Python Portal
Відкрити в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Показати більше
📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Portal
Канал Python Portal (@pythonportal) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 50 964 підписників, посідаючи 2 610 місце в категорії Технології та додатки та 12 051 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 964 підписників.
За останніми даними від 03 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 726, а за останні 24 години на -18, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.99%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.44% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 092 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 772 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 21.
- 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
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 листопада, 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.
50 964
Підписники
-1824 години
-1097 днів
+72630 днів
Архів дописів
50 969
💩 Подробный обзор более 100 распространенных операций для фундаментальных структур данных Python, включая списки, словари, наборы, кортежи и строки.
Примеры сортировок и фильтраций, проверка ключей, получение значений, срезы, объединение списков в словарь, форматирование строк и много чего интересного. Всё разбито по структурам.
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 969
Отомстил Binance
Буба работал управляющим в Binance в России. Площадка — всё, и теперь он создал свой канал.
❗️Перед уходом Binance украл у него 200.000$
Теперь он помогает подписчикам выбирать правильные биржи и когда ждать биткоин по 120.000$.
Этой информации нет в интернете — только тут:
📈 Топ-3 проверенных биржи
🪙 Альты, на которых вы сделаете +500% за декабрь
💬 Чат на 6.000+ инвесторов
Буба рассказывает обо всех секретах торговли на крипторынке.
Трейдерский опыт и знания, которых нет нигде:
t.me/+TT9qMUF_Q1Q3MDYy
50 969
120+ проектов на Python с исходным кодом 🤬
Вот некоторые из них:
🟡telegram-bot
🟡text_to_speech
🟡Captcha Generator
🟡Music Player GUI
🟡Chatbot
🟡Convert an Image to PDF
🟡Bouncing Ball Simulator
⛓ Скачать
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 969
GitHub – всё?
90% контента генерится через ChatGPT, а реально полезные материалы собирают мало просмотров и не выводятся в топ.
Хорошо, что есть канал Технологичка. Там тима айтишников ручками отсматривают и выкладывают самую годноту. Все материалы отсортированы по темам и категориям:
🖥 Статьи для Python разработки
🖥 Статьи для Frontend разработки
🖥 Статьи для Java разработки
🖥 Статьи для C/C++ разработки
🖥 Статьи для C# разработки
🖥 Статьи для PHP разработки
👣 Статьи для Go разработки
👩💻 Статьи для Android разработки
👩💻 Статьи для iOS разработки
🖥 Статьи для безопасников
👩💻 Статьи для разработчиков игр
🖥 Статьи для тестировщиков
🖥 Статьи для DevOps-инженеров
В общем, пользуйтесь, других таких каналов вы не найдете: https://t.me/+TKUZnvBpK2lhOTNk
50 969
Революция в симуляции физического мира и робототехнике с помощью генеративного ИИ 😏
Genesis — это генеративный физический движок и платформа симуляции, созданная для моделирования физических миров с высокой реалистичностью
🛑Написан на Python, но при этом работает в 10–80 раз быстрее существующих GPU-ускоренных движков, таких как Isaac Gym и MJX
🛑Поддерживает симуляцию со скоростью до 430,000 раз быстрее реального времени
🛑Автоматическое создание 4D-динамических миров
🛑Генерация заданий для роботов, движений камер, политик для управления роботами, функций вознаграждения, интерактивных 3D-сцен и многого др
🛑обучение политики локомоции для робота занимает всего 26 секунд на видеокарте RTX 4090
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 969
Скрипт Telegram бота на основе нейронных сетей для генерации текстов, создания изображений, транскрибации аудио, с бесплатным периодом, платной подпиской, возможностью взаимодействия с пользователями для администратора
🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: telethon, requests
🖥 База данных: sqlite3
⛓ Скачать скрипт
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 969
Код для анимации движения частиц, которые следуют за полем ветра, визуализированным стрелками.
