Python Portal
Відкрити в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Portal
Канал Python Portal (@pythonportal) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 50 880 підписників, посідаючи 2 538 місце в категорії Технології та додатки та 12 054 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 880 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -435, а за останні 24 години на -23, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.33%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.71% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 751 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 396 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 19.
- 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 01 вересня, 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.
50 880
Підписники
-2324 години
-1637 днів
-43530 день
Архів дописів
50 893
30 Kubernetes туториалов
Нашёл 30 действительно полезных руководств. Каждое из них фокусируется на ключевом концепте, инструменте или лучших практиках
1. Архитектура Kubernetes 2. High Availability (HA) 3. Best practices по дизайну и настройке кластера 4. Minikube 5. Kubeadm 6. Файл kubeconfig 7. Кластер на Vagrant VM 8. eksctl для AWS EKS 9. kubectl и контексты 10. Ручная сборка кластера Kubernetes 11. Etcd: бэкап и восстановление 12. Pod в Kubernetes 13. Init-контейнеры 14. DaemonSet 15. Жизненный цикл Pod’а 16. Ingress в Kubernetes 17. Nginx Ingress Controller 18. YAML-манифесты для K8s 19. Alertmanager 20. EFK стек (Elasticsearch, Fluentd, Kibana) 21. Логирование в Kubernetes 22. Kustomize 23. Sealed Secrets 24. Docker-образ в Pod’е 25. Jenkins Build Agents в K8s 26. Secrets и ConfigMap через Kustomize 27. Деплой Argo CD через Helm 28. Установка Helm в Kubernetes 29. MongoDB в Kubernetes 30. HashiCorp Vault в Kubernetes👉 @PythonPortal
50 893
Принёс движ для аналитиков: в Москве пройдет Data Driven — конфа про то, как с помощью аналитики находить точки роста и качать бизнес-метрики
Два трека:
- для продуктовых, data-аналитиков и data scientists;
- data-инженеров, системных и BI-аналитиков.
Что будет: куча докладов от экспертов, нетворкинг (дискуссии, 1:1 с C-level, карьерные консультации), квиз и квест с реальными кейсами, призы (робот и другие ништяки 😋). А на десерт — афтепати с фуршетом и музыкой
20 сентября встречаемся в Москве или подключаемся онлайн
Регистрируемся здесь
50 893
Принёс потрясающую и наглядную шпаргалку по SQL JOIN'ам
Это мы сохраняем, чтобы не потерять 😏
👉 @PythonPortal
50 893
💡 Готовы совершить квантовый скачок в карьере? Приходите на обучение автоматизации на Python!
Совсем скоро стартует новый поток курса «Автоматизация тестирования на Python» от QA.GURU 🔥
Обучение предусмотрено для ручных тестировщиков, начинающих автоматизаторов и новичков в QA, которые готовы к новой ступени в карьере!
🔜 Кстати, уже 28 августа состоится бесплатный вебинар. На занятии вы успеете: окунуться в практику и написать код с преподавателем, а также обсудить развитие карьеры с руководителем Карьерного центра QA.GURU.
❓Что вас ждёт на курсе:
— 3 месяца обучения, 100 часов практики
— 30+ занятий в записи и живые консультации
— 4 полноценных проекта в портфолио
— разбор домашних заданий от опытных наставников
⚡️Среди преподавателей практикующие QA инженеры из Яндекса, Dodo и QA.GURU!
За время обучения вы ✔️
— Научитесь писать код на Python
— Научитесь создавать автотесты
— Соберёте портфолио и подготовитесь к собеседованиям на позиции автоматизатора
Успейте забронировать место до 19 августа со скидкой 10% ▶️
50 893
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
50 893
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 50 893
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 разработкиЕще 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🖱
50 893
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
50 893
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
50 893
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 5.0self.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
👉 @PythonPortal50 893
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
50 893
👩💻 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
50 893
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
50 893
+3
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
50 893
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
50 893
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 😠
👉 @PythonPortal50 893
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
