Python Portal
Открыть в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @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 50 972 подписчиков, занимая 2 608 место в категории Технологии и приложения и 12 052 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 972 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 712, а за последние 24 часа — -21, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.89%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.54% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 042 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 825 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 21.
- 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 04 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.
50 972
Подписчики
-2124 часа
-1137 дней
+71230 дней
Архив постов
50 968
Сделайте загрузку данных в PyTorch в 5 раз быстрее! 🫵
Обычно при обучении на GPU:
🟢to(device) переносит данные на GPU.
🟢Затем все вычисления выполняются на GPU.
Это означает, что когда GPU занят, CPU простаивает, и наоборот. Однако это можно оптимизировать с помощью закрепления памяти (memory pinning).
Как это работает:
— Пока модель обучается на первом мини-батче, CPU может передавать второй мини-батч на GPU.
— Это позволяет GPU сразу же начать обработку нового мини-батча без ожидания.
Включить эту оптимизацию очень просто:
☑ Установите pin_memory=True в объекте DataLoader.
☑ При передаче данных используйте: .to(device, non_blocking=True).
☑ Дополнительно укажите num_workers в DataLoader для еще большей оптимизации.
Прирост скорости очевиден!
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Принёс вам классный ресурс для изучения паттернов проектирования
На сайте Refactoring Guru собрали примеры для каждого паттерна на таких языках, как C#, Java, Python, PHP, Rust и ещё куча других.
Всё удобно разложено по категориям — порождающие, структурные, поведенческие.
Примеры суперпонятные, с кодом и пояснениями.
👉 Смотрите сами
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Это — база по Machine Learning и Data Science, которая заменит вам сотни тг-каналов и сайтов. Фишка в том, что здесь опытные ML-специалисты первыми освещают новости сферы, пишут емкие разборы статей и делятся прикладными материалами.
И канал – только часть клада: ребята сделали целый сайт с научными лонгридами, ML-соревнованиями и свежими вакансиями индустрии.
Теперь вся жизнь ML-специалиста собрана в одном месте: Data Secrets
50 968
Файл содержит вопросы и ответы для собеседований по Git и GitHub.
В нем рассматриваются основные концепции, такие как контроль версий, создание и управление репозиториями, работа с ветками, команды для коммитов, пушей, пулов и мерджей, а также различия между Git и SVN. 📰
⚡Также затрагиваются вопросы управления доступом, разрешения конфликтов и использования стэша
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Вот пример кода на Python, который показывает, как из частиц Стандартной модели формируются атомы и молекулы.
class Particle:
def __init__(self, name, type_, charge, mass):
self.name = name
self.type_ = type_
self.charge = charge
self.mass = mass
class Proton:
def __init__(self):
self.quarks = [Particle("Up", "Quark", "+2/3", 0.0022),
Particle("Up", "Quark", "+2/3", 0.0022),
Particle("Down", "Quark", "-1/3", 0.0047)]
self.charge = "+1"
class Neutron:
50 968
Бот для торговли криптовалютами на Python
🟢Автоматическая торговля — позволяет запускать торговые стратегии на различных биржах.
🟢Backtesting — тестирование стратегий на исторических данных.
🟢Стратегии на Python — возможность создавать и кастомизировать стратегии.
🟢Поддержка множества бирж — Binance, Bybit, Kraken и другие.
🟢Telegram-бот — для управления и мониторинга работы бота удаленно.
Если интересуешься алгоритмической торговлей, это мощный инструмент для разработки и тестирования стратегий 🔥
🔜 ссылка
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Курс линейной алгебры - Математика для машинного обучения и генеративного ИИ
Курс охватывает основы линейной алгебры, включая векторы, матрицы, операции с ними и методы решения систем линейных уравнений.
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
50 968
+3
4 уровня написания словаря Python 👆
🍩Создание простого словаря с парами ключ-значение. Пример включает создание словаря person с ключами name,
age и city.
🍩Описано, как получать и изменять значения в словаре. Пример демонстрирует доступ к значению по ключу и изменение значения ключа age.
🍩 Показано, как добавлять и удалять пары ключ-значение в словаре. Пример включает добавление нового ключа email и удаление ключа city.
🍩Описаны методы работы со словарями, такие как keys(), values(), items(), get() и pop(). Примеры демонстрируют использование этих методов для получения ключей, значений, пар ключ-значение, извлечения значений и удаления элементов.
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Нажмите на ссылку: Вход
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
50 968
Скрипт мониторинг YouTube каналов 🔥
Скрипт Telegram бот который отслеживает каналы YouTube и отправляет мгновенные уведомления в группы Telegram при загрузке новых видео. Идеально подходит для менеджеров сообществ и создателей контента, которые хотят держать свою аудиторию в курсе событий.
🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: requests , pyTelegramBotAPI
🖥 База данных: -
⛓ Скачать скрипт
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 968
Книга "Mathematics for Machine Learning" (MML) — это учебник по математическим основам машинного обучения.
Она охватывает ключевые темы из математики, которые необходимы для понимания алгоритмов машинного обучения.
🟢Линейная алгебра – векторы, матрицы, собственные значения, сингулярное разложение.
🟢Анализ (исчисление) – градиенты, частные производные, оптимизация.
🟢Вероятность и статистика – случайные переменные, распределения, байесовская теория.
🟢Оптимизация – градиентный спуск, методы Ньютона.
🟢Применение в машинном обучении – примеры алгоритмов с математической точки зрения.
Это отличное введение в математику для тех, кто хочет глубже понять принципы машинного обучения. ❤️
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
50 968
🔒 7539 ГБ платного контента для программистов утекли в Telegram
Выбирай направление и обучайся:
👩💻 Java — 644 ГБ
🖥 Python — 724 ГБ
🖥 Frontend — 981 ГБ
🖥 Backend — 817 ГБ
👩💻 Все языки — 4373 ГБ
Пост удалится через 48 часов 🕔
50 968
18 распространенных портов, о которых стоит знать
FTP (21, TCP) – Протокол передачи файлов
SSH (22, TCP) – Безопасный удалённый доступ (Secure Shell)
Telnet (23, TCP) – Удалённый вход (незащищённый)
SMTP (25, TCP) – Простой протокол передачи почты
DNS (53, TCP/UDP) – Запросы системы доменных имён
DHCP Server (67, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (сервер)
DHCP Client (68, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (клиент)
HTTP (80, TCP) – Протокол передачи гипертекста (основа веб-сайтов)
POP3 (110, TCP) – Протокол получения почты (версия 3)
NTP (123, UDP) – Протокол времени в сети
NetBIOS (139, TCP) – Служба NetBIOS
IMAP (143, TCP) – Протокол доступа к электронной почте
HTTPS (443, TCP) – Защищённый HTTP (SSL/TLS)
SMB (445, TCP) – Протокол совместного использования файлов и принтеров
Oracle DB (1521, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных Oracle
MySQL (3306, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных MySQL
RDP (3389, TCP) – Протокол удалённого рабочего стола
PostgreSQL (5432, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных PostgreSQL
😦 Эти порты используются в администрировании серверов, сетевой безопасности и разработке приложений.
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
50 968
Краткий курс DeepSeek-R1
Узнайте об инновационном подходе с использованием обучения с подкреплением, который лежит в основе DeepSeek-R1, и исследуйте, как этот инструмент достигает производительности, сопоставимой с промышленными гигантами, такими как o1 от OpenAI, но с гораздо меньшими затратами
Вы изучите его архитектуру, практическое применение и способы развертывания этой модели, чтобы использовать ее передовые аналитические способности для собственных проектов. 🧔♂️
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
50 968
Ниже приведён прикладной пример использования библиотеки NetworkX для решения простой задачи на графах: представим, что у нас есть небольшая сеть дорог в городе, и мы хотим найти самый быстрый маршрут от склада до магазина с учётом скоростей на участках дорог.
- Узлы графа (nodes) — это перекрёстки.
- Рёбра графа (edges) — это дороги между перекрёстками.
- У каждого ребра есть:
- длина дороги (в километрах),
- скорость (км/ч), с которой можно проехать этот участок.
Целевая метрика: время в пути (в часах). Мы хотим найти кратчайший (по времени) путь, а не по географическому расстоянию.
import networkx as nx
def build_city_graph():
"""
Создаёт и возвращает ориентированный граф (DiGraph) с атрибутами:
- distance (км)
- speed (км/ч)
"""
G = nx.DiGraph()
# Добавим несколько перекрёстков (можно просто добавлять рёбра,
# тогда вершины создадутся автоматически)
50 968
Шпаргалка по синтаксису Python.
Сохраняем и пользуемся 😁
👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст
50 968
ПИШЕМ СОБСТВЕННЫЙ WEB-FRAMEWORK НА PYTHON
Видео посвящено созданию простого веб-фреймворка на Python, его интеграции с Gunicorn и организации маршрутизации. 🔥
📲 Источник: тык
👉 @PythonPortal | #видео
50 968
🚩 Единая точка входа в IT!
Теперь всё, что нужно для твоего роста, собрано в одном месте: статьи, материалы, вакансии, задачи и вопросы с собеседований для каждого направления!
Выбирай сферу и становись частью IT сообщества:
👩💻 Frontend 👩💻 Node.js
👩💻 Python 👩💻 Java
👣 Golang 👣 Rust
🖥 PHP 🖥 Ruby
👩💻 Android 👩💻 iOS
🖥 Общее IT 👩💻 QA
📆 Митапы 👨💻 Вакансии
А также у нас есть собственная платформа для подготовки к собеседованиям!
🔹 Прогресс и история подготовки
🔹 Фильтры по технологиям и сложности
🔹 Интерактивные тренажёры для практики
🔹 4000+ вопросов для подготовки к собеседованиям
🔖 Всё для вашего направления — в одном месте, без лишних подписок.
50 968
Тренируйте и оценивайте все свои модели машинного обучения сразу! ⚔️
Представляем Lazy Predict — библиотеку Python, которая позволяет тренировать, тестировать и оценивать все ваши модели машинного обучения одновременно всего с несколькими строками кода.
Вы можете установить библиотеку Lazy Predict для Python с помощью следующей команды:
pip install lazypredict