В этом коде используется библиотека matplotlib для отображения стрелок, которые показывают направление и скорость ветра, и движущихся частиц, которые следуют этому полю.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from noise import pnoise2 # Убедитесь, что установлен пакет noise (pip install noise)
# Параметры сетки и шума
grid_size = 10
num_particles = 200
scale = 0.1 # Масштаб шума
speed = 0.05 # Скорость изменения шума
time_step = 0
# Инициализация начальных позиций частиц
particles_x = np.random.uniform(0, grid_size, num_particles)
particles_y = np.random.uniform(0, grid_size, num_particles)
# Функция для генерации поля ветра с использованием перлин-шума
def generate_wind_field(time):
U = np.zeros((grid_size, grid_size))
V = np.zeros((grid_size, grid_size))
50 969
Ускоряем разработку с FastAPI: плагины, которые упрощают всё 🫣
fastapi-plugins — предоставляет готовые плагины для FastAPI, упрощая интеграцию Redis, PostgreSQL, Prometheus и Sentry. Идеально для быстрой настройки сторонних сервисов в асинхронных приложениях
Он полезен для тех, кто работает с FastAPI и хочет использовать уже готовые решения для типовых задач
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 969
Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения 🖥
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
50 969
🎁Осталось две недели на то что бы стать программистом в 2024
В телеграмм появился канал в котором бесплатно слили весь топовый контент о программировании! Любой материал, всё разбито по хэш-тэгу в закрепе:
📱 Frontend 👩💻 C++
📱 Python 🤔 Hacking
📱 Java 👩💻 Golang
📱 C# 👩💻 Linux
👩💻 Lua 👩💻 php
👩💻 Kotlin 👩💻 Git
👩💻 Assembler 👩💻 Swift
🖥 SQL 👩💻 Mob. Develop
👣 Backend 🐞 Qa Automation
🖥 Arduino 🖥 Desing
Успей подписаться❗️ @CodHub_tg
50 969
Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом 🎩
Автор: Бухарев Р.С.
Год: 2024
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
50 969
Пример кода, который моделирует взаимодействие материи и антивещества.
В нем мы создадим простую симуляцию, где частицы вещества и антивещества движутся в пространстве и аннигилируют при столкновении.
Этот пример визуализирует, как происходит аннигиляция, что является ключевой концепцией антивещества.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
# Параметры симуляции
num_particles = 50 # Число частиц вещества и антивещества
box_size = 10 # Размер области
# Начальные позиции и направления для частиц вещества и антивещества
positions_matter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
positions_antimatter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
velocities_matter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
velocities_antimatter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
# Создание графика
50 969
Руководство по использованию библиотеки Matplotlib для построения графиков в Python 🖥
🟡введение в Matplotlib
🟡базовый синтаксис
🟡описаны способы настройки осей, заголовков, подписей и легенд для улучшения визуализации
🟡рассматривается, как визуализировать различные типы данных с помощью Matplotlib, используя массивы и списки
🟡включены советы по кастомизации графиков, добавлению цветов и стилей линий
Это руководство идеально подходит для начинающих
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 969
Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium 🥷
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
50 969
🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.
Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.
Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data
50 969
Python глазами хакера
Авторы: Н. Марков, И. Афанасьев, Т. Бабичева, И. Русанен, В. Паперно, В. Линьков, Е. Дроботун, М. Клинтов
Год: 2022
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
50 969
Как подключить Google Translate, DeepL и другие сервисы за пару строк кода ⭐️
Translators — это библиотека для Python, которая предоставляет удобный интерфейс для работы с различными популярными онлайн-сервисами перевода. Она поддерживает множество платформ и позволяет использовать их API для перевода текста
☑️ Не требует официальных ключей API (в большинстве случаев), так как использует веб-запросы
☑️ Возможность перевода текста между множеством языков
Пример использования:
from translators.server import translate
text = "Hello, how are you?"
translated_text = translate(text, from_language="en", to_language="fr", engine="google")
print(translated_text) # "Bonjour, comment ça va ?"
