Python Portal
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 51 046 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 614-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 049-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 51 046 obunachiga ega bo‘ldi.
31 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 723 ga, so‘nggi 24 soatda esa -10 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.63% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.55% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 917 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 831 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 18 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
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 01 Noyabr, 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.
1. Подсчёт endpoints (как и сколько endpoints будет у Service) 2. Ждём чуда (как работает shutdown) 3. Я сказал стоп (как «оттянуть» время удаления Pod) 4. Проектирование shared-кластеров (какую архитектуру выбрать) 5. Kernel panic (время паниковать?) 6. Прыгай, кролик 7. Сколько — это слишком много 8. Держим свет включённым 9. Прожорливый etcd 10. Умножение pod’ов 11. В одиночку 12. Rollin’ 13. All you can eat 14. Bounce 15. В кроличью нору 16. Throttled 17. Липкий бардак 18. Жив или мёртв 19. Связанный по рукам 20. Один, чтобы связать их всехДля каждого задания приводится условие, варианты ответов и непосредственно ответ с пояснениями 😏 👉 @PythonPortal
# Чтение всех тикетов
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
# список всех тикетов
tickets = session.query(Ticket).all()
# закрытие тикетов
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
# сохранение тикетов
session.add_all(tickets)
session.commit()
Хороший пример:
Читатель может сосредоточиться на логике высокого уровня и проверять детали низкого уровня только при необходимости
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
tickets = self._list_tickets(session)
self._close_tickets(tickets)
self._save_tickets(session, tickets)
def _list_tickets(self, session):
return session.query(Ticket).all()
def _close_tickets(self, tickets):
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
def _save_tickets(self, session, tickets):
session.add_all(tickets)
session.commit()
Здесь каждый шаг вынесен в отдельную функцию
👉 @PythonPortalitermonthdays4.
Возвращаемые значения будут кортежами, где содержатся год, месяц, день месяца и номер дня недели.
👉 @PythonPortal1. Создание массивов и атрибуты - np.array() — создать массив из списка/кортежа - np.zeros() — массив из нулей - np.ones() — массив из единиц - np.arange() — последовательность с шагом - np.shape() — размерность массива - np.dtype() — тип данных массива 2. Манипуляции с массивами и ресейпинг - np.reshape() — изменить размерность - np.concatenate() — объединить массивы по оси - np.vstack() — объединить по вертикали - np.hstack() — объединить по горизонтали - np.split() — разделить по индексам - np.transpose() — транспонировать - np.resize() — изменить размер 3. Статистический анализ - np.sum() — сумма элементов - np.mean() — среднее - np.median() — медиана - np.std() — стандартное отклонение - np.var() — дисперсия - np.cov() — ковариационная матрица - np.corrcoef() — коэффициенты корреляции - np.min() — минимум - np.max() — максимум - np.random.rand() — случайные числа 0–1 - np.random.randn() — нормальное распределение - np.histogram() — гистограмма 4. Индексация и фильтрация - np.extract() — выбрать по условию - np.where() — вернуть элементы по условию - np.isnan() — проверка NaN - np.sort() — сортировка - np.unique() — уникальные значения 5. Работа с файлами - np.save() — сохранить в .npy - np.load() — загрузить из .npy👉 @PythonPortal
