Python Portal
前往频道在 Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
显示更多📈 Telegram 频道 Python Portal 的分析概览
频道 Python Portal (@pythonportal) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 52 395 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 557,并在 俄罗斯 地区排名第 11 922 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 52 395 名订阅者。
根据 11 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -817,过去 24 小时变化为 -54,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 9.36%。内容发布后 24 小时内通常能获得 5.57% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 908 次浏览,首日通常累积 2 919 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 26。
- 主题关注点: 内容集中在 строка, none, true, модуль, peter 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
凭借高频更新(最新数据采集于 12 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
52 395
订阅者
-5424 小时
-2227 天
-81730 天
帖子存档
52 381
Telegram опубликовал список 8 самых быстрорастущих каналов для программистов:
Only Python — Подборки приёмов и фич, о которых не рассказывают в курсах.
Only Tech — Главные тренды и инсайды из мира технологий, маркетинга и интернет-культуры.
Only Hack — Реальные кейсы кибератак, инструменты и методы защиты, которые используют хакеры.
Only GitHub — Репозитории, которые решают реальные задачи.
Скрипты, фреймворки и готовые решения
Only IT — Без мнений и слухов — только факты и важные IT-события.
Only Apple — Новые апдейты, утечки и фишки, которые Apple ещё не показала.
Only GPT — Промпты, хаки и свежие инструменты, о которых молчат даже AI-каналы.
Only Memes — Если ты когда-нибудь деплоил в пятницу вечером — ты поймешь
Подписывайтесь и прокачивайте свои скиллы.
52 381
Преподаватель показал, как метод Монте-Карло помогает по-настоящему разбираться в данных. Он собрал интерактивный дашборд на Python с использованием Matplotlib, чтобы студенты могли сами моделировать неопределённость в оценке запасов лития. 🌟
👉 @PythonPortal
52 381
Python совет:
itertools.dropwhile пропускает элементы итерируемого объекта, пока условие возвращает True, а затем отдаёт все последующие элементы, начиная с первого, для которого условие стало False.
Итератор dropwhile не вернет ни одного элемента, пока предикат хотя бы раз не даст False.
Пример👇
>>> import itertools
>>> purchase_price = 99.00
>>> daily_prices = [95, 97, 94, 96, 100, 102, 99]
>>> prices_after_gain = list(itertools.dropwhile(lambda price: price <= purchase_price, daily_prices))
prices_after_gain
[100, 102, 99]
👉 @PythonPortal52 381
Datalab выкатывает Chandra
Среди open-source OCR внезапно появился новый чемпион. Модель Chandra от команды Datalab залетела на независимые бенчмарки и обошла прежнего топа dots-ocr. Судя по тестам, это не просто ещё один форк, а реально мощный инструмент.
Chandra уверенно работает с текстом, таблицами и даже формулами. Поддерживает больше сорока языков и не только печатный текст, но и старые рукописи. Один из тестов прогнали на письме Рамануджана 1913 года, и модель справилась без кривых артефактов.
Проект полностью открыт
👉 @PythonPortal
52 381
Microsoft снова в своём стиле
Собирать решение на агенте с ИИ почти никогда не получается с первого раза.
Дни уходят на то, чтобы крутить промпты, добавлять примеры, надеяться на улучшение. Никакой системы, один сплошной тык.
И как раз это решает Agent Lightning от Microsoft. 😏
Это опенсорсный фреймворк, который обучает ЛЮБОГО ИИ-агента с помощью обучения с подкреплением. Подходит для LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK или просто Python.
Как это работает:
Агент работает как обычно с любым фреймворком. Просто добавляешь лёгкий вызов agl.emit() или даёшь трейсеру самому собирать данные.
Agent Lightning собирает каждый промпт, вызов инструмента и награду. Сохраняет всё как структурированные события.
Ты выбираешь алгоритм (RL, оптимизация промптов, fine-tuning). Он читает события, находит паттерны и генерирует улучшенные промпты или веса политики.
Trainer загружает обновления обратно в агента. Агент становится умнее, без переписывания кода.
Самое приятное: можно оптимизировать каждого агента в системе из нескольких агентов.
👉 @PythonPortal
52 381
Нашёлся бесплатный учебный сайт по программированию на русском
Там много курсов по Python, Tkinter, Django, SQL, алгоритмам. Всякие разборы тем, примеры кода, упражнения. Всё довольно структурировано по разделам, рассчитано на новичков и продолжающих. Автор выкладывает статьи и видеоуроки, иногда небольшие задачи.
👉 @PythonPortal
52 381
Айтишники не рассказывают где учатся бесплатно и эффективно
Никому не говори об этом канале!!! В сфере онлайн образования появился новый гигант «TERMINAL» — который разрушит индустрию платных IT-курсов
Бесплатный доступ:
🔄Практические курсы и задания 🔄Книги и статьи от профи 🔄Полезные инструменты и ресурсы 🔄IT-новости и инсайдыОбучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др. Если ценишь знания — подпишись: @Terminal_tg
52 381
Вот почему не стоит выкладывать всё подряд в интернет.
Видео, которое вы видите, пожалуй, одно из самых наглядных по теме осознанности в отношении ИИ.
👉 @PythonPortal
52 381
+1
Самый сильный фактор, который предсказывает способность к программированию, это языковая одаренность. Не математика.
В исследовании, опубликованном в Nature, выяснилось, что навык работы с числами объясняет всего 2% различий в уровне навыков.
При этом нейронные особенности, связанные с языком, объясняют 70% различий.
Хорошие программисты отлично работают со словами. Цифры — упрямые.
Говорю это как человек, который любит математику и даже брал ее как дополнительную специализацию.
Факультетам CS, наверное, стоило бы на полном серьезе набирать побольше тех, кто силен в письме.
Ссылка на исследование: тык
👉 @PythonPortal
52 381
Python-приложение, которое собирает и запускает само себя
Есть такой инструмент, называется PyApp. Это обёртка, которая позволяет Python-приложению упаковаться в готовый бинарник прямо во время выполнения. Без мучений с pyinstaller, venv и бесконечным разруливанием зависимостей.
Что получаем:
Собирает исполняемые файлы под Windows, macOS и Linux Есть управляемые команды, включая самообновление Настраивается под разные сценарии и окруженияРаