Python Portal

Відкрити в Telegram

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

Сітка:Times | Финансы Росія11 934 Технології та додатки2 560...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Portal

Канал Python Portal (@pythonportal) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 52 362 підписників, посідаючи 2 560 місце в категорії Технології та додатки та 11 934 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 52 362 підписників.

За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -821, а за останні 24 години на -28, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.36%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.67% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 902 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 970 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 26.
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 14 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.

52 362

Підписники

-2824 години

-2317 днів

-82130 день

4 902

Перегляди допису

~ 2 97024 години

~ 3 54148 годин

9.36%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

52 357

Pandas автоматизация работы с данными Используй pandas, чтобы автоматизировать задачи на работе. Вместо того чтобы вручную чистить CSV-файлы, можно написать скрипт, который 🔸считывает все CSV в папке 🔸чистит данные 🔸объединяет их в один аккуратный отчет 🔸отправляет его на почту автоматически 👉 @PythonPortal

52 357

Безопасники, это вам: наткнулся на крутейшую игру для начинающих хакеров — Bandit Суть игры: Вы подключаетесь к удаленной машине и в изолированном пространстве ищете ключ для подключения к следующей машине, используя рекомендации на сайте В описании практически каждого уровня имеется список команд, которые тебе могут пригодиться Устанавливать ничего не надо, заходишь на сайт, выбираешь Level 0 и читаешь условия задачи. Затем подключаешься физически по ssh к серверу и начинаешь игру

ssh -p 2220 root@bandit.labs.overthewire.org

Если где-то застрянете, можно подсмотреть прохождение на Хабре ☕️ 👉 @PythonPortal

52 357

IT-конференция про разработку, облака, AI и данные 🖥 3 сентября команда Cloud․ru снова проводит IT-конференцию — GoCloud Tech. В этот раз целый трек посвящен Dev Platform Services:

➡️ Мультикластерное автомасштабирование в Kubernetes ➡️ Что «под капотом» монтирования S3 ➡️ Как улучшить cloud native продукт с помощью eBPF ➡️ Применение подхода Architecture as Code ➡️ И другие доклады про ускорение разработки

Еще будут отдельные треки про AI&ML, облачную инфраструктуру и работу с данными, демо, воркшопы и afterparty. Где и когда ⬇️ 3 сентября, Москва, Гоэлро Лофт Не пропустите🖱

52 357

Как увеличить шансы на трудоустройство 👉 @PythonPortal

52 357

Google выпустила python-библиотеку для извлечения данных LangExtract это python-библиотека для вытягивания структурированной информации из неструктурированных текстовых документов с точной привязкой к источникам и интерактивной визуализацией На 100% open source Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama). Github репо: https://github.com/google/langextract 👉 @PythonPortal

52 357

Есть такая штука — SEO. Это когда ты ведешь условно-бесплатный трафик из поисковиков на сайт, сервис или блог. Причём она зачастую даёт лидов в 5-10 раз дешевле, чем по рекламе. А работать может годами, если один раз всё правильно настроить. Но у 90% людей это вызывает панику, потому что вокруг сео много мутных типов и мифов. А нормальных сеошников можно буквально пересчитать по пальцам. И один из лучших в сфере — Антон Маркин. Он уже 16 лет занимается SEO и публично продвигает сайты подписчиков, пошагово показывает все ошибки и делится только тем, что реально работает. Антон даже полных новичков учит настраивать SEO так, что клиенты платят им за результат годами. А владельцы сайтов самостоятельно оптимизируют свои страницы и получают самый дешёвый целевой трафик. В общем, если у вас свой сайт или вы начинающий сеошник и хотите быстро выйти на стабильные 100к в месяц — обязательно подпишитесь на Антона: @markin_seo

52 357

Совет по чистому коду на Python Используй тернарный оператор inline if для простых условий, особенно когда нужно присвоить значение на основе быстрой проверки Так код становится короче и читается проще, главное не усложнять конструкцию Пример

class Order:
    def __init__(self, user_is_premium, order_total, delivery_type):
        self.user_is_premium = user_is_premium
        self.order_total = order_total
        self.delivery_type = delivery_type

        # Если пользователь премиум — скидка 20%, иначе 5%
        self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05

        # Если самовывоз — доставка 0, иначе 5
        self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0

> self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05 - здесь проверка идёт прямо в строке присваивания Если user_is_premium == True, то в self.discount попадёт 0.2, иначе 0.05 > self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0 Аналогично, если delivery_type равен "self-pickup", стоимость доставки — 0, иначе — 5.0 Это компактнее, чем писать через if/else в несколько строк, и код остаётся читаемым, пока условия простые 👉 @PythonPortal

52 357

В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические разделы, регистрация по желанию Ещё и на русском, забираем 😋 👉 @PythonPortal

52 357

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! 1402 ГБ — Python 1815 ГБ — Frontend 1515 ГБ — Backend 1300 ГБ — C / C++ 694 ГБ — Java 546 ГБ — SQL & БД 411 ГБ — DevOps 898 ГБ — ИБ & Хакинг 212 ГБ — JavaScript 996 ГБ — Kotlin / Swift 173 ГБ — PHP 215 ГБ — GoLang 185 ГБ — Rust 517 ГБ — Linux 115 ГБ — QA / Тестирование 419 ГБ — GameDev 319 ГБ — 1C + Лицензии 617 ГБ — Машинное обучение 687 ГБ — Аналитика Данных 998 ГБ — Дизайн Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

52 357

Удалёнщик собирается в офис первый раз за год 👉 @PythonPortal

52 357

Нашли клад для дата-сайентистов 450 реальных ML-кейсов от Netflix до Uber В этом репозитории на GitHub собрано 450 реальных кейсов применения машинного обучения от более чем 100 топовых компаний вроде Netflix, Airbnb, DoorDash, Uber и других Можно увидеть, как крупные компании внедряют ML-системы для рекомендаций, выявления мошенничества, поиска, персонализации и прогнозирования спроса в продакшене 🥸 👉 @PythonPortal

52 357

Как построить с нуля команду AI-автоматизации и перестать перекладывать задачи руками? Слушайте в подкасте «Расскажите про MWS». В новом выпуске с нами беседует Никита Казарян, руководитель направления AI-автоматизации в MWS. Разобрались, как AI помогает оптимизировать бизнес-процессы, в чём разница между обычной автоматизацией и AI-агентами и какие технологии лежат в основе: RAG, MCP и Fine-tuning. И конечно, поговорили о том, как построить команду, которая будет менять компанию изнутри, и почему для этого лучше всего подходят ленивые инженеры. Смотрите и слушайте на всех популярных площадках: 🎬 YouTube 🎬 VK Видео 🎧 Яндекс Музыка 🎧 Apple Podcasts 🎧 Mave Digital

52 357

Мой топ из модуля itertools, чтобы код выглядел по-профессиональному chain() — склеивает несколько итерируемых объектов в один groupby() — группирует идущие подряд элементы по ключу combinations() — генерирует все комбинации элементов Не пригодятся каждый день, но иногда делают код реально лучше 😠 👉 @PythonPortal

52 357

Разрабы, это вам. Нашёл годный open source ChatGPT-бот для Telegram. Готов к запуску, работает через официальные API ChatGPT, DALL·E и Whisper. Есть Docker, так что поднять легко. 🤙 Внутри: ✓ поддержка Markdown и стриминга ответов; ✓ команды reset, stats, image и прочие; ✓ голосовые и видео в текст через Whisper, при необходимости ставится ffmpeg; ✓ генерация картинок, выбор модели и размеров; ✓ ограничение доступа по пользователям, лимиты и личная статистика; ✓ прокси и удобный деплой через Docker. Топчик, чтобы быстро запустить своего помощника прямо в телеге. Забираем здесь - тык 👉 @PythonPortal

52 357

🔍 Открытое собеседование на Python-бекендера с разработчиком из Avito и Яндекс в четверг 14 августа (уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 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.

52 357

Жаль этого добряка 👉 @PythonPortal

52 357

Часто используемые методы строк в Python Если работаешь с текстом, эти методы пригодятся в 99% случаев 🥸 👉 @PythonPortal

52 357

Дата-сайентисты, это вам — откопал LeetCode для DS DataLemur — мощная платформа, где собраны реальные задачки с собесов в Tesla, Facebook, Twitter, Microsoft и других топовых компаниях Внутри: практические задания по SQL, статистике, Python и ML. Можно фильтровать по уровню сложности и компании Топчик для тех, кто готовится к собесам на роли Data Scientist / Data Analyst. Забираем здесь 🍯 👉 @PythonPortal

52 357

Изучайте Data Science через реальные задачи — погружаемся в мир ИИ, машинного обучения и Python на практическом бесплатном мини-курсе! Этот мини-курс поможет прокачать понимание Data Science, если вы уже немного в теме: — Узнаете, как автоматизировать задачи с помощью нейросетей и использовать их в реальных задачах — Попробуете себя в роли ML-инженера, аналитика и дата-инженера — Научитесь визуализировать данные и писать простой код на Python — На практике создадите чат-бота и нейросеть Регистрируйтесь: https://epic.st/8beKtQ?erid=2VtzqxBDUcy 🔥 Бонус: откроем доступ к записям конференции по нейросетям после первого урока. Узнаете, как использовать ИИ в работе и жизни. 🎁 А ещё будут подарки: сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс, гайд «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney» и подборка полезных материалов