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 50 848 подписчиков, занимая 2 556 место в категории Технологии и приложения и 12 135 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 50 848 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -463, а за последние 24 часа — -46, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.25%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.67% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 705 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 377 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 15.
- 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 02 сентября, 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.
50 848
Подписчики
-4624 часа
-1857 дней
-46330 дней
Архив постов
50 848
Как создавать красивые карты в Python с помощью библиотеки Prettymaps
Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй
prettymaps
Для начала установи необходимые зависимости через pip:
pip install -U prettymaps "osmnx>=1.9.3,<2.0" "git+https://github.com/abey79/vsketch@1.0.0"import prettymaps
plot = prettymaps.plot('Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands')plot() принимает один из следующих вариантов запроса:
🔹Адрес (например, "Porto Alegre")
🔹Координаты (например, (-30.0324999, -51.2303767))
🔹Границы в формате GeoDataFrame
Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal50 848
Ловите крутейший ресурс для изучения нейронных сетей
Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском)
Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению
Сохраняй и делись с другом 🍯
👉 @PythonPortal
50 848
+4Модификаторы доступа в Python
Разбираем, как
public, protected и private переменные и методы управляют доступом внутри классов
Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
👉 @PythonPortal50 848
Откопал шикарную штуку — Python Tutor
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
👉 @PythonPortal
50 848
Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA
1. Одновариативный анализ
df.hist() — гистограмма числовых колонок
sns.boxplot(data=df, y='col') — боксплот распределения
sns.kdeplot(data=df['col']) — график плотности
df['col'].value_counts().plot(kind='bar') — столбчатая диаграмма частот
2. Двухвариативный анализ
sns.scatterplot(data=df, x, y) — диаграмма рассеяния
sns.regplot(data=df, x, y) — рассеяние + линия регрессии
sns.barplot(x, y, data=df) — сравнение категорий по значениям
sns.violinplot(data=df, x, y) — распределение по категориям
sns.boxplot(x, y, data=df) — сравнение распределений
3. Многовариативный анализ
sns.pairplot(df) — матрица scatter-графиков
sns.heatmap(df.corr(), annot=True) — тепловая карта корреляций
sns.jointplot(data=df, x='x', y='y') — scatter + распределение
plt.scatter(x, y, c=z) — scatter с цветом по переменной
sns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z') — scatter с цветовой категорией
4. Временные ряды
df.plot(x='date', y='value') — базовый временной график
df.rolling(window).mean().plot() — скользящее среднее
seasonal_decompose(df['col']) — разложение временного ряда
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value') — временной ряд с интервалами
5. Текстовый анализ
WordCloud().generate(text) — облако слов
FreqDist(words).plot() — частотный график
sns.barplot(x=words, y=frequencies) — частоты слов в столбиках
6. Кастомизация
plt.title('Заголовок') — заголовок
plt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y') — подписи осей
plt.xticks(rotation=45) — поворот подписей
plt.tight_layout() — авторасстановка
plt.figure(figsize=(10, 6)) — размер графика
7. Сохранение и показ
plt.show() — показать график
plt.savefig('график.png') — сохранить
plt.close() — закрыть окно графика
👉 @PythonPortal50 848
• infosec - это один из самых ламповых каналов по информационной безопасности, где говорят об истории ИТ, публикуют актуальные новости и пишут технический материал на разные темы:
- Что из себя представляет официально взломанный iPhone от Apple?
- Кому и для чего выдавалось разрешение на ношение сотового телефона?
- Бесплатные курсы для ИБ специалистов на различные темы;
- Бесплатный бот, который проверит файлы на предмет угроз более чем 70 антивирусами одновременно.
