uz
Feedback
Python Portal

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 52 367 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 558-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 915-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 367 obunachiga ega bo‘ldi.

12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -818 ga, so‘nggi 24 soatda esa -21 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.33% 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 4 890 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 973 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 25 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 13 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.

52 367
Obunachilar
-2124 soatlar
-2317 kunlar
-81830 kunlar
Postlar arxiv
Совет по чистому коду Python: Не разделяйте части кода с помощью комментариев — лучше извлекайте функции/методы. Почему? 1. У
Совет по чистому коду Python: Не разделяйте части кода с помощью комментариев — лучше извлекайте функции/методы. Почему? 1. Улучшает читаемость. 2. При рефакторинге имя метода меняется везде (комментарии быстро становятся устаревшими). Плохой пример:
# 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 👉 @PythonPortal

Нашёл топовый опенсорс-тул Он превращает любой JSON или YAML в интерактивную mind-map. Удобно разбирать сложные структуры, сразу видно связи и вложенность. Идеальный инструмент, чтобы не зарываться в «лес скобок» и быстрее понимать данные. Must-have для разработчиков 😧 confmap.com 👉 @PythonPortal

Python это мощный инструмент для анализа и визуализации данных. А если хочется углубиться, есть курс от FreeCodeCamp специаль
Python это мощный инструмент для анализа и визуализации данных. А если хочется углубиться, есть курс от FreeCodeCamp специально под это. Он начинается с основ Python, потом переходит к работе с табличной и графической визуализацией, обработкой изображений и другим темам. Всё на примере астрономических данных. 🌟 👉 @PythonPortal

Классика 👉 @PythonPortal
Классика 👉 @PythonPortal

Для тех, кто пишет GUI на Python с использованием tkinter, есть интересная находка — библиотека tksheet Она расширяет стандар
Для тех, кто пишет GUI на Python с использованием tkinter, есть интересная находка — библиотека tksheet Она расширяет стандартные возможности tkinter и позволяет встроить в приложение полноценный табличный интерфейс, похожий на Excel. 🎩 С помощью tksheet можно работать с большими объёмами данных, редактировать ячейки прямо в таблице, сортировать, перетаскивать строки и столбцы, использовать undo и redo. Есть поддержка выпадающих меню, чекбоксов, прогресс-баров и встроенного поиска. Всё это делает её отличным инструментом для создания интерактивных и удобных интерфейсов на базе Python. 👉 @PythonPortal

Нашёл мёд для тех, кто хочет освоить Git без нудных лекций. 🚨 Есть десктопное приложение под Mac, Windows и Linux, которое о
Нашёл мёд для тех, кто хочет освоить Git без нудных лекций. 🚨 Есть десктопное приложение под Mac, Windows и Linux, которое обучает работе с Git через практику. Задания выполняются прямо в реальном Git и GitHub, репозитории создаются у вас в аккаунте и остаются навсегда. Поддержка разных языков тоже в комплекте. Ссылка: https://github.com/jlord/git-it-electron 👉 @PythonPortal

Запусти собственного AI-агента на Python в Telegram за 5 минут! evi-run — это легкий и функциональный фреймворк для создания
Запусти собственного AI-агента на Python в Telegram за 5 минут! evi-run — это легкий и функциональный фреймворк для создания как продвинутых мультиагентных систем, так и обычных AI-ботов. Первая настройка и quick start через Docker Compose за несколько минут! Для продвинутых пользователей: Настройте и запустите свой экземпляр evi-run без навыков программирования — для личного использования, для сообщества или с монетизацией. Для разработчиков: Создавайте продвинутые ИИ-системы с модульной архитектурой и централизованной конфигурацией агентов. Подходит для создания: AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизации саппорта, аналитиков данных, торговых агентов и многих других мультиагентных систем. Вышло большое обновление на GitHub, добавился новый функционал и улучшена архитектура! Присоединяйся к сообществу evi-run и участвуй в развитии проекта! 📁 Language: #Python (85.9%) ⭐️ Stars: 76 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

