Python Portal
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @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 52 329 підписників, посідаючи 2 561 місце в категорії Технології та додатки та 11 945 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 52 329 підписників.
За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -832, а за останні 24 години на -32, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.37%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.65% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 902 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 957 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 15 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.
dataclass упрощает создание классов, которые в основном хранят данные. Он автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__, __repr__ и другие. Это снижает многословность кода, сохраняя при этом его ясность и функциональность.
На фото приведены два примера. В первом мы используем декоратор dataclass, поэтому явно не добавляем методы __init__, __repr__ и __eq__. Они автоматически добавляются декоратором.
Во втором примере показано, как выглядел бы тот же код без использования декоратора dataclass. Видно, что такой код гораздо длиннее
Ставь лайк если пост был полезным 🪑
👉 @PythonPortalLoguru — удобной и мощной альтернативы стандартному logging
Примеры кода показаны для реальных задач, от простой отладки до продакшен-логирования.
Приятного изучения 💪
👉 @PythonPortalimport webbrowser
# Укажем ссылку на Google Earth
google_earth_url = 'https://earth.google.com/'
# Откроем Google Earth в браузере по умолчанию
webbrowser.open(google_earth_url)
Удобно для утилит, лаунчеров или GUI-программ 💐
👉 @PythonPortalhub" на "podcast" в URL — за считанные секунды он превратится в аудиоподкаст
Можно слушать, пока делаешь кофе или дебажишь прод 🤔
Опенсорс и бесплатно
👉 @PythonPortalfrom faker import Faker # импортируем библиотеку Faker
> Подключаем модуль, который умеет генерировать фейковые данные.
fake = Faker() # создаём объект генератора
> Теперь можно вызывать методы для генерации данных.
print(fake.name()) # Например: Paul Lynn
print(fake.name()) # Например: Keith Soto
> Генерируем случайные имена (имя + фамилия).
print(fake.address())
# Например:
# Unit 6944 Box 5854
# DPO AA 14829
> Генерируем случайный адрес.
Поддерживает локализацию (например, Faker('ru_RU')), а также умеет создавать email, номера, даты, компании и т.д 🤙
👉 @PythonPortal.com на .dev в URL любого репозитория GitHub — репозиторий откроется в VS Code прямо в браузере
Идеально для быстрого просмотра и редактирования кода без установки 🤤
👉 @PythonPortal* (splat) позволяет разворачивать итерируемые объекты 😂
👉 @PythonPortalUV_TORCH_BACKEND=auto, и uv автоматически установит подходящую версию PyTorch с поддержкой CUDA для вашей машины — без какой-либо настройки. 😊
👉 @PythonPortalconsume() из itertools — это способ вычитать все элементы итератора, не сохраняя их.
Но способов реализовать это гораздо больше, и вот самые интересные
> Через for:
def consume(iterable):
for _ in iterable:
pass
> С builtins:
set(map(type, zip(iterable)))
min(map(bool, zip(iterable)))
> Через collections:
from collections import deque
deque(iterable, maxlen=0)
> Через itertools:
next(compress(iterable, repeat(False)), None)
next(dropwhile(id, iterable), None)
next(islice(iterable, sys.maxsize, None), None)
iterator = groupby(iterable, key=lambda x: None)
next(iterator, None)
next(iterator, None)
Все эти трюки делают одно — вычищают итератор. Полезно в бенчмарках, ленивых вычислениях
Кто знал хотя бы 3 из них? 🤔
👉 @PythonPortal
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
