Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 52 296 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 557-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 948-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 296 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -844 ga, so‘nggi 24 soatda esa -18 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.47% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 955 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 925 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 16 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.
52 296
Obunachilar
-1824 soatlar
-2397 kunlar
-84430 kunlar
Postlar arxiv
52 282
Ускоряем разработку с FastAPI: плагины, которые упрощают всё 🫣
fastapi-plugins — предоставляет готовые плагины для FastAPI, упрощая интеграцию Redis, PostgreSQL, Prometheus и Sentry. Идеально для быстрой настройки сторонних сервисов в асинхронных приложениях
Он полезен для тех, кто работает с FastAPI и хочет использовать уже готовые решения для типовых задач
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения 🖥
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🎁Осталось две недели на то что бы стать программистом в 2024
В телеграмм появился канал в котором бесплатно слили весь топовый контент о программировании! Любой материал, всё разбито по хэш-тэгу в закрепе:
📱 Frontend 👩💻 C++
📱 Python 🤔 Hacking
📱 Java 👩💻 Golang
📱 C# 👩💻 Linux
👩💻 Lua 👩💻 php
👩💻 Kotlin 👩💻 Git
👩💻 Assembler 👩💻 Swift
🖥 SQL 👩💻 Mob. Develop
👣 Backend 🐞 Qa Automation
🖥 Arduino 🖥 Desing
Успей подписаться❗️ @CodHub_tg
52 282
Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом 🎩
Автор: Бухарев Р.С.
Год: 2024
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Пример кода, который моделирует взаимодействие материи и антивещества.
В нем мы создадим простую симуляцию, где частицы вещества и антивещества движутся в пространстве и аннигилируют при столкновении.
Этот пример визуализирует, как происходит аннигиляция, что является ключевой концепцией антивещества.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
# Параметры симуляции
num_particles = 50 # Число частиц вещества и антивещества
box_size = 10 # Размер области
# Начальные позиции и направления для частиц вещества и антивещества
positions_matter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
positions_antimatter = np.random.uniform(0, box_size, (num_particles, 2))
velocities_matter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
velocities_antimatter = np.random.uniform(-1, 1, (num_particles, 2))
# Создание графика
52 282
Руководство по использованию библиотеки Matplotlib для построения графиков в Python 🖥
🟡введение в Matplotlib
🟡базовый синтаксис
🟡описаны способы настройки осей, заголовков, подписей и легенд для улучшения визуализации
🟡рассматривается, как визуализировать различные типы данных с помощью Matplotlib, используя массивы и списки
🟡включены советы по кастомизации графиков, добавлению цветов и стилей линий
Это руководство идеально подходит для начинающих
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium 🥷
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.
Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.
Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data
52 282
Python глазами хакера
Авторы: Н. Марков, И. Афанасьев, Т. Бабичева, И. Русанен, В. Паперно, В. Линьков, Е. Дроботун, М. Клинтов
Год: 2022
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Как подключить Google Translate, DeepL и другие сервисы за пару строк кода ⭐️
Translators — это библиотека для Python, которая предоставляет удобный интерфейс для работы с различными популярными онлайн-сервисами перевода. Она поддерживает множество платформ и позволяет использовать их API для перевода текста
☑️ Не требует официальных ключей API (в большинстве случаев), так как использует веб-запросы
☑️ Возможность перевода текста между множеством языков
Пример использования:
from translators.server import translate
text = "Hello, how are you?"
translated_text = translate(text, from_language="en", to_language="fr", engine="google")
print(translated_text) # "Bonjour, comment ça va ?"
52 282
Инструмент для визуализации и понимания кода 😑
Python Tutor — это онлайн-инструмент для пошагового визуального объяснения кода Python (и других языков, таких как JavaScript, Java, C++ и др.).
Просто вводишь код, нажимаешь "Visualize Execution", и он пошагово показывает, что происходит во время выполнения.
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 282
Изучение робототехники с использованием Python. Второе издание
Год: 2018
Автор: Джозеф Л.
📂 Скачать книгу
👉 @PythonPortal | #книги
52 282
Думаете, почему Python так востребован? Он простой, интуитивно понятный и подходит для любого уровня подготовки. Хотите убедиться? Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс «Python для всех»: https://goo.su/pxfwYi?erid=2VtzqwBQ1u1
Сами пощупаете, напишете сайт и пару Telegram-ботов, вот тогда и поговорим. Времени много не займёт: всего 4 занятия в записи — можно смотреть когда удобно. После видео практика и тесты.
А ещё подарки: подборка полезных материалов по Python-разработке, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и персональная карьерная консультация. Последняя очень кстати: не зайдёт Python — разберётесь с экспертом, что зайдёт, и получите тестовый доступ к профессии.
Переходите и регистрируйтесь 😉
Новогодний сюрприз от Skillbox: дарим скидки до 60% и 3 курса в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
52 282
Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python
📖 Читать: ссылка
👉 @PythonPortal | #статья
52 282
Сбор информации и анализ Telegram с помощью Python 😰
Telerecon — это инструмент предназначенный для сбора информации и разведки в Telegram. Он автоматизирует процесс поиска и извлечения данных из Telegram с использованием Telegram Bot API.
🟡Получение общедоступных данных, таких как имя пользователя, ID, статус в сети, био и фотографии профиля.
🟡Возможность отслеживать активность пользователей
🟡Извлечение информации о членах группы или канала.
🟡Получение данных о сообщениях, включая тексты, медиафайлы и реакции.
🟡Использует Telegram Bot API для выполнения большинства операций
⛓ Ссылка: тык
👉 @PythonPortal | #ресурсы
