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 52 335 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, 52 335 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.
52 335
Obunachilar
-2824 soatlar
-2317 kunlar
-82130 kunlar
Postlar arxiv
52 335
Совет по Pytest:
Используйте пользовательские маркеры
pytest, чтобы добавлять метаданные к тестам.
Это упрощает организацию и запуск определённых групп тестов
В примере на изображении используются два пользовательских маркера:
🔹@pytest.mark.performance
– Применён к тесту для замера производительности test_page_load_time
🔹@pytest.mark.database
– Применён к тестам для работы с базой данных test_database_connection и test_data_integrity
Мы можем запускать выборочно, например тесты, помеченные маркером @pytest.mark.database
pytest -m database 52 335
Буквально за считанные минуты собери умного чат-бота для своего сайта
Firecrawl только что выкатили Firestarter — полноценную платформу для чат-ботов, которая:
🔸Скрейлит твой сайт
🔸Индексирует контент
🔸Разворачивает чат-интерфейс с поддержкой RAG и API в стиле OpenAI
Полностью open-source - ccылка
Попробуйте: ссылка
👉 @PythonPortal
52 335
Аналогично Unix-пайпам, в Python можно строить цепочки функций, переопределяя метод
__or__
Это позволяет связывать операции так, что вывод одной функции становится входом для следующей → чисто, читаемо и удобно для композиции
Именно так LangChain реализует элегантные пайплайны вроде: chat_prompt | groq_model | output_parser
Пример:
class Pipe:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, x):
return self.func(x)
def __or__(self, other):
return self.__class__(lambda x: other(self(x)))Pipe — обёртка над функцией
🔸__or__ (|) позволяет комбинировать пайпами, как в Unix
🔸__call__ делает объект вызываемым, как обычную функцию
Теперь можно обернуть любые функции в Pipe и комбинировать их в цепочку:
double = Pipe(lambda x: x * 2)
square = Pipe(lambda x: x ** 2)
pipeline = double | square
print(pipeline(3)) # (3 * 2) ** 2 = 3652 335
Наткнулся на библиотеку art — делает ASCII-арт из текста за секунды.
Простая установка:
pip install artfrom art import text2art
Art = text2art("art") # шрифт по умолчанию
print(Art)
# Пример вывода:
# _
# __ _ _ __ | |_
# / _` || '__|| __|
# | (_| || | | |_
# \__,_||_| \__|
Art_block = text2art("art", font='block', chr_ignore=True)
print(Art_block)
# Выведет крупный блок‑текст52 335
Конструкции в Python, использующие блок
else:
🔸Условный оператор if-else
🔸Цикл for-else
🔸Цикл while-else
🔸Блок try-except-else
На фото мы видим 4 примера:
1. проверяет условие. Если x < 5 — выполняется if, иначе — else
2. Цикл ищет i == 10. Не находит, break не срабатывает → выполняется else
> Блок else выполняется только если цикл не прерван через break
3. Цикл отрабатывает до конца, else выполняется после завершения while
> else не выполнится, если внутри цикла будет break
4. Пытается выполнить 10 / 2. Исключения нет — срабатывает else
> else выполняется только если не было исключений в try
👉 @PythonPortal52 335
Если хочешь вкатиться в ML, а не просто читать теорию, начинай с практики прямо в браузере.
В этом курсе всё: туториалы, Colab-ноутбуки и реальные примеры.
Будешь тренировать модели на Python с TensorFlow, визуализировать в TensorBoard и деплоить хоть в браузер, хоть на сервер.
Подходит и для новичков, и для тех, кто уже пробовал Keras или NumPy 😊
👉 @PythonPortal
52 335
Ищем новичков во фронтенд-разработке и вёрстке сайтов.
Хотим помочь тебе собрать сайт, как полноценный заказ даже если ты никогда не кодил.
А именно:
- Сверстать веб-сайт на HTML + CSS;
- Реализовать функционал на JavaScript;
- Пощупать фронтенд-фреймворк Angular;
- Подключить Backend и загрузить сайт на хостинг;
- Использовать ChatGPT и Giga, как профи.
+ Помощь куратора на каждом этапе.
Чтобы в итоге ты своими руками разработал качественный сайт, который не стыдно добавить в портфолио или продать.
Такой опыт можно получить на бесплатном практикуме за 7 дней.
👉 Приходи на бесплатное обучение и зови с собой друзей
Бонусом получишь гайд для поиска работы и заказов на фронтенд-разработку.
52 335
Возможность Python, которую часто недооценивают -> операции над множествами
Вот пример, как можно удалять или обновлять теги, приводя старые и новые значения к множествам, а затем выполняя операции над множествами
Очистка и приведение к множествам:
existing = {t for tag in old_tags if (t := tag.strip())}
incoming = {t for tag in new_tags if (t := tag.strip())}tag.strip() удаляет пробелы с начала и конца строки.
🔸t := tag.strip() сохраняет очищенное значение в переменную t.
🔸if (t := tag.strip()) фильтрует пустые строки ("").
Удаление существующих тегов:
updated = existing - incoming
print("Removed tags:", updated)updated = existing | incoming
print("Added tags:", updated)52 335
Если хочешь стать скилловым бэкенд-разработчиком, то пили как можно больше проектов.
В этом курсе их три: генератор блогов, клон Netflix и клон Spotify.
Прокачаешь бэкенд на практике с Python, Django и PostgreSQL 😄
👉 @PythonPortal
52 335
Основатель школы автотестировщиков QA.GURU проводит бесплатный интенсив «Из баг-репортов до первого автотеста на Python»
🔜 Во вторник, 24 июня, в 12:00 по МСК. Бесплатно.
Вы начинающий автоматизатор или ручной тестировщик? Займите место сейчас ▶
За несколько часов опытный инженер объяснит, как написать и запустить автотест 🤓
Что сделаете за занятие:
— Напишете свой автотест на Python с нуля.
— Настроите рабочую среду за 10 минут (и она реально будет работать).
— Разберётесь, когда использовать Selenium, Playwright или Selene.
— Запустите автотест с Pytest и без него.
И совсем немного о трендах QA:
— Зачем компаниям QA, которые умеют писать код.
— Python + автотесты как минимальный входной билет в индустрию.
— Нейросети: конкурент или ассистент?
Станислав Васенков, основатель школы — в прошлом — Head of QAA pflb.ru, автор allure-notifications, победитель хакатона от EPAM, спикер Heisenbug.
Занять место ▶
Реклама. Рекламодатель: ИП Васенков Станислав Олегович, ИНН 774335827403, erid: 2Vtzqw51r9U
52 335
![Совет по Python: Используйте команду poetry show --tree --why [package], чтобы отследить, откуда берётся пакет. Она быстро по](data:image/jpeg;base64,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)
Совет по Python:
Используйте команду
poetry show --tree --why [package], чтобы отследить, откуда берётся пакет.
Она быстро показывает:
> какие пакеты от него зависят
> почему пакет был установлен
На примере показано, как команда
poetry show --tree --why pydanticpyproject.toml или при разрешении конфликтов транзитивных зависимостей. 📝
👉 @PythonPortal52 335
Этот репозиторий на GitHub настоящая находка для каждого дата-сайентиста
DS Interactive Python — это репозиторий с интерактивными дашбордами для изучения статистики, моделей машинного обучения и других концепций Data Science.
Темы включают: PCA, бэггинг и бустинг, кластеризацию, нейронные сети и др.
Полностью open-source и бесплатен 😮
👉 @PythonPortal
52 335
Руководство по ускорению и оптимизации Python кода
В нём пошагово разобраны:
Профилирование и бенчмаркинг, структуры данных и алгоритмы, оптимизация циклов и генераторов, ускорение с помощью Numba, Cython, PyPy, параллелизм и асинхронность, работа с вводом-выводом, кешированием и большими данными, сборка и упаковка
Это для тех, кто пишет производительный backend, работает с данными или просто хочет писать быстрый, читаемый и масштабируемый Python-код 🫥
👉 @PythonPortal
52 335
🚴♂️Не надо изобретать велосипед
Главная ошибка стартаперов — пытаться сделать идеальный продукт, годами его дорабатывать, но так и не выпустить.
В своём канале я запустил челлендж: 12 проектов за 12 месяцев.
1️⃣ Ищем идею под существующий спрос (не из головы!)
2️⃣ Разрабатываем продукт
3️⃣ Занимаемся бесплатным продвижением
4️⃣ Оптимизируем и масштабируем
Формула проста:
1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы
Три главных правила:
✔️ Только проверенный спрос — через поисковые запросы, а не догадки.
✔️ Быстрый запуск — никакого перфекционизма.
✔️ Только США и ЕС — там платят за удобство.
Также в канале разбираю:
— Кто и зачем будет платить за микро-продукт?
— Главная ошибка начинающих стартаперов
— Микро-продукт vs стартап
— Как бесплатно продвигать продукт
Короче, рассказываю в канале без купюр: что работает, а что нет, сколько приносит и как продвигаем. Всё, что обычно скрывают.
52 335
Совет по Python:
Использование
setdefault
Метод setdefault() позволяет заменить 4 строки традиционного кода, избавляя от необходимости использовать условие if и ручную инициализацию.
setdefault() чётко передаёт намерение: «Если ключ отсутствует, установить для него пустой список. Затем добавить элемент в список». Это одновременно делает код короче и понятнее
Есть ли причины использовать это вместо collections.defaultdict? 🤔Хороший вопрос. Думаю, основное различие в том, что с
setdefault можно указывать разное значение по умолчанию при каждом вызове, тогда как у defaultdict одно общее значение для всех отсутствующих ключей. Метод setdefault также удобен тем, что не требует импорта =)
👉 @PythonPortal52 335
+1
Вы можете выполнить
uv add --script /path/to/script.py, чтобы добавить встроенные зависимости в Python-скрипт. Если заголовок скрипта ещё не существует, uv сгенерирует его автоматически
Команда uv run http://script.py выполнит скрипт со всеми необходимыми зависимостями.
Не нужно создавать виртуальное окружение, устанавливать пакеты и т.д. ☺️
👉 @PythonPortal52 335
ТОП‑7 расширений для прокачки VSCode, Cursor и Windsurf: 📝
① Console Ninja
Показывает вывод консоли прямо в редакторе
② Error Lens
Выводит ошибки линтера и компиляции прямо в строке кода
③ Image Preview
Показывает превью изображений при наведении курсора
④ REST Client
Позволяет делать HTTP‑запросы и получать ответы прямо в редакторе
⑤ Version Lens
Управление версиями и обновление зависимостей из
package.json и не только
⑥ Highlight on Copy
Мерцающая подсветка скопированного текста - видно, что именно ты скопировал
⑦ Symbols
Лучшая подборка иконок для типов файлов - делает интерфейс визуально чище
👉 @PythonPortal52 335
VK Weekend Offer: отправьте заявку, пройдите интервью и получите офер!
28–29 июня VK проведёт Weekend Offer для бэкендеров с опытом от трёх лет. Участников со знанием Java, Go, Python или C++ ждут технические собеседования, знакомство с продуктами и, если всё сложится, офер уже в конце выходных.
Ребята много лет создают облачные решения, системы рекомендаций и поисковые движки — всё с миллионами пользователей в проде — и сейчас ищут новых коллег. Поэтому оставляйте заявку до 25 июня, чтобы попасть в команду за выходные!
Подробности — на сайте.
52 335
Совет по чистому коду на Python:
Проверяйте качество кода внутри CI-пайплайна с помощью этих библиотек:
• flake8 — контроль соблюдения стиля (PEP8)
• black — автоформатирование кода
• isort — сортировка и оптимизация импортов
• bandit — анализ кода на уязвимости безопасности
• safety — проверка зависимостей на известные уязвимости
👉 @PythonPortal
52 335
12 мощных инструментов для ваших ИИ-агентов
Вот краткое описание функций каждого из них
1. FileReadTool
Этот инструмент мгновенно извлекает данные из локальной файловой системы.
2. FileWriterTool
Позволяет агенту создавать или перезаписывать любые файлы.
3. CodeInterpreterTool
Мощный инструмент для выполнения кода на Python 3 в защищённой, изолированной среде
4. ScrapeWebsiteTool
Инструмент, предназначенный для извлечения и чтения содержимого указанного веб-сайта.
5. SerperDevTool
Позволяет агенту выполнять поиск в Google.
6. DirectoryReadTool
Позволяет агенту получать список содержимого папок и метаданные. Полезно для реализации RAG на основе файловой системы.
7. FirecrawlSearchTool
Инструмент, предназначенный для поиска по веб-сайтам и преобразования их содержимого в чистый Markdown или структурированные данные, пригодные для обработки агентами или языковыми моделями (LLM).
8. BrowserbaseLoadTool
Browserbase — это платформа для разработчиков, предназначенная для надёжного запуска, управления и мониторинга безголовых браузеров.
Этот инструмент позволяет запускать сессии безголового Chrome, которыми может управлять агент.
9. PDFSearchTool
Семантический RAG (извлечение и генерация с подсказками) по PDF-документам.
10. GithubSearchTool
Предоставляет агентам доступ к GitHub и возможность выполнять RAG по исходному коду.
11. TXTSearchTool
Молниеносное встраивание и поиск по текстовым файлам.
12. L2SQLTool
Инструмент Text2SQL, преобразующий естественный язык в SQL-запросы для поиска по структурированным базам данных.
👉 @PythonPortal
