Python Portal

الذهاب إلى القناة على Telegram

Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

إظهار المزيد

الشبكة:Times | Финансы روسيا11 911 التكنولوجيات والتطبيقات2 547...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Portal

تُعد قناة Python Portal (@pythonportal) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 52 440 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 547 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 11 911 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 52 440 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -783، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -20، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.32‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.78‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 892 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 033 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 25.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل строка, none, true, модуль, peter.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

52 440

المشتركون

-2024 ساعات

-1877 أيام

-78330 أيام

4 892

عرض المشاهدات

~ 3 03324 ساعات

~ 3 58848 ساعات

9.32%

معدل المشاركة

~ 3

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

52 416

Парень собрал офигенную систему подготовки к собесам по LeetCode: вытащил 400+ задач и разложил их по 90 паттернам. В итоге получилась таблица на 360 задач, где видно не просто что нужно решать, а какой именно паттерн ты качаешь и чем он закрывается. Знаю, LeetCode для новичков легко превращается в перегруз, особенно когда собесы уже рядом и вообще непонятно, на какие задачи делать упор. Blind 75/95 и похожие списки это нормальная точка входа, но давай честно: решить всего около 100 задач обычно недостаточно, чтобы уверенно закрывать топовые интервью. Важно: задачи в листе взяты из реальных интервью за последние 6 месяцев (Google, Meta, Amazon, Uber). Этот подход помог закрыть собесы в Salesforce (два раза), Intuit, Microsoft и еще пару “середняков” за эти годы. Кидаю сюда, вдруг кому-то сэкономит недели. 👉 @PythonPortal

52 416

😂😂😂 👉 @PythonPortal

52 416

Все вокруг говорят про Clawbot. Но что это такое? Опенсорсный AI-ассистент, который: ✓ крутится на твоем компе или сервере ✓ с ним можно общаться через Telegram, WhatsApp, Discord... ✓ имеет реальный доступ к системе ✓ с памятью, и со временем становится лучше по мере общения ✓ совместим с Claude, GPT, Gemini, DeepSeek… Чтобы поставить, достаточно выполнить:

curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash

Почему народ так сходит с ума? Потому что впервые реально ощущается, будто у тебя появился сотрудник на базе ИИ. Плюс: Open Source + local first + персистентная память = ощущение контроля Что важно учитывать: ▪️Вопросы безопасности. Осторожно! убедись, что никто кроме тебя не сможет им пользоваться. ▪️Порты: если оставишь доступ снаружи без защиты, ты по сути ставишь у себя дома “удаленный sudo”. ▪️Права доступа. Не всему нужен полный доступ с первого дня. Лучше изолировать в VM или на отдельной машине, если не понимаешь, что делаешь. ▪️Следи за стоимостью. Может выйти очень дорого. Можно использовать локальные модели (они не такие быстрые и не такие хорошие), я советую попробовать Minimax M2.1, по соотношению цена/качество он очень ок. ▪️Запусти clawdbot status, чтобы он предупреждал о проблемах безопасности (это не все, но хоть что-то), а потом clawdbot security audi Официальный сайт: https://clawd.bot/ 👉 @PythonPortal

52 416

👩‍💻 Хватит учить только синтаксис, начинай делать реальные проекты! Python Ready — авторский канал, где Python перестаёт быть только теорией и становится рабочим инструментом. Мини-проекты, боты, советы, разборы задач, гайды и шпаргалки для каждого программиста. 🔥 Советую подписаться: @python_ready

52 416

Датасаентисты сейчас нарасхват: данных для анализа стало слишком много. В этом курсе Татев и Ваэ учат Python для Data Science. Будете делать проекты и разбирать EDA, A/B-тесты, BI и другое. Проходим бесплатно 👉 @PythonPortal

52 416

У Visual Studio Code есть скрытая фича: она показывает, сколько кода написал ты, а сколько нагенерила ИИ. Включи и проверь, ты больше дев или больше prompt engineer. 🤣 👉 @PythonPortal

52 416

Математика искусственной нейронной сети: 👉 @PythonPortal

52 416

Опенсорсный робот-манипулятор + трекинг рук Сделан с индустриальным подходом, но в виде настольной системы на 3D-печати. PAROL6 в паре с контроллером LEAP Motion отличный пример того, насколько доступной стала телеоперация роботов. • Движения руки стримятся на робота с частотой 100 Гц по UDP • Пневматический захват управляется простыми жестами: сжатие/разжатие кулака • Весь стек робота опенсорсный: от механики до софта управления Добавь сюда низколатентный трекинг рук и получаешь очень практичную платформу, чтобы учиться манипуляции, телеуправлению и интерфейсам человек-робот. Такой сетап отлично подходит для экспериментов, teleop, сбора данных и обучения робота “по показу”. И все это без проприетарного железа и залоченного софта. Исходный код 😈 👉 @PythonPortal

52 416

Разраб смотрит, как продакт занимается вайб-кодингом. 👉 @PythonPortal

52 416

Экономим время: VS Code расширение DEVTOOL+ Внутри целый набор ежедневных утилит: форматирование, encode/decode, конвертеры, генераторы, тестовые хелперы и еще куча мелочей. Все вызывается прямо из редактора, без браузера и лишних вкладок. 👉 @PythonPortal

