uk
Feedback
Python Portal

Python Portal

Відкрити в Telegram

Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

Показати більше
Times | ФинансыСітка:Times | ФинансыРосія11 911Технології та додатки2 547

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Portal

Канал Python Portal (@pythonportal) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 52 460 підписників, посідаючи 2 547 місце в категорії Технології та додатки та 11 911 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 52 460 підписників.

За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -783, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.78% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 892 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 3 033 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 25.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як строка, none, true, модуль, peter.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 11 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

52 460
Підписники
-2024 години
-1877 днів
-78330 день
Архів дописів
Python Portal
Python Portal
52 470
Open-source проект Presenton (5K+ звёзд) генерирует презентации из промптов и документов. Поддерживает: - промпт → презентаци
Open-source проект Presenton (5K+ звёзд) генерирует презентации из промптов и документов. Поддерживает: - промпт → презентация - документ → презентация - экспорт PPTX и PDF - шаблоны - самохостинг (Докер) - API - BYOK - Ollama Работает через генерацию + редактирование + экспорт, без привязки к закрытому редактору. GitHub: github.com/presenton/pres 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
👃👃👃 👉 @PythonPortal
👃👃👃 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Нужно понять, какие аргументы переданы в скрипт на Питоне. Для этого используется sys.argv — список, где: sys.argv[0] — имя с
Нужно понять, какие аргументы переданы в скрипт на Питоне. Для этого используется sys.argv — список, где: sys.argv[0] — имя самого скрипта дальше идут все переданные параметры запуска 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Библиотека Python itertools содержит много полезных функций. Одна из них — compress(), которая возвращает итератор по элемент
Библиотека Python itertools содержит много полезных функций. Одна из них — compress(), которая возвращает итератор по элементам из data, для которых соответствующий элемент в selectors равен True. Вот пример:

Python Portal
Python Portal
52 470
Непереводимая игра слов
Непереводимая игра слов

Python Portal
Python Portal
52 470
Не тратьте токены вашего AI на исследование проекта Создайте локальный семантический граф вашего кода с помощью этого инструм
Не тратьте токены вашего AI на исследование проекта Создайте локальный семантический граф вашего кода с помощью этого инструмента: ✓ –92% вызовов внешних инструментов ✓ Исследование кода на 71% быстрее ✓ Поддержка Claude Code, Cursor, Codex и OpenCode Локально и с открытым исходным кодом: → http://github.com/colbymchenry/codegraph 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Наследование в Python меняет путь поиска атрибутов, также известный как «method resolution order» (MRO): class Child: pass Ch
Наследование в Python меняет путь поиска атрибутов, также известный как «method resolution order» (MRO): 
class Child:
    pass

Child.__mro__   # (__main__.Child, object)

class Child(Parent):
    pass

Child.__mro__   # (__main__.Child, __main__.Parent, object)
То есть MRO показывает, в каком порядке Python будет искать методы и атрибуты: сначала в классе потомке, затем в родителях по цепочке, и в конце — в базовом object. @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
😢😢😢 👉 @PythonPortal
😢😢😢 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
«Introduction to Algorithms» — выдающийся университетский ресурс для всех, кто изучает алгоритмы и компьютерные науки. Книга
«Introduction to Algorithms» — выдающийся университетский ресурс для всех, кто изучает алгоритмы и компьютерные науки. Книга охватывает вычислительную сложность, структуры данных, алгоритмы на графах, динамическое программирование, методы «разделяй и властвуй», жадные алгоритмы, рандомизированные алгоритмы и многие математические основы современной компьютерной науки. Особенно ценно здесь сочетание математической строгости и практического алгоритмического мышления. Это одна из тех книг, которые сильно меняют подход к анализу задач, эффективности и самим вычислениям. Обязательный инструмент в библиотеке любого разработчика и инженера, работающего в сфере компьютерных наук. https://www.cs.mcgill.ca/~akroit/math/compsci/Cormen%20Introduction%20to%20Algorithms.pdf 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
«Open Data Structures» — ещё один очень полезный бесплатный ресурс для всех, кто изучает структуры данных и алгоритмы. Книга
«Open Data Structures» — ещё один очень полезный бесплатный ресурс для всех, кто изучает структуры данных и алгоритмы. Книга разбирает реализацию и анализ базовых структур: списков на массивах, связных списков, хеш-таблиц, бинарных деревьев, красно-чёрных деревьев, куч, алгоритмов сортировки, графов и структур данных для работы с целыми числами. Это полноценный открытый учебник для изучения одной из фундаментальных тем компьютерных наук и хороший референс, который стоит держать под рукой. https://opendatastructures.org/ods-python.pdf 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире 19 мая(уже завтра!) в 19:00 по мск пр
🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире 19 мая(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика. Почему точно нужно прийти: 📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. 🔍 Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

