Python Portal
Kanalga Telegram’da o‘tish
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 982 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 541-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 059-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 982 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -384 ga, so‘nggi 24 soatda esa -15 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.36% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.72% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 770 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 408 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 19 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent строка, none, true, модуль, peter kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 29 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
50 982
Obunachilar
-1524 soatlar
-1267 kunlar
-38430 kunlar
Postlar arxiv
50 984
Ускорь JSON-ответы FastAPI в 2 раза, а то и больше
1. Обновись до только что вышедшего FastAPI 0.131.0
2. Объявляй response model (тип возврата)
После этого
@pydantic будет заниматься JSON-сериализацией на стороне Rust 🦀
https://fastapi.tiangolo.com/advanced/custom-response/#json-performance
👉 @PythonPortal50 984
+4На Stepik добавили курс «Linux с нуля»
Этот курс закрывает всю обязательную Linux-базу для работы в IT. Подойдёт для:
- разработчиков - девопсов и админов - специалистов по данным и ML - специалистов поддержки и сопровождения - тестировщиков и безопасниковВнутри 20+ модулей: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой) Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 30% по промокоду «
23LINUX30»: открыть курс на Stepik50 984
Немного базы Python. День 2: cлияние словарей
Если у тебя есть два словаря, которые нужно объединить, это можно сделать двумя простыми способами. Можно использовать оператор merge (
|) или оператор (**). Ниже у нас есть два словаря: first_dict и second_dict. Мы будем использовать эти два метода, чтобы объединить словари. Вот код:
1️⃣ Использование оператора merge (|)
first_dict = {"kelly": 23,
"Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = first_dict | second_dict
print(combined_dict){'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}**)
С этим оператором нужно поместить словари внутрь фигурных скобок. В коде ниже мы “подставляем” два словаря для объединения с помощью двух операторов *. Оба словаря заключены в фигурные скобки и разделены запятой.
first_dict = {"kelly": 23,
"Derick": 14, "John": 7}
second_dict = {"Ravi": 45, "Mpho": 67}
combined_dict = {**first_dict, **second_dict}
print(combined_dict){'kelly': 23, 'Derick': 14, 'John': 7, 'Ravi': 45, 'Mpho': 67}50 984
Google раздал шума: в Chrome выкатили ранний превью WebMCP, и это приподносят как замену веб-скрейпингу
Теперь любой сайт может стать нативным инструментом для AI-агентов. 😶
👉 @PythonPortal
50 984
Если ты только начинаешь с Python, остановись и внимательно посмотри
Не меняй список во время прохода по нему.
Когда ты модифицируешь список прямо во время итерации, итератор начинает путаться. Он не “знает”, что список изменился прямо у него под ногами.
Например, этот код сломан:
items = [1, 2, 2, 3, 4]
for item in items:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Output: [1, 2, 3, 4]remove(), чтобы удалить все двойки из списка. Но если посмотреть на вывод, одна 2 все равно осталась. Почему так происходит: когда ты удаляешь элемент из списка, все элементы справа сдвигаются влево. А цикл продолжает идти дальше. В итоге происходит вот что: находится и удаляется первая 2. Вторая 2 сдвигается на ее место. Цикл переходит к следующему индексу и пропускает эту 2.
Лучший способ сделать это: итерироваться по копии:
for item in items[:]:
if item == 2:
items.remove(item)
print(items)
# Output: [1, 3, 4]items = [x for x in items if x != 2]RuntimeError. Это плохая практика.
👉 @PythonPortal50 984
Немного базы Python:
print по горизонтали
Когда вы проходите циклом по итерируемому объекту, функция print печатает каждый элемент с новой строки. Это потому, что у print есть параметр end. По умолчанию значение этого параметра содержит символ перевода строки (end="\n"). Чтобы печатать в одну строку, нужно убрать перевод строки и заменить его на пустую строку (end="").
В примере ниже обратите внимание на пробел между кавычками (" "): он нужен, чтобы числа печатались с пробелами между ними. Если убрать пробел (""), числа выведутся слитно, вот так: 1367. Вот код, который это показывает:
In [1]: my_list = [1, 3, 6, 7]
for number in my_list:
print(number, end=" ")
// 1 3 6 7print есть еще один параметр: sep. Мы используем sep, чтобы задать, чем разделять выводимые значения. Ниже в качестве разделителя используется символ /:
In [2]: print('12', '12', '1990', sep='/')
// 12/12/1990
50 984
Некоторые SQL-грабли, на которые до сих пор наступают даже сеньоры (мне тоже иногда приходится лезть в доки и перепроверять):
1.
= NULL никогда не бывает true. Используй IS NULL / IS NOT NULL (трехзначная логика: true, false, unknown).
2. NOT IN (...) + один NULL в списке может вернуть ноль строк. Чаще безопаснее NOT EXISTS.
3. LEFT JOIN + фильтр в WHERE превращается в INNER JOIN. Фильтры по джойну клади в ON.
4. COUNT(col) пропускает NULL, а COUNT(*) нет. Из-за этого метрики потом “магически” не сходятся.
5. NULL ломает конкатенацию и сравнения. Используй COALESCE осознанно.
👉 @PythonPortal50 984
Делюсь этим Python-скриптом под OSINT: это простая, но полезная штука для расследований по возможным группам киберпреступности, потому что она позволяет в реальном времени логировать статусы присутствия в Telegram. Мониторинг определяет такие состояния:
- В СЕТИ
- БЫЛ(А)
- БЫЛ(А) НЕДАВНО
- БЫЛ(А) НА ЭТОЙ НЕДЕЛЕ
- БЫЛ(А) В ЭТОМ МЕСЯЦЕ
- БЫЛ(А) ОЧЕНЬ ДАВНО
- СТАТУС НЕИЗВЕСТЕН
Хотя это только видимые метаданные, анализ временных паттернов может помочь заметить синхронные всплески активности, возможные смены между аккаунтами, повторное использование профилей или профили, которые выглядят разными, но ведут себя синхронно.
Бот может работать по запросу (через кнопку проверки), но его также можно доработать под мониторинг изменений в реальном времени, логирование переходов статусов и авто-алерты, когда аккаунт становится В СЕТИ или меняет паттерн активности. Это позволяет заранее видеть операционные пики, выявлять неактивные или приманочные аккаунты и усиливать стратегический анализ, строго в рамках закона и для легитимных целей исследования.
👉 @PythonPortal
50 984
Этот тул умеет скачивать буквально что угодно по ссылке
100% бесплатно. опенсорс. без рекламы.
https://cobalt.tools/
👉 @PythonPortal
50 984
Посмотрим как ты знаешь классы в Python 🤩
Вопрос по Python:
Какой будет вывод у этого кода и почему?
👉 @PythonPortal
50 984
Разраб придумал гениальную капчу против ИИ-агентов: чтобы записаться к нему на созвон, нужно 10 раз громко сказать «NIGGA».
👉 @PythonPortal
50 984
В Python 3.15 появится полноценный иммутабельный словарь.
В модуль builtins добавляется новый публичный неизменяемый тип frozendict.
Ожидается, что
frozendict будет “safe by design”, потому что он предотвращает любые непреднамеренные изменения. Это полезно не только для стандартной библиотеки CPython, но и для сторонних мейнтейнеров: можно опираться на надежный неизменяемый тип словаря.
Зачем это вообще нужно:
▪️Хочешь использовать мапу как ключ в другом dict или засунуть в set? Обычный dict нельзя, а frozendict можно (если значения тоже хэшируемые).
▪️ @functools.lru_cache() и аргументы-словари: с dict будет сложно, с frozendict нормально.
▪️Дефолты в аргументах функций: вместо “мутабельного дефолта” можно давать frozendict(...) и не ловить сюрпризы.
Как выглядит по API:
▪️Конструктор “как у dict”: frozendict(), frozendict(**kwargs), frozendict(mapping) или iterable пар, плюс можно смешивать с **kwargs.
▪️Порядок вставки сохраняется (как в обычном dict).
▪️Хэш не зависит от порядка элементов (логика через frozenset(items)), и сравнение тоже по содержимому, а не по порядку.
▪️Есть объединение через | и “обновление” |= (но |= не мутирует объект, а создает новый).
▪️.copy() в CPython по сути возвращает тот же объект (shallow), а если надо глубоко, то copy.deepcopy().
Важный момент: frozendict НЕ наследуется от dict. Это специально, чтобы нельзя было обойти “неизменяемость” вызовом dict.__setitem__ и подобных трюков.
И бонус для stdlib: авторы наметили места, где можно заменить константные/публичные мапы на frozendict (в том числе там, где сейчас MappingProxyType).
👉 @PythonPortal
50 984
Твоя Python-прога может внезапно встать колом на несколько секунд. Обычно виноват garbage collector, который пошел “наводить порядок” в памяти.
И важный момент: это может случиться даже если ты сейчас почти не аллоцируешь и не освобождаешь память. И пауза не из-за того, что он долго “чистит” память в прямом смысле.
Достаточно, чтобы программа когда-то создала очень много объектов. Даже если ты эти объекты удержал (они живые и никуда не деваются), проблема все равно останется.
В Python есть инструменты, чтобы с этим разбираться. А если спросишь, твой любимый ИИ разложит все по полочкам.
Читать статью 🙈
👉 @PythonPortal
50 984
🔥 Пожизненная PRO-подписка на easyoffer по цене одного года.
Беспрецедентная акция на PRO-тариф сайта для подготовки к собеседованию на программиста, тестировщика, проектного менеджера и другие IT-профессии.
⚙️ Доступные функции сейчас:
1. База вопросов из реальных технических собеседований с вероятностью встречи и примерами ответов.
2. База задач с этапа live-coding.
3. База 1100+ реальных собеседований, в том числе в топовые компании (Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС и др.) на позиции Junior/Middle/Senior.
4. База 400+ тестовых заданий от компаний.
5. Аналитика ТОП-требований из вакансий для лучшего написания резюме по ключевым словам.
6. Тренажеры для подготовки к собеседованию. В том числе тренажер «Реальное собеседование» со сценарием вопросов под конкретную компанию.
⌛️ Функции, которые появятся в ближайшие полгода:
1. Агрегатор вакансий из Telegram, сайтов компаний и джоббордов.
2. Улучшение и оптимизация резюме, чтобы проходить ATS-системы.
3. Генерация уникального резюме и сопроводительного письма под вакансию.
Акция до 20 февраля (включительно) на PRO-тариф. Покупаешь сейчас один раз — пользуешься всю жизнь без лимита, включая все будущие функции.
👉 Смотри подробности тарифа и покупай на easyoffer
50 984
Кто-то собрал ИИ, который одновременно пишет код и лазит по вебу.
Называется Accomplish и работает локально, не сжигая API-кредиты.
Без Claude Desktop. Без Cursor. Без ежемесячных подписок.
Большинство AI-инструментов для кодинга заставляют выбирать что-то одно:
Claude Desktop → только работа с компьютером
Cursor → только кодинг
Windsurf → только кодинг
Accomplish объединяет обе возможности, чтобы Claude мог и изучить библиотеку, и сразу внедрить ее, не переключаясь между инструментами.
Ты просишь: "Найди самые свежие доки Stripe API и собери платежную интеграцию"
Accomplish:
1. Открывает браузер → читает документацию Stripe
2. Пишет Python-код на основе актуального API
3. Тестирует интеграцию
4. Дебажит ошибки
Все в одной сессии. Без переключения контекста.
100% open source.
👉 @PythonPortal