52 416

Чувак собрал целую AI-команду “дата-сайентистов” на Python и выложил в опенсорс (полностью бесплатно). Библиотека автоматизирует типичный DS-пайплайн с помощью AI: загрузка данных, чистка/преобразования, EDA, визуализация, feature engineering. Плюс она логирует каждый шаг так, чтобы все собиралось в 100% воспроизводимый pipeline (можно повторить прогон один в один и понять, что именно делалось). Таймкоды из демо: 00:00 обзор проекта 01:32 workflow + загрузка данных 02:10 wrangling и cleaning 03:33 инсайты из визуализаций и построение графиков 04:08 feature engineering 05:00 лайв воркшоп на 1 час 05:44 сама Python-библиотека “AI Data Science Team” GitHub: здесь 👉 @PythonPortal

52 416

На Stepik вышел курс по Linux Этот курс закрывает всю обязательную Linux-базу для работы в IT: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой) Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 25% по промокоду «POST25»: открыть курс на Stepik

52 416

Мем: на сайте Думы в пояснительной записке к закону о создании реестра молодёжных организаций нашли utm-метку ChatGPT. 😐 👉 @PythonPortal

52 416

NVIDIA убрала самый жирный тормоз в Voice AI Они выложили в опенсорс PersonaPlex-7B: full-duplex разговорную speech-to-speech модель, которая умеет слушать и говорить одновременно Вместо того чтобы ждать, пока ты договоришь, она использует dual-stream архитектуру и обрабатывает входящий звук параллельно с генерацией ответа в реальном времени. 100% открытый исходный код и бесплатно. 🐸 👉 @PythonPortal

52 416

Немного подкорректировал 👉 @PythonPortal

52 416

Qwen3-TTS официально в релизе. Выложили в опенсорс всю линейку: VoiceDesign, CustomVoice и Base, чтобы принести реально качественный TTS в open-комьюнити. * 5 моделей (0.6B и 1.8B) * Свободный voice design и клонирование голоса * Поддержка 10 языков * SOTA 12Hz токенизатор для сильной компрессии * Полная поддержка fine-tuning * SOTA качество Возможно, самый “взрывной” релиз в опенсорсном TTS на данный момент. Давайте, ломайте, тестите, собирайте что-то крутое. Уже доступно всё: веса, код и статья. Enjoy.

Github: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-TTS Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115 Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS/blob/main/assets/Qwen3_TTS.pdf Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-TTS API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-tts-voice-design

👉 @PythonPortal

52 416

Настроил чат-бота за пару часов → заработал 9 000₽. Просто представь, кто-то стоит в очереди на маршрутку в 8 утра чтобы успеть на “любимую” работу. А кто-то за 3-4 часа делает чат-бота со своего ноута без привязки ко времени. Разница в зарплате: 200 тысяч. И нет — не надо ничего программировать. Зачем грузить мозги кодом, если можно собрать чат-бота для бизнеса на конструкторе. Без опыта. За 3-4 часа. 💡 Суть проста: Берёшь клиента → Собираешь бота по шаблону → Наставник всё проверяет → Сдаёшь работу и получаешь деньги. В первый месяц обычно выходят на доход 50–80 тыс ₽/мес, а с опытом от 180 тыс ₽ и выше. Легко совмещается с работой, учёбой, рыбалкой, семейными хлопотами… график устанавливаешь самостоятельно. Всё, что нужно для старта — запустить бота 👉 @other_digital_bot Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам. До 26 января вход бесплатный.

52 416

Сравнение async и ThreadPoolExecutor в Python Асинхронная обработка async В async переключение выполнения на уровне CPU происходит в момент выполнения await. Но чтобы можно было вызвать await, сам код должен поддерживать async. Например, если вы хотите делать запись в PostgreSQL через async, то придется использовать asyncpg. То есть для тех операций, которые поддерживают async, можно реализовать асинхронную обработку с помощью async. Параллельная обработка ThredPoolExcutor ThredPoolExcutor имеет смысл использовать в тех случаях, когда: * код не поддерживает async * или вы хотите распараллелить выполнение, минимально переписывая существующий код. Тестовый код Асинхронная обработка async:

import asyncio
import time

from icecream import ic


async def io_task(name):
    print(f"{name} start")
    await asyncio.sleep(3)  # ожидание неблокирующего I/O
    print(f"{name} end")


async def main():
    start = time.time()
    await asyncio.gather(io_task("A"), io_task("B"), io_task("C"))
    print(f"elapsed: {time.time() - start:.3f}")


ic()
asyncio.run(main())
ic()

# Результат выполнения
ic| main_async.py:19 in <module> at 22:06:11.408
A start
B start
C start
A end
B end
C end
elapsed: 3.001
ic| main_async.py:21 in <module> at 22:06:14.412

Параллельная обработка ThredPoolExcutor:

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

from icecream import ic


def io_task(name):
    print(f"{name} start")
    time.sleep(3)  # блокирующий I/O
    print(f"{name} end")


ic()
start = time.time()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    executor.submit(io_task, "A")
    executor.submit(io_task, "B")
    executor.submit(io_task, "C")

print(f"elapsed: {time.time() - start:.3f}")

# Результат выполнения
ic| main_ThreadPoolExcutor.py:13 in <module> at 22:07:03.543
A start
B start
C start
C end
B end
A end
elapsed: 3.003

Вывод: В случаях, когда требуется блокирующая обработка вроде time.sleep[1], имеет смысл использовать ThredPoolExcutor. Когда же нужна неблокирующая обработка, как в случае с asyncio.sleep, лучше использовать async. 👉 @PythonPortal

52 416

Топовый лайфхак с GitHub: добавь 0 к URL pull request, и ИИ поможет тебе ревьюнуть и понять изменения, которые хотят влить. 👉 @PythonPortal

52 416

xAI выложила в опенсорс новый рекомендательный алгоритм X Весь код уже доступен на GitHub. Обещают обновления каждые 4 недели. 👉 @PythonPortal