Python Portal
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 52 362 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.
@pytest.mark.xfail, чтобы пометить тесты, которые ожидаемо падают. Это помогает подсветить известные проблемы, не заваливая весь тест-сьют.
Пример
import pytest
def test_api_call():
if not api_available():
pytest.xfail("API недоступен, известная проблема")
В этом примере тест test_api_call проверяет доступность API.
Если API недоступен, вызывается pytest.xfail("API недоступен, известная проблема"), чтобы пометить тест как ожидаемо упавший.
Результат выполнения будет что-то вроде - test_api.py:10: XFailed
👉 @PythonPortalrequests. Установить её очень просто:
pip install requests
Вот минимальный и понятный код для получения прогноза:
import requests
city = input("Введите название города: ")
url = f"https://wttr.in/{city}"
try:
response = requests.get(url)
print(response.text)
except Exception:
print("Упс! Что-то пошло не так. Попробуйте позже.")
Просто вводите нужный город, и получите подробный прогноз с температурой, осадками
Попробуйте сами 😏
👉 @PythonPortalclass Person:
def __init__(self, person_first_name, person_last_name, person_age):
self.person_first_name = person_first_name
self.person_last_name = person_last_name
self.person_age = person_age
Это хорошо:
class Person:
def __init__(self, first_name, last_name, age):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.age = age
👉 @PythonPortalprint()?
Настройте свой шорткат, например: pp → print() при нажатии Tab 😎
В видео примере, текст "cc" автоматически расширяется в "console.log()" при нажатии Tab
Можно создать кучу таких сокращений для любых конструкций. Пользуйтесь =))
👉 @PythonPortalpip install wapiti3
Запуск: wapiti -u https://target.com
> GitHub/Инструкция
> Документация
👉 @PythonPortalGPT-5 — это унифицированная система с "умной" и быстрой моделью, которая отвечает на большинство вопросов; моделью с более глубокой логикой для сложных задач; и маршрутизатором в реальном времени, который быстро определяет, какую модель использовать, в зависимости от типа разговора, сложности, необходимости в инструментах и явно выраженного намерения (например, если в запросе указано “подумай над этим”). [...] После достижения лимита использования, оставшиеся запросы обрабатываются облегчённой версией каждой модели. В ближайшем будущем планируется интеграция этих компонентов в единую модельВ API всё проще: доступны три модели — gpt-5, gpt-5-mini и gpt-5-nano Вкратце: — Знает инфу до октября 2024 — Лидер почти всех бенчмарков. №1 во всех категориях на LMArena — Первые тестеры говорят, что сейчас это лучшая модель для кодинга — На тестирование безопасности потратили более 9 тыс. часов — Обрабатывает медицинские данные на уровне PhD-специалиста — Вместо сухого отказа теперь объясняет причину, по которой не выполняет запрос пользователя Вот репозиторий с кучей примеров использования GPT‑5 для написания кода Уже можно попробовать в Cursor, Copilot и Windsurf OpenAI обещает раскатать GPT‑5 всем пользователям в ближайшее время @IT_Portal
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
