ar
Feedback
PythonHub

PythonHub

الذهاب إلى القناة على Telegram

News & links about Python programming. https://pythonhub.dev/

إظهار المزيد
2 609
المشتركون
+124 ساعات
+97 أيام
+4230 أيام

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أغسطس '26
أغسطس '26
+74
في 0 قنوات
يوليو '26
+87
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+55
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+82
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+78
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+81
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+73
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+68
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+56
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+44
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+41
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+40
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+102
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+96
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+77
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+79
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+69
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+67
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+59
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+104
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+104
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+162
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+142
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+70
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+96
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+78
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+76
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+81
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+61
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+99
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+91
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+117
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+106
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+31
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+25
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+25
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+26
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+33
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+35
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+48
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+31
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+36
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+32
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+50
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+54
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+61
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+64
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+78
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+49
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+58
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+49
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+56
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+65
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+72
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+41
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+56
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+53
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+29
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+36
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+20
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+31
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+42
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+30
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+42
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+46
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+31
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+47
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+40
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+617
في 0 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
26 أغسطس+1
25 أغسطس+1
24 أغسطس+2
23 أغسطس+4
22 أغسطس+3
21 أغسطس+2
20 أغسطس+3
19 أغسطس+3
18 أغسطس+3
17 أغسطس+5
16 أغسطس+1
15 أغسطس+3
14 أغسطس+2
13 أغسطس+3
12 أغسطس+1
11 أغسطس+2
10 أغسطس+5
09 أغسطس+2
08 أغسطس+6
07 أغسطس+3
06 أغسطس+4
05 أغسطس+1
04 أغسطس+3
03 أغسطس+4
02 أغسطس+6
01 أغسطس+1
منشورات القناة
Soup Fine-tune and post-train LLMs in one command. No SSH, no config hell. https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup

2
Creating PySide6 UI without .ui / Qt Designer Build your entire GUI in pure Python code, no .ui files required. https://www.pythonguis.com/faq/creating-pyside2-ui-without-ui-qt-designer/
43
3
The Polars vs SQL differences nobody is talking about This post explores important differences between Polars and SQL that can cause unexpected results when moving between the two, including row ordering, column independence, literals, null handling, and broadcasting. It explains how understanding these different mental models can help developers write safer Polars code and more reliably translate data workflows between Polars and SQL. https://labs.quansight.org/blog/polars-vs-sql-differences
56
4
Lians Evidence-backed proof of done for Claude Code, Codex, Cursor, and other AI coding agents. Run real checks, bind results to current Git state, and know what is ready for human review. https://github.com/Lians-ai/Lians
66
5
Tencent opensource AI Red Teaming platform A full-stack AI Red Teaming platform securing AI ecosystems via Agent Scan, Skills Scan, MCP scan, AI Infra scan and LLM jailbreak evaluation. https://github.com/tencent/AI-Infra-Guard
71
6
django-waffle - the best Feature Flipper for Django! This is an introduction to django-waffle, a production-ready Django package for controlling feature rollouts through flags, switches, and sampling. It enables gradual releases, A/B testing, and quick kill switches for features that need to be disabled without redeploying https://www.youtube.com/watch?v=K-Y9XHEZwU8
69
7
Thinking in Python by Bruce Eckel https://thinkinginpython.com/
74
8
Python Hub Weekly Digest for 2026-08-23 https://pythonhub.dev/digest/2026-08-23/
126
9
pyhctsa The most comprehensive time-series feature extraction package in Python. https://github.com/DynamicsAndNeuralSystems/pyhctsa
165
10
Comfy-Org / ComfyUI The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI
147
11
centaur Centaur is frontier, agentic infrastructure that you own. Centaur is like Claude Tag, but open source and on steroids. https://github.com/paradigmxyz/centaur
125
12
jsonfold: Making Pretty-Printed JSON Compact and Readable in Python jsonfold is a streaming post-filter that compacts pretty-printed JSON by folding small arrays and objects onto single lines while preserving existing serializers and custom encoders. It processes JSON incrementally without reparsing the document, keeping additional memory usage bounded while producing more compact, human-readable output for large JSON files. https://medium.com/@yair.lenga/a-streaming-json-formatter-that-works-with-existing-serializers-eced220da37d
115
13
Prototype on a laptop, scale to 16 billion rows: one Polars query The post shows how to prototype a data pipeline locally on 97 million Polymarket orderbook rows, then run the same LazyFrame queries on 16 billion rows using distributed execution. The pipeline pre-aggregates the raw data into small Parquet artifacts in S3 that power a responsive Plotly Dash dashboard without scanning the full dataset on each request. https://pola.rs/posts/market-data-to-plotly-enterprise-dashboard/
108
14
key-amnesia Let your AI agent use your passwords and API keys - without ever letting it see them. https://github.com/fujitoid/key-amnesia
109
15
python-game-server A lightweight server and framework for turn-based multiplayer games. https://github.com/feberts/python-game-server
125
16
Numba in the Browser: Unlocking a New Scientific Python Stack in JupyterLite Numba now runs entirely in the browser through JupyterLite, compiling Python functions to WebAssembly with a new LLVM-based execution engine and delivering substantial performance gains without a server. The work also unlocks browser-native support for the broader Numba ecosystem, including PyMC, PyTensor, and other scientific computing libraries. https://notebook.link/blog/numba-in-the-browser/
115
17
Composite: The Pattern Behind Menus, File Systems and Games The Composite pattern lets you treat individual objects and entire object hierarchies through the same interface, making tree-like structures much easier to manage. Using a simple Python game engine, the video demonstrates how this pattern naturally applies to game scenes, UI frameworks, file systems, menus, and similar hierarchical designs. https://www.youtube.com/watch?v=ss6je4-nDx8
107
18
Two lines of Python that segfault the interpreter Two lines of Python could crash CPython 3.14 through 3.16 because SETADD assumed it was always operating on a real set, while PEP 749 madeconditionalannotationsrebindable from Python code. The post explains how that assumption broke, why it caused a type-confusion crash, and why stable releases and the development branch needed different fixes. https://deadlovelll.github.io/2026-08-10-conditional-annotations-set-add-crash/
106
19
interlock Circuit breaker for Python: sync + async in one class, sliding-window rate, slow-call detection, Polly-style resilience pipeline, type-safe API. https://github.com/bagowix/interlock
109
20
From Routing Checks to Trajectory Testing: Evaluating an Agentic Chatbot Traditional chatbot testing that checks only final responses misses many agent failures, so this article builds an evaluation framework that progresses from routing checks and task completion to full trajectory testing of tool use, conversations, and intermediate actions. It also shows how to combine LLM-as-a-judge evals, multi-turn testing, and telemetry to debug agent behavior and vali... https://edcrewe.blogspot.com/2026/08/from-routing-checks-to-trajectory.html
121