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:Times | Финансы Rossiya11 934 Texnologiyalar & Aralashmalar2 560...

📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi

Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 52 362 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 560-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 934-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 362 obunachiga ega bo‘ldi.

13 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -821 ga, so‘nggi 24 soatda esa -28 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 5.67% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 902 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 970 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 26 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 14 Iyun, 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.

52 362

Obunachilar

-2824 soatlar

-2317 kunlar

-82130 kunlar

4 902

Post ko'rishlar

~ 2 97024 soatlar

~ 3 54148 soatlar

9.36%

Muloqot nisbati

~ 3

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

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