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:📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 919 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 540-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 053-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 919 obunachiga ega bo‘ldi.
30 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -422 ga, so‘nggi 24 soatda esa -37 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.45% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.69% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 811 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 390 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 20 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 31 Avgust, 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.
50 919
Obunachilar
-3724 soatlar
-1587 kunlar
-42230 kunlar
Postlar arxiv
50 905
Совет по чистому коду в Python:
Используй
.exception() вместо .error(), чтобы в лог вместе с исключением попадал traceback
Пример:
import logging
LOGGER = logging.getLogger()
try:
{}["not_present"]
except Exception as exc:
LOGGER.error(exc) # только сообщение об ошибке
# -> 'not_present'
try:
{}["not_present"]
except Exception as exc:
LOGGER.exception(exc) # сообщение + traceback
# -> 'not_present'
# Traceback (most recent call last):
# File "my_module.py", line 12, in <module>
# KeyError: 'not_present'50 905
+2
Шпаргалка по простым паттернам вывода в Python.
Слева результат, справа минимальный код на вложенных циклах
for
👉 @PythonPortal
50 905
Пример построения цветной столбчатой диаграммы в Python с использованием библиотеки matplotlib.
Шаг 1. Установи matplotlib
pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltcategories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [10, 15, 7, 12, 20]colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple']plt.figure(figsize=(6,4))
plt.bar(categories, values, color=colors)plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Colored Bar Graph')plt.show()50 905
Управление глазами с помощью Python
EyeGestures — это открытая библиотека на Python для отслеживания взгляда. Использует обычные камеры, веб-камеры или камеры смартфонов, чтобы отслеживать движение глаз, фиксации и моргания, и конвертировать это в события, вроде управления курсором движением глаз
Версия на JavaScript позволяет запускать всё прямо в браузере
Установка:
$ git clone https://github.com/NativeSensors/EyeGestures.git
$ cd EyeGestures
$ pip install -r requirements.txtpython3 -m pip install eyeGestures50 905
🖥 7000+ ГБ платных материалов для программистов утекли в Telegram
Выбирай нужное и обучайся:
385 ГБ — Python
229 ГБ — JS, HTML, CSS
422 ГБ — C, C++, C#
147 ГБ — Java, PHP
202 ГБ — Rust, Golang
352 ГБ — Flutter, Kotlin, Swift
168 ГБ — DevOps, СисАдмин
242 ГБ — ИБ, Хакинг
122 ГБ — Windows, Linux
107 ГБ — Git, GitHub
242 ГБ — БД (SQL и NoSQL)
163 ГБ — QA-тестирование
108 ГБ — ИИ, Machine Learning
189 ГБ — Разработка игр
171 ГБ — Разработка ботов
612 ГБ — Собеседования в IT
3942 ГБ — Другие направления
🔒 Успей подписаться, пока не удалили
50 905
Шпаргалка по Git-командам
🔸Конфигурация
-
git config --global user.name "Your Name"
Задаёт имя для коммитов глобально (для всех репозиториев).
- git config --global user.email "you@example.com"
Задаёт email для коммитов глобально.
- git config --list
Показывает все настройки конфигурации Git.
🔸Репозиторий и удалённые репозитории
- git init
Инициализирует новый Git-репозиторий в текущей директории.
- git clone <repo>
Создаёт локальную копию удалённого репозитория.
- git remote add <name> <url>
Добавляет новый удалённый репозиторий с именем и URL.
- git remote remove <name>
Удаляет удалённый репозиторий по имени.
- git remote rename <old-name> <new-name>
Переименовывает удалённый репозиторий.
🔸Ветки
- git branch
Список всех веток в репозитории.
- git branch <branch-name>
Создаёт новую ветку с указанным именем.
- git checkout -b <branch-name>
Создаёт новую ветку и сразу переключается на неё.
- git checkout <branch-name>
Переключается на указанную ветку.
- git merge <branch>
Сливает изменения из указанной ветки в текущую.
- git rebase <branch>
Переносит коммиты из текущей ветки поверх другой.
- git branch -d <branch-name>
Удаляет ветку, которая уже была слита.
- git branch -D <branch-name>
Принудительно удаляет ветку, независимо от её состояния.
🔸Индексация и коммиты
- git add <file>
Добавляет изменения в указанный файл в staging.
- git add .
Добавляет все изменения в текущей директории и подпапках.
- git commit -m "message"
Фиксирует проиндексированные изменения с сообщением.
- git commit --amend
Изменяет последний коммит (сообщение или содержимое).
🔸Отмена изменений
- git reset <file>
Убирает файл из staging (оставляет изменения).
- git reset HEAD~1
Отменяет последний коммит, но сохраняет изменения в рабочей директории.
🔸Просмотр изменений
- git status
Показывает состояние рабочего каталога и staging.
- git diff
Показывает различия между рабочей директорией и индексом.
- git diff --staged
Показывает различия между staged-изменениями и последним коммитом.
🔸История
- git log
Показывает историю коммитов текущей ветки.
- git log --oneline
Сокращённый лог (одна строка на коммит).
- git show <commit>
Показывает информацию о конкретном коммите.
- git blame <file>
Показывает последнюю модификацию для каждой строки файла.
🔸Stash
- git stash
Сохраняет текущие изменения во временное хранилище.
- git stash list
Список всех stash-записей.
- git stash apply
Применяет изменения из последнего stash.
- git stash drop
Удаляет конкретный stash.
- git stash pop
Применяет последний stash и удаляет его.
🔸Работа с удалённым репозиторием
- git pull
Загружает изменения из удалённого репозитория и сливает их.
- git push
Отправляет локальные коммиты в удалённый репозиторий.
- git push origin <branch>
Отправляет указанную ветку в удалённый репозиторий.
- git fetch
Загружает изменения из удалённого репозитория без слияния.
- git fetch --all
Обновляет все удалённые репозитории.
🔸Теги
- git tag <tag-name>
Создаёт тег для определённого коммита.
- git tag -a <tag-name> -m "message"
Создаёт аннотированный тег с сообщением.
- git push origin <tag-name>
Отправляет тег в удалённый репозиторий.
- git tag -d <tag-name>
Удаляет тег локально.
🔸Продвинутые команды
- git cherry-pick <commit>
Применяет изменения из указанного коммита в текущую ветку.
- git rebase -i HEAD~n
Интерактивный rebase для последних *n* коммитов.
- git reflog
Показывает журнал всех действий в репозитории.
- git bisect
Позволяет найти коммит с багом методом бинарного поиска.
- git describe
Показывает последний тег, доступный для коммита.
👉 @PythonPortal50 905
Microsoft выпустила новый курс по MCP для Python-разработчиков.
Курс полностью бесплатный и с открытым исходным кодом.
GitHub : https://github.com/microsoft/lets-learn-mcp-python
👉 @PythonPortal
50 905
Помни, что итераторы в Python (и не только) рассчитаны на одно использование.
Когда ты прошёл по всем элементам, назад «перемотать» их нельзя.
Это поведение называется исчерпание итератора
umbers = [1, 2, 3]
reversed_numbers = reversed(numbers)
print(list(reversed_numbers)) # [3, 2, 1]
print(list(reversed_numbers)) # [] — итератор уже пустreversed_numbers = reversed(numbers)
print(list(reversed_numbers)) # [3, 2, 1] снова работает50 905
Нужно потестить HTTPS локально в Python?
Вот простое решение в 3 шага — удобно для проверки SSL/TLS, интеграций с API или любых приложений, которым нужен HTTPS в dev-среде.
Только для локальной разработки, браузер будет ругаться на самоподписанный сертификат. 😋
Для NodeJS есть альтернатива: web.dev
👉 @PythonPortal
50 905
PyAutoGUI
Крайне любопытная библиотека языка Python, позволяющая превратить твой ПК в автоматизированную систему
За пару строчек кода можно заставить скрипт сделать скриншот, заставить мышку навести на нужную точку на экране, взаимодействовать с различными параметрами окон, написать слово или целый абзац или даже загуглить за тебя 🚬
Вот так можно создать простейший кликер:
import pyautogui
import time
def click():
time.sleep(0.1)
pyautogui.click()
def main():
for i in range(20):
click()
main()
50 905
Шпаргалка по очистке данных в Python Pandas
1. Обзор данных
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # Загрузить CSV
df.head(5) # Первые 5 строк
df.info() # Типы данных и количество null
df.describe() # Сводная статистикаdf.isnull().sum() # Посчитать пропуски
df.dropna() # Удалить строки с null
df.fillna(0) # Заполнить пропуски нулями
df.duplicated().sum() # Посчитать дубликаты
df.drop_duplicates() # Удалить дубликатыdf.rename(columns={'old': 'new'}) # Переименовать колонку
df.astype({'col': 'int'}) # Сменить тип данных
df.columns.str.strip() # Убрать пробелыdf.loc[df['col'] > 100] # Фильтр по условию
df.iloc[0:5] # Выбор по индексу строк
df['col'].isin(['A', 'B']) # Фильтр по значениямdf.sort_values('col') # Сортировка по возрастанию
df.groupby('group')['val'].mean() # Группировка и агрегация
df['col'].value_counts() # Подсчёт уникальных значенийdf['new'] = df['col1'] + df['col2'] # Новая колонка
df['col'] = df['col'].apply(lambda x: x*2) # Применить функцию
df.drop('col', axis=1) # Удалить колонкуdf.to_csv('cleaned.csv', index=False) # Экспорт в CSV50 905
⚡️ RECURA — один из лучших каналов для разработчиков и программистов.
Канал ведёт практикующий DevOps-инженер, который ежедневно публикует:
• код, повышающий эффективность разработки
• лайфхаки и полезные трюки для Bash и Linux
• готовые решения для Docker и Kubernetes
• инструменты и утилиты для автоматизации
• полезные материалы и советы по информационной безопасности
Подпишись, чтобы быть востребованным специалистом.
50 905
Совет по Python:
Вы можете заставить аргументы быть только позиционными, используя символ
/ в сигнатуре функции.
def add(x, y, /):
return x + y
add(1, 2)
add(x=1, y=2) # TypeError: add() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'x, y'50 905
FastAPI теперь официально самый популярный веб-фреймворк среди Python-разработчиков 🎉
А вот ещё несколько интересных фактов из свежего опроса State of Python 2025 от JetBrains:
> 51% используют Python для работы с данными
> 46% применяют его для веб-разработки
> Половина сообщества — новички
> 83% всё ещё сидят на старых версиях Python
Подробный разбор: https://jb.gg/python-25
👉 @PythonPortal
50 905
FastAPI теперь официально самый популярный веб-фреймворк среди Python-разработчиков 🎉
А вот ещё несколько интересных фактов из свежего опроса State of Python 2025 от JetBrains:
> 51% используют Python для работы с данными
> 46% применяют его для веб-разработки
> Половина сообщества — новички
> 83% всё ещё сидят на старых версиях Python
Подробный разбор: https://jb.gg/python-25
👉 @PythonPortal