• Присоединяйся, у нас интересно: @it_secur
50 848
+8
10 популярных методов множеств в Python
Эти методы должен знать каждый питонист
👉 @PythonPortal
50 848
Принёс шпаргалку с 12 командами Git, которые «должен знать каждый разраб»
Сохраняем и пользуемся
К слову, Git на днях отметил своё 20-летие — 7 апреля 2005 года Линус Торвальдс написал его всего за пару недель, чтобы заменить BitKeeper при разработке ядра Linux
С тех пор без Git не обходится почти ни один проект ✌️
👉 @PythonPortal
50 848
+4
Прокачай Python с lambda и однострочниками
От простых выражений до продвинутых приёмов с
map, filter, reduce, условными операторами и даже словарными включениями
Сохрани себе и используй как шпаргалку
👉 @PythonPortal50 848
Генерируем QR-код для подключения к Wi-Fi
Давай мы покажем, как создать QR-код, с помощью которого моментально можно будет подключиться к Wi-Fi
Нам понадобится всего одна библиотека питона. Открой консоль и запусти там вот этот код:
pip install wifi_qrcode_generatorwifi_qrcode_generator
🔹Сгенерировать QR-код
🔹Сохранить QR-код как изображение
import wifi_qrcode_generator as qr
qrCode = qr.wifi_qrcode('название WIFI', False, 'WPA', 'пароль')
qrCode.show()
qrCode.save("my_wifi_qr.png")
50 848
Python vs R для анализа данных
Сравнение популярных команд в pandas и dplyr. Удобно, когда нужно быстро перейти с одного языка на другой или работать в смешанной среде
Сохраняй, чтобы не искать второй раз 🤔
👉 @PythonPortal
50 848
⚡ Совет на 2025 год — не трать деньги на дорогие IT-курсы!
Обучение стоит дорого, но в Telegram слили топовый контент по программированию: курсы, статьи, видео и гайды — всё бесплатно:
👩💻 JavaScript 👩💻 React
👩💻 Python 👩💻 Docker
👩💻 Java 🖼️ Spring
👩💻 C# 👩💻 Game Dev
👩💻 С/С++ 👩💻 DevOps
👣 GoLang 🖼️ Redis
👩💻 Kotlin 👩💻 Mob Dev
🖼️ PHP 🖥 SQL
🖼️ Swift 👩💻 Kubernetes
Не плати за то, что можно получить бесплатно — подписывайся и учись👆
50 848
+5
ТОП-20 Python однострочников
— списки, словари, строки
— файловый ввод
— HTTP-сервер
— палиндромы, факториалы и многое другое
Сохрани себе, чтобы не забыть 🔨
👉 @PythonPortal
50 848
Памятка для питонистов: самые часто используемые функции NumPy с примерами
Сохраняй — чтобы держать под рукой 🤨
👉 @PythonPortal
50 848
Мои коллеги из Яндекса создали сильнейшие IT каналы 🔥
Наше кредо — программирование не сложно, просто никто не объяснял нормально.🐍 Ghostly Python - Разбираем код, автоматизируем рутину, пишем ботов, скрипты и полезные утилиты. Все что нужно для уверенного старта в программировании на Python. ☕️ Easy Java - вскрываем Java изнутри. Все тонкости этого универсального языка в одном канале, врывайся! 😎 IT Syndicate - гигабайты свежего материала по всем направлениям. GameDev, InfoSec, Frontend - и это лишь малая часть..
50 848
Нашёл для вас классный инструмент для анализа кода — Radon
Он помогает понять, где функции становятся слишком сложными и сколько тестов на них реально нужно
В отличие от обычных линтеров, Radon даёт численные метрики и чёткую картину перегруженности кода.❤️
Работает с Python 2.7–3.12, не требует зависимостей, можно запускать в терминале или интегрировать в CI/CD
👉 @PythonPortal
50 848
Топ-50 важных функций Python
Самая нужная подборка для разработчиков — с краткими описаниями, в таблице, удобно и понятно
⏩Скачать PDF
👉 @PythonPortal
50 848
+2
Манипуляции с PDF с помощью Python
1. Извлечь текст из PDF
2. Извлечь изображения из PDF
3. Объединить несколько PDF в один
4. Разделить PDF на отдельные страницы
👉 @PythonPortal
