Python Portal
Открыть в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @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 51 016 подписчиков, занимая 2 608 место в категории Технологии и приложения и 12 045 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 016 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 718, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.76%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.52% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 978 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 819 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
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 02 ноября, 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.
51 016
Подписчики
-1324 часа
-867 дней
+71830 дней
Архив постов
51 016
Если ты каждый день используешь кучу AI-инструментов — вот штука, которая серьёзно упростит тебе жизнь.
Называется GlobalGPT
В одном месте ты получаешь доступ к: GPT-4.5, Claude 3.7, DeepSeek, MidJourney, Perplexity, Runway и другим.
Больше не нужно прыгать по вкладкам — всё в одной панели 🪄
👉 @PythonPortal
51 016
Нужно искать ключи в нескольких словарях с приоритетом?
Ручной способ поиска: сначала в
group3, если нет — в group2, если и там нет — в group1:
age = group3.get(name, group2.get(name, group1.get(name)))ChainMap для чистой логики с подстановкой по умолчанию
m = ChainMap(group3, group2, group1)
age = m.get("ana")m.get(key) — он сам идет по цепочке, пока не найдет ключ
Даже если ключ есть в нескольких словарях, берётся первое вхождение по приоритету
👉 @PythonPortal51 016
Посмотри на это: MCP-сервер для управления Jupyter-ноутбуками через Claude
MCP-сервер — это "мост", который позволяет Claude напрямую управлять ноутбуком. Создавать ячейки, писать код, запускать его.
Ты можешь сказать Claude что-то вроде:
«Создай ячейку с кодом, который загружает CSV-файл и строит график»И он реально создаст такую ячейку в Jupyter и запустит её Полностью open-source и бесплатен для использования 😎
51 016
Совет по Python:
Чтобы посчитать количество вхождений элементов, используйте
Counter из модуля collections
Например у нас словарь, где ключ — это ID устройства, а значение — его производитель.
devices_vendors = {
'device001': 'Cisco',
'device002': 'Juniper',
'device003': 'Cisco',
'device004': 'Arista',
'device005': 'Cisco'
}vendor_counts = Counter(devices_vendors.values()).values()), т.е. список вендоров: ['Cisco', 'Juniper', 'Cisco', 'Arista', 'Cisco'], и Counter считает, сколько раз каждый встретился.
> Выводим и получаем:
Counter({'Cisco': 3, 'Juniper': 1, 'Arista': 1})51 016
Наткнулся на отличную платформу для практики: Pybites Bites of Py
Это интерактивные мини-задачи (байты) по Python, которые ты решаешь прямо в браузере.
Твой код сразу тестируется
> Короткие и прикладные задачи
> Всё онлайн, ничего ставить не нужно
> Прокачка Python навыков и стандартной библиотеки
> Отлично подходит для новичков и опытных
Попробовать можно бесплатно:
-> https://pybitesplatform.com/bites/demo
👉 @PythonPortal
51 016
Использование декоратора dataclass в Python
Декоратор
dataclass упрощает создание классов, которые в основном хранят данные. Он автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__, __repr__ и другие. Это снижает многословность кода, сохраняя при этом его ясность и функциональность.
На фото приведены два примера. В первом мы используем декоратор dataclass, поэтому явно не добавляем методы __init__, __repr__ и __eq__. Они автоматически добавляются декоратором.
Во втором примере показано, как выглядел бы тот же код без использования декоратора dataclass. Видно, что такой код гораздо длиннее
Ставь лайк если пост был полезным 🪑
👉 @PythonPortal51 016
Это гайд “Python Logging With Loguru” рассказывает о том, как упростить логирование в Python с помощью библиотеки
Loguru — удобной и мощной альтернативы стандартному logging
Примеры кода показаны для реальных задач, от простой отладки до продакшен-логирования.
Приятного изучения 💪
👉 @PythonPortal51 016
+9
Пожалуйста, перестань использовать Python как 15 лет назад. Лучше начни применять эти практики
Прожми лайк, если понравилось — 👍
👉 @PythonPortal
51 016
Принёс полезное — базу актуальных бесплатных API, которую регулярно обновляют 😇
Внутри аж 403 штуки на любой вкус: от игр и погоды до финансов и здоровья
Алгоритмы присваивают рейтинг каждому API на основе надежности, частоты ошибок и времени отклика
Если апишка перестает работать или становится платной, она теряет рейтинг и удаляется с сайта
👉 @PythonPortal
51 016
Cкрипт из 3 строк, чтобы автоматически открыть Google Earth или любой другой сайт
>
import webbrowser
# Укажем ссылку на Google Earth
google_earth_url = 'https://earth.google.com/'webbrowser.open(google_earth_url)51 016
В копилку лайфхаков: если открыть любой репо на GitHub и поменять "
hub" на "podcast" в URL — за считанные секунды он превратится в аудиоподкаст
Можно слушать, пока делаешь кофе или дебажишь прод 🤔
Опенсорс и бесплатно
👉 @PythonPortal51 016
Нужны фейковые данные для тестов или демо? Попробуй пакет Faker — отличная библиотека
from faker import Faker # импортируем библиотеку Fakerfake = Faker() # создаём объект генератораprint(fake.name()) # Например: Paul Lynn
print(fake.name()) # Например: Keith Sotoprint(fake.address())
# Например:
# Unit 6944 Box 5854
# DPO AA 14829Faker('ru_RU')), а также умеет создавать email, номера, даты, компании и т.д 🤙
👉 @PythonPortal51 016
В копилку лайфхаков: если заменить
.com на .dev в URL любого репозитория GitHub — репозиторий откроется в VS Code прямо в браузере
Идеально для быстрого просмотра и редактирования кода без установки 🤤
👉 @PythonPortal51 016
+1
Вот классный бот, который превращает Telegram в консоль для управления сервером Linux
ServerManagementTelegramBot — проект на aiogram 3.x, с которым можно:
> смотреть загрузку CPU, RAM, диска
> запускать shell-команды прямо из чата
> управлять файлами на сервере (скачивать, удалять, просматривать)
А также добавлять собственные команды через JSON-конфиг
Отлично подойдёт для своих VPS или просто как pet-проект для практики. Советую заценить — будет полезно и интересно 💪
👉 @PythonPortal
51 016
Интерфейс с перетаскиванием для создания ИИ-агентов
Langflow — это мощный визуальный инструмент для создания и развертывания ИИ-агентов и рабочих процессов без единой строки кода.
Поддерживает все основные LLM, векторные базы данных и другое.
Полностью open-source, более 62 тысяч звёзд 😮
👉 @PythonPortal
51 016
Гвидо — создатель Python
Гэндальф — волшебник из «Властелина колец»
Дарт Вейдер — злодей из вселенной «Звёздных войн»
Что у них общего?
Это примеры, которые я использовал, чтобы показать, как оператор
* (splat) позволяет разворачивать итерируемые объекты 😂
👉 @PythonPortal51 016
Полная реализация Transformer на PyTorch
Чёткое и наглядное объяснение, как работают трансформеры — без воды
Всё на Python, максимально понятно
-> https://www.k-a.in/pyt-transformer.html 💪
👉 @PythonPortal
51 016
Вы можете установить
UV_TORCH_BACKEND=auto, и uv автоматически установит подходящую версию PyTorch с поддержкой CUDA для вашей машины — без какой-либо настройки. 😊
👉 @PythonPortal51 016
OpenAI запустила бесплатные курсы по ИИ
25 марта OpenAI представила Academy — новый центр для изучения ИИ и машинного обучения.
Он создан, чтобы сделать понимание ИИ простым, доступным и бесплатным.
Курсы как для новичков, так и для инженеров.
И это полностью бесплатно.
> Доступ к OpenAI Academy здесь: http://academy.openai.com 💪
👉 @PythonPortal