Python Portal
Python Portal
52 470

Python Portal
Python Portal
52 470
Во многих приложениях требуется отображение строк в целые числа. В Python это обычно выглядит так: d = {"apple": 100, "banana
Во многих приложениях требуется отображение строк в целые числа. В Python это обычно выглядит так: 
d = {"apple": 100, "banana": 200, "cherry": 300}
Если ключей 1 миллион, это может потреблять много памяти — больше 100 байт на ключ. Наш слон опубликовал новую библиотеку, которая использует около 9 байт на ключ. Да, всего 9 байт. Использование выглядит так: 
from fastconstmap import ConstMap

d = {"apple": 100, "banana": 200, "cherry": 300}
m = ConstMap(d)

m["apple"]                  # -> 100
m.get_many(["banana", "cherry"])  # -> [200, 300]
Она может быть значительно быстрее (например, до 2 раз в некоторых случаях), чем стандартный словарь. Также её можно сериализовать и десериализовать на диск или в сеть для удобного повторного использования. https://pypi.org/project/fastconstmap/ гитхаб: https://github.com/lemire/fastconstmap 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Преврати любую авторегрессионную языковую модель в диффузионную языковую модель. dLLM — это Python-библиотека, которая объединяет обучение и оценку диффузионных языковых моделей. Её также можно использовать, чтобы превратить ЛЮБУЮ авторегрессионную языковую модель в диффузионную языковую модель с минимальными вычислительными затратами. 100% открытый исходный код. 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Методы в Python хранятся на уровне класса, а не экземпляра. Тогда как Python находит метод при вызове x.m()? Правило ICPO: Сн
Методы в Python хранятся на уровне класса, а не экземпляра. Тогда как Python находит метод при вызове x.m()? Правило ICPO: Сначала Python ищет атрибут в экземпляре (_i_nstance). Если не найден — проверяет класс (_c_lass). Дальше — родительские классы (_p_arent). В конце — object, корневой базовый класс (_o_bject). Именно поэтому метод можно определить один раз в классе, а использовать через любой экземпляр. 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Google выпустила свои официальные skills для AI-агентов. Компания опубликовала 13 skills, совместимых с Claude Code, Cursor,
Google выпустила свои официальные skills для AI-агентов. Компания опубликовала 13 skills, совместимых с Claude Code, Cursor, Copilot и другими агентами. Они позволяют агентам выполнять продвинутые задачи и автоматизировать сложные рабочие процессы. Это бесплатно и с открытым исходным кодом : https://github.com/google/skills 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
🙂🙂🙂 👉 @PythonPortal
🙂🙂🙂 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Релиз Pyrefly type checker 1.0.0 уже здесь: https://pyrefly.org/blog/v1.0/ Вот основные улучшения: 🐍 Обновлённая диагностика стала в 2–125 раз быстрее 🐍 Полная проверка типов ускорена на 20–36% 🐍 Первичная индексация при первом сканировании стала в 2–3 раза быстрее 🐍 Использование памяти снижено на 40–60% 🐍 Добавлен отчёт о покрытии type checking 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Вот Django-шпаргалка Что бы ты в неё добавил? 👉 @PythonPortal
Вот Django-шпаргалка Что бы ты в неё добавил? 👉 @PythonPortal

Python Portal
Python Portal
52 470
Регулярные выражения в python Регулярные выражения (regex) в Python используются для поиска, соответствия и манипулирования строками на основе шаблонов. В Python регулярные выражения реализованы в модуле re Основные функции модуля re: 🔸re.match(): Проверяет, соответствует ли начало строки заданному шаблону. 🔸re.search(): Ищет шаблон в строке и возвращает первый найденный совпадающий объект. 🔸re.findall(): Находит все совпадения шаблона в строке и возвращает их в виде списка. 🔸re.finditer(): Находит все совпадения шаблона и возвращает их в виде итератора. 🔸re.sub(): Заменяет все совпадения шаблона на заданную строку. 🔸re.split(): Разделяет строку по заданному шаблону. Примеры использования: 
import re

# Пример строки
text = "The rain in Spain falls mainly in the plain."

# 1. re.match()
match = re.match(r'The', text)
if match:
    print("Match found:", match.group())
else:
    print("No match found")

# 2. re.search()
search = re.search(r'rain', text)
if search:
    print("Search found:", search.group())
else:
    print("No search found")

# 3. re.findall()
findall = re.findall(r'in', text)
print("Findall results:", findall)

# 4. re.finditer()
finditer = re.finditer(r'in', text)
for match in finditer:
    print("Finditer match:", match.group(), "at position", match.start())

# 5. re.sub()
substitute = re.sub(r'rain', 'snow', text)
print("Substitute result:", substitute)

# 6. re.split()
split = re.split(r'\s', text)
print("Split result:", split)
Объяснение примера: > re.match(r'The', text): Проверяет, начинается ли строка text с "The". > re.search(r'rain', text): Ищет первое вхождение "rain" в строке text. > re.findall(r'in', text): Находит все вхождения "in" в строке text. > re.finditer(r'in', text): Возвращает итератор, который перебирает все вхождения "in" в строке text. > re.sub(r'rain', 'snow', text): Заменяет все вхождения "rain" на "snow" в строке text. > re.split(r'\s', text): Разделяет строку text по пробелам (символы пробела). Дополнительные примеры шаблонов: \d: Любая цифра. \D: Любой символ, кроме цифры. \w: Любая буква, цифра или символ подчеркивания. \W: Любой символ, кроме буквы, цифры или символа подчеркивания. \s: Любой пробельный символ. \S: Любой непробельный символ. .: Любой символ, кроме новой строки. ^: Начало строки. $: Конец строки. *: 0 или более повторений. +: 1 или более повторений. ?: 0 или 1 повторение. {n}: Ровно n повторений. {n,}: n или более повторений. {n,m}: От n до m повторений. Регулярные выражения мощный инструмент для работы с текстом, и они могут быть полезны в самых разных задачах, от простой проверки ввода до сложного парсинга текста. 💊 👉 @PythonPortal