Python Portal
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 51 049 підписників, посідаючи 2 618 місце в категорії Технології та додатки та 12 065 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 51 049 підписників.
За останніми даними від 29 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 709, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.50%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.61% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 852 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 866 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
- 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 30 жовтня, 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.
from pathlib import Path
p = Path('/usr/local/bin')
👉 @PythonPortaldef multiple_generator(x, n):
for i in range(1, n + 1):
yield x * i
multiples_of_5 = multiple_generator(5, 3)
print(next(multiples_of_5)) # 5
print(next(multiples_of_5)) # 10
print(next(multiples_of_5)) # 15
👉 @PythonPortal«Это же Python.. что ни сделай - всё в итоге аллоцируется».Насколько это правда? Разработчик внёс правку в CPython, чтобы логировались все аллокации объектов int. Затем запустил простой цикл сложения чисел 100 тысяч раз. В терминал прилетело 101006 сообщений. Почему так много? Во внутренних механизмах CPython каждое целое число представлено объектом PyLongObject в куче. И маленькие тоже. Большинство VM используют tagged pointers, чтобы обойтись без лишних аллокаций. Даже Smalltalk в 80-х уже умел это. Python же идёт по тяжёлому пути: каждая аллокация тормозит работу, а редкий случай больших чисел ухудшает производительность самого частого кейса — простых интов. Допущение: в тесте использовался print, который тоже может порождать новые ints. Разработчик убрал print. Количество аллокаций резко снизилось. Куда делись остальные ~100k? Смотрим функцию сложения ints. Если оба операнда меньше 2^30, их значения просто достаются и складываются напрямую. Тип stwodigits так и называется потому, что PyLongObject хранит число в основании 2^30 - каждый элемент массива хранит такой разряд. Дальше вызывается _PyLong_FromSTwoDigits. В зависимости от величины числа - три пути. Для маленьких чисел есть оптимизация: готовый статический массив маленьких PyLongObject, без аллокаций в куче. Просто возвращается указатель. Для средних значений подключается другая функция. И вот что важно: long_alloc тут не используется Сначала пытается взять объект из freelist Если нет свободных = создаёт новый Freelist - типичная техника для переиспользования освобождённых объектов, чтобы лишний раз не трогать аллокатор. В long_dealloc объект аккуратно возвращается в этот список. Разработчик перенёс отладочный вывод в _PyLong_FromMedium: стало видно, что приличная часть объектов переиспользуется. Но даже так накладные расходы огромные. На уровне процессора сложение двух int - одна инструкция ADD, исполняемая за один такт. В Python же вокруг неё целый аттракцион. Плюс заметно отсутствие довольно старых оптимизаций, известных индустрии десятки лет. Хороший пример того, что возможность контролировать аллокации позволяет строить специализированные аллокаторы и избавляться от мусора по пути. И именно такие вещи делают языки вроде Zig привлекательными для разработчиков. Подробнее с кодом: тык 👉 @PythonPortal
✴️VibeCode Jam: собеседование будущего. Создай ИИ-платформу для прохождения технических собеседований с виртуальным интервьюером. ✴️Self-Deploy: CI/CD без DevOps. Автоматизируй генерацию CI/CD пайплайнов по анализу структуры Git-репозитория.Почему стоит участвовать: 🔘Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1 🔘Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний 🔘Реальный опыт командной работы 🔘Мерч и атмосфера сильного комьюнити — в Т1 более 5 000 джунов из 580+ вузов России и Беларуси. Регистрация открыта! ➡️ Успей до 23 ноября по ссылке. Реклама. О рекламодателе.
