Python Portal
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 50 928 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 50 928 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.
itertools.accumulate, чтобы получить итератор с накопленными суммами.
Можно передать другую бинарную функцию в качестве аргумента, тогда будут возвращаться накопленные результаты этой функции.
Пример:
import itertools
daily_revenues = [100, 120, 90, 110, 80]
# Получаем накопленную выручку
total_revenue_to_date = list(itertools.accumulate(daily_revenues))
print(total_revenue_to_date)
# Вывод: [100, 220, 310, 420, 500]
👉 @PythonPortalЕсли бы «python-полиция» увидела мой код, мне бы дали пожизненное🤡 Один разработчик признался, что даже не подозревал, что локальные импорты это настоящая тема для споров в сообществе. Он регулярно подключает библиотеки прямо внутри функций. «С большой силой приходит и большая ответственность», — отмечает он. PEP 8 рекомендует использовать глобальные импорты, но, как и любое правило, оно имеет исключения. Важно понимать, когда локальные импорты оправданы. Плюсы локальных импортов: • Зависимость видна прямо в момент использования, а не нужно листать файл вверх. • Модули импортируются только при необходимости. • Это может ускорить загрузку модуля, так как не всё сразу тянется в память. • Помогает обходить циклические зависимости (если нет желания решать их «правильным» способом). Минусы, конечно, есть, но в этом посте мы о них умолчим. В большинстве случаев используйте глобальные импорты, но понимайте компромиссы, чтобы при необходимости грамотно применять локальные. 👉 @PythonPortal
pip install oxymouse
👉 @PythonPortalgithub.com на gitmcp.io в его URL, вы попадёте на страницу с MCP-сервером для этого репо. Там будет готовый сниппет конфигурации. 🔨
Просто скопируйте его и вставьте в свою IDE или ИИ-инструмент (например, Cursor, Windsurf или VS Code с поддержкой MCP.)
👉 @PythonPortalДата праздника объясняется расчетом: 2 (двоичная система исчисления) в степени 8 (количество битов в байте). То есть 2^8= 256. Поэтому в обычный год день программиста 13 сентября, а в високосный — 12 сентябряС праздником, коллеги! ☺️ @IT_Portal
import pandas as pd
import re
# Пример данных
df = pd.DataFrame({
'text': [' Hello123! ', 'Email: test@example.com', 'Price is $45.99', 'Call: +91-9876543210']
})
1. Удаление пробелов в начале и конце
df['clean'] = df['text'].str.strip()
2. Удаление всех неалфавитно-цифровых символов
df['clean'] = df['text'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9 ]', '', regex=True)
3. Удаление всех цифр
df['clean'] = df['text'].str.replace(r'\d+', '', regex=True)
4. Извлечение Email адреса
df['email'] = df['text'].str.extract(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+')
5. Извлечение номеров телефонов (пример для Индии)
df['phone'] = df['text'].str.extract(r'\+91[-\s]?(\d{10})')
6. Извлечение цен
df['price'] = df['text'].str.extract(r'\$([\d\.]+)')
7. Замена множества пробелов на один
df['clean'] = df['text'].str.replace(r'\s+', ' ', regex=True)
8. Приведение к нижнему регистру и удаление спецсимволов
df['clean'] = df['text'].str.lower().str.replace(r'[^a-z0-9 ]', '', regex=True)
9. Извлечение только букв или только цифр
df['only_text'] = df['text'].str.extract(r'([a-zA-Z\s]+)')
df['only_digits'] = df['text'].str.extract(r'(\d+)')
10. Пользовательская замена с использованием re.sub()
df['custom'] = df['text'].apply(lambda x: re.sub(r'\W+', '_', x)) # Заменяет все не-словесные символы на _
👉 @PythonPortalpyTelegramBotAPI для взаимодействия с Telegram и guesslang для распознавания языка, а изображения рендерятся с помощью Silicon и шрифта Iosevka.
Проект легко развернуть локально и настроить под свои нужды. 🤩
👉 @PythonPortal# views/__init__.py
from .book_views import BookList, BookDetail
from .library_views import LibraryList, LibraryDetail
from .author_views import AuthorList, AuthorDetail
__all__ = [
"BookList",
"BookDetail",
"LibraryList",
"LibraryDetail",
"AuthorList",
"AuthorDetail",
]
# импорты из модуля/пакета могут оставаться теми же
from views import BookList, BookDetail
👉 @PythonPortal