
copy3 = list(original)
# 4. deepcopy (deep copy)
import copy
copy4 = copy.deepcopy(original)original[2].append(5)
print(copy1)
# [1, 2, [3, 4, 5]] — вложенный список изменился!
print(copy4)
# [1, 2, [3, 4]] — без изменений50 919
Хотите создавать SQL-базы данных визуально? 🔥
Попробуйте этот онлайн-инструмент, который позволяет проектировать и моделировать базы данных с помощью удобного drag-and-drop интерфейса.
Он помогает закреплять знания SQL, лучше понимать связи между таблицами и работать без установки программ или регистрации.
Инструмент полностью бесплатен и с открытым исходным кодом, а также поддерживает импорт и экспорт SQL-кода.
👉 @PythonPortal
50 919
Python-библиотека для визуализации архитектуры
Есть удобная Python-библиотека Diagrams, которая позволяет быстро строить архитектурные схемы и диаграммы прямо из кода.
Инструмент отлично подходит для демонстрации идей продукта заказчикам и партнёрам, можно визуализировать облачные сервисы, инфраструктуру или внутренние компоненты системы.
Пример использования:
pip install diagramsfrom diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.aws.compute import ECS
from diagrams.aws.database import ElastiCache, RDS
from diagrams.aws.network import ELB, Route53
with Diagram("Clustered Web Services", show=False):
dns = Route53("dns")
lb = ELB("lb")
with Cluster("Services"):
svc_group = [ECS("web1"),
ECS("web2"),
ECS("web3")]
with Cluster("DB Cluster"):
db_primary = RDS("userdb")
db_primary - [RDS("userdb ro")]
memcached = ElastiCache("memcached")
dns >> lb >> svc_group
svc_group >> db_primary
svc_group >> memcached50 919
+2
Начни работу с Docker на практике
Вот подборка годных практических заданий:
Установи Docker Engine на Linux: https://labs.iximiuz.com/challenges/docker-install-on-ubuntu Запусти свои первые контейнеры: https://labs.iximiuz.com/challenges/docker-101-container-run Собери и опубликуй свои первые образы: https://labs.iximiuz.com/challenges/build-and-publish-container-image-with-docker Перемещай образы между репозиториями: https://labs.iximiuz.com/challenges/copy-container-image-from-one-repository-to-another-with-docker👉 @PythonPortal
50 919
VK Weekend Offer: получите офер за три шага!
4–5 октября VK проведёт Weekend Offer для бэкендеров и ML-инженеров с опытом от трёх лет. Ребята в VK много лет создают облачные решения, системы рекомендаций и поисковые движки — всё с миллионами пользователей в проде — и сейчас ищут новых коллег.
Бекэндеров – с опытом коммерческой разработки от трёх лет, знанием Java, Go, Python или C++.
ML-экспертов – также три года опыта, и знание Classic ML, RecSys, NLP/LLM, CV, Speech Участников ждут технические собеседования, знакомство с продуктами и, если всё сложится, офер уже в конце выходных.
Поэтому оставляйте заявку до 2 октября, чтобы попасть в команду!
Подробности — на сайте.
50 919
Памятка по f-строкам в Python
f-строки это один из самых простых и быстрых приёмов для оформления текстов в Python.
Сохраняем памятку, чтобы всегда была рядом ⌨️
Расширенный вариант здесь
👉 @PythonPortal
50 919
Оцени 7 причин пройти бесплатный интенсив по Frontend-разработке:
1. Ты с нуля сделаешь фронтенд-проект;
2. Сверстаешь веб-сайт на HTML + CSS;
3. Оживишь страницу с помощью JavaScript;
4. Получишь советы по доработке от куратора;
5. Зальёшь рабочий сайт в интернет;
6. Поймёшь, как упростить работу с помощью ChatGPT и Giga;
7. Начнёшь зарабатывать на вёрстке в течение месяца 🔥
А главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 12-летним стажем – Романа Чернова.
⏳ 25 сентября закроется регистрация на текущий поток.
👉 Забирай курс — и начни зарабатывать на вёрстке от 100 000₽ в месяц
🔥 С нас обучение, практика и помощь с выходом на фриланс или собеседованием.
50 919
5 самых полезных форматтеров для f-строк в Python:
I. Целые числа с ведущими нулями
variable = 56
print(f"{variable:05d}") # 00056variable = 123.456
print(f"{variable:.2f}") # 123.46variable = 12345
print(f"{variable:,.0f}") # 12,345variable = 0.425
print(f"{variable:.0%}") # 42%import datetime
variable = datetime.datetime.now()
print(f"{variable:%d.%m.%Y}") # 15.09.202550 919
Пакет GeoAI для Python становится ещё умнее, скоро он будет поддерживать AI-агентов
Это значит, что вы сможете с помощью естественного языка легко загружать, анализировать и визуализировать геопространственные данные без единой строки кода 🤖
Следите за обновлениями, релиз уже скоро
GitHub: https://github.com/opengeos/geoai
👉 @PythonPortal