ПМ забирает разработчика на созвон с заказчиком 👉 @PythonPortal

Совет по Python Чтобы получить полный список дат (включая день недели) для конкретного месяца, можно использовать функцию ite
Совет по Python Чтобы получить полный список дат (включая день недели) для конкретного месяца, можно использовать функцию itermonthdays4. Возвращаемые значения будут кортежами, где содержатся год, месяц, день месяца и номер дня недели. 👉 @PythonPortal

Шпаргалка по NumPy для тех кто в DataScience и ML Создание и ресейп массивов, статистика, индексация и работа с файлами NumPy остаётся основой численных вычислений в Python
1. 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

Ну почти 👉 @PythonPortal
Ну почти 👉 @PythonPortal

Хочешь быстро выучить Python? Освой те 20 процентов тем, которые реально покрывают 80 процентов задач в реальной разработке. Вот базовый список, без которого никуда: - переменные, операции и базовые типы данных: строки и числа - условные конструкции if/else - основные методы для строк - циклы for и while - структуры данных: списки, словари, множества, кортежи - функции и лямбды - модули: установка и импорт - базовая обработка ошибок try/except - работа с файлами и форматами JSON, CSV - основы ООП: классы, методы, наследование Не трать время на метаклассы, декораторы и другие продвинутые фишки, пока не закрепишь базу. Сосредоточься на этих фундаментальных вещах, и сможешь писать реальные приложения. 🎩 👉 @PythonPortal

9 лучших практик Docker, которые стоит знать каждому разработчику Docker давно стал стандартом для упаковки и запуска приложе
9 лучших практик Docker, которые стоит знать каждому разработчику Docker давно стал стандартом для упаковки и запуска приложений. Но чтобы контейнеры были безопасными, быстрыми и удобными в поддержке, важно соблюдать проверенные практики. Сохраняй этот список ключевых советов 🤝 👉 @PythonPortal

Яндекс Лицей готовит к будущему в IT: открывает осенний набор на обучение школьников и студентов колледжей, техникумов! Какие
Яндекс Лицей готовит к будущему в IT: открывает осенний набор на обучение школьников и студентов колледжей, техникумов! Какие программы тебя ждут: — «Основы программирования на Python» для уверенного старта в IT: изучение синтаксиса языка и структуры данных, обучение тестированию и работе с библиотеками. — «Промышленное программирование на Python» для знающих этот язык программирования: создание веб-приложения с Flask, разработка навыков для Алисы, чат-ботов и тестирование программы с unittest и pytest. После обучение участники получат именные сертификаты, которые добавят баллов при поступлении в вузы-партнеры! Успей подать заявку на отбор до 10 сентября на сайте Яндекс Лицея. А об оплате обучение можно не переживать — курсы бесплатные!

Можно выдыхать 👉 @PythonPortal
Можно выдыхать 👉 @PythonPortal

Apple выкатил FastVLM и сразу сделал его опенсорс Это сверхбыстрая vision-language модель, которая умеет одновременно понимать картинки и текст, при этом оптимизирована для работы прямо на устройстве. Полностью открытый код, бери и используй. Отличная новость для разработчиков, которые хотят встраивать VLM в свои проекты без облаков и лишних затрат. 💯 Демо: https://huggingface.co/spaces/apple/fastvlm-webgpu Github: https://github.com/apple/ml-fastvlm 👉 @PythonPortal

Все мы немного Серёга 👉 @PythonPortal
Все мы немного Серёга 👉 @PythonPortal

Объектно ориентированное программирование считается одним из самых популярных способов писать код на Python. 🥺 Для тех кто х
Объектно ориентированное программирование считается одним из самых популярных способов писать код на Python. 🥺 Для тех кто хочет разобраться в основах Tiago Capelo Monteiro подготовил практическое руководство. В материале он показывает на примерах что такое объекты и классы как работает параметр self и метод init и сопровождает объяснения большим количеством кода 👉 @PythonPortal

👨‍💻 Готовы к учебному году? Если нет, то вот вам заряд мотивации, почти из будущего Яндекс Образование запустили проект, гд
👨‍💻 Готовы к учебному году? Если нет, то вот вам заряд мотивации, почти из будущего Яндекс Образование запустили проект, где можно придумать собственное видение технологий. Мечтаете о доставке еды до окна или о самокатах с автопилотом? Самое время визуализировать мечту. Переходите по ссылке.