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 50 848 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 556-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 135-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 848 obunachiga ega bo‘ldi.
01 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -463 ga, so‘nggi 24 soatda esa -46 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.25% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.67% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 705 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 377 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 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 02 Sentabr, 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.
50 848
Obunachilar
-4624 soatlar
-1857 kun
-46330 kun
Postlar arxiv
50 828
В Python 3.12+ можно использовать оператор
type для создания псевдонимов типов
Эти псевдонимы могут быть также обобщёнными (generic)
Это гораздо короче и удобнее, чем эквивалентный код до Python 3.12 с использованием TypeAlias и TypeVar
👉 @PythonPortal50 828
Как создавать красивые карты в Python с помощью библиотеки Prettymaps
Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй
prettymaps
Для начала установи необходимые зависимости через pip:
pip install -U prettymaps "osmnx>=1.9.3,<2.0" "git+https://github.com/abey79/vsketch@1.0.0"import prettymaps
plot = prettymaps.plot('Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands')plot() принимает один из следующих вариантов запроса:
🔹Адрес (например, "Porto Alegre")
🔹Координаты (например, (-30.0324999, -51.2303767))
🔹Границы в формате GeoDataFrame
Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal50 828
Ловите крутейший ресурс для изучения нейронных сетей
Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском)
Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению
Сохраняй и делись с другом 🍯
👉 @PythonPortal
50 828
+4Модификаторы доступа в Python
Разбираем, как
public, protected и private переменные и методы управляют доступом внутри классов
Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
👉 @PythonPortal50 828
Откопал шикарную штуку — Python Tutor
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
👉 @PythonPortal
50 828
Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA
1. Одновариативный анализ
df.hist() — гистограмма числовых колонок
sns.boxplot(data=df, y='col') — боксплот распределения
sns.kdeplot(data=df['col']) — график плотности
df['col'].value_counts().plot(kind='bar') — столбчатая диаграмма частот
2. Двухвариативный анализ
sns.scatterplot(data=df, x, y) — диаграмма рассеяния
sns.regplot(data=df, x, y) — рассеяние + линия регрессии
sns.barplot(x, y, data=df) — сравнение категорий по значениям
sns.violinplot(data=df, x, y) — распределение по категориям
sns.boxplot(x, y, data=df) — сравнение распределений
3. Многовариативный анализ
sns.pairplot(df) — матрица scatter-графиков
sns.heatmap(df.corr(), annot=True) — тепловая карта корреляций
sns.jointplot(data=df, x='x', y='y') — scatter + распределение
plt.scatter(x, y, c=z) — scatter с цветом по переменной
sns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z') — scatter с цветовой категорией
4. Временные ряды
df.plot(x='date', y='value') — базовый временной график
df.rolling(window).mean().plot() — скользящее среднее
seasonal_decompose(df['col']) — разложение временного ряда
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value') — временной ряд с интервалами
5. Текстовый анализ
WordCloud().generate(text) — облако слов
FreqDist(words).plot() — частотный график
sns.barplot(x=words, y=frequencies) — частоты слов в столбиках
6. Кастомизация
plt.title('Заголовок') — заголовок
plt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y') — подписи осей
plt.xticks(rotation=45) — поворот подписей
plt.tight_layout() — авторасстановка
plt.figure(figsize=(10, 6)) — размер графика
7. Сохранение и показ
plt.show() — показать график
plt.savefig('график.png') — сохранить
plt.close() — закрыть окно графика
👉 @PythonPortal50 828
• infosec - это один из самых ламповых каналов по информационной безопасности, где говорят об истории ИТ, публикуют актуальные новости и пишут технический материал на разные темы:
- Что из себя представляет официально взломанный iPhone от Apple?
- Кому и для чего выдавалось разрешение на ношение сотового телефона?
- Бесплатные курсы для ИБ специалистов на различные темы;
- Бесплатный бот, который проверит файлы на предмет угроз более чем 70 антивирусами одновременно.
• Присоединяйся, у нас интересно: @it_secur
50 828
+8
10 популярных методов множеств в Python
Эти методы должен знать каждый питонист
👉 @PythonPortal
50 828
Принёс шпаргалку с 12 командами Git, которые «должен знать каждый разраб»
Сохраняем и пользуемся
К слову, Git на днях отметил своё 20-летие — 7 апреля 2005 года Линус Торвальдс написал его всего за пару недель, чтобы заменить BitKeeper при разработке ядра Linux
С тех пор без Git не обходится почти ни один проект ✌️
👉 @PythonPortal
50 828
+4
Прокачай Python с lambda и однострочниками
От простых выражений до продвинутых приёмов с
map, filter, reduce, условными операторами и даже словарными включениями
Сохрани себе и используй как шпаргалку
👉 @PythonPortal50 828
Генерируем QR-код для подключения к Wi-Fi
Давай мы покажем, как создать QR-код, с помощью которого моментально можно будет подключиться к Wi-Fi
Нам понадобится всего одна библиотека питона. Открой консоль и запусти там вот этот код:
pip install wifi_qrcode_generatorwifi_qrcode_generator
🔹Сгенерировать QR-код
🔹Сохранить QR-код как изображение
import wifi_qrcode_generator as qr
qrCode = qr.wifi_qrcode('название WIFI', False, 'WPA', 'пароль')
qrCode.show()
qrCode.save("my_wifi_qr.png")
50 828
Python vs R для анализа данных
Сравнение популярных команд в pandas и dplyr. Удобно, когда нужно быстро перейти с одного языка на другой или работать в смешанной среде
Сохраняй, чтобы не искать второй раз 🤔
👉 @PythonPortal
50 828
⚡ Совет на 2025 год — не трать деньги на дорогие IT-курсы!
Обучение стоит дорого, но в Telegram слили топовый контент по программированию: курсы, статьи, видео и гайды — всё бесплатно:
👩💻 JavaScript 👩💻 React
👩💻 Python 👩💻 Docker
👩💻 Java 🖼️ Spring
👩💻 C# 👩💻 Game Dev
👩💻 С/С++ 👩💻 DevOps
👣 GoLang 🖼️ Redis
👩💻 Kotlin 👩💻 Mob Dev
🖼️ PHP 🖥 SQL
🖼️ Swift 👩💻 Kubernetes
Не плати за то, что можно получить бесплатно — подписывайся и учись👆
50 828
+5
ТОП-20 Python однострочников
— списки, словари, строки
— файловый ввод
— HTTP-сервер
— палиндромы, факториалы и многое другое
Сохрани себе, чтобы не забыть 🔨
👉 @PythonPortal
50 828
Памятка для питонистов: самые часто используемые функции NumPy с примерами
Сохраняй — чтобы держать под рукой 🤨
👉 @PythonPortal
50 828
Мои коллеги из Яндекса создали сильнейшие IT каналы 🔥
Наше кредо — программирование не сложно, просто никто не объяснял нормально.🐍 Ghostly Python - Разбираем код, автоматизируем рутину, пишем ботов, скрипты и полезные утилиты. Все что нужно для уверенного старта в программировании на Python. ☕️ Easy Java - вскрываем Java изнутри. Все тонкости этого универсального языка в одном канале, врывайся! 😎 IT Syndicate - гигабайты свежего материала по всем направлениям. GameDev, InfoSec, Frontend - и это лишь малая часть..
50 828
Нашёл для вас классный инструмент для анализа кода — Radon
Он помогает понять, где функции становятся слишком сложными и сколько тестов на них реально нужно
В отличие от обычных линтеров, Radon даёт численные метрики и чёткую картину перегруженности кода.❤️
Работает с Python 2.7–3.12, не требует зависимостей, можно запускать в терминале или интегрировать в CI/CD
👉 @PythonPortal
50 828
Топ-50 важных функций Python
Самая нужная подборка для разработчиков — с краткими описаниями, в таблице, удобно и понятно
⏩Скачать PDF
👉 @PythonPortal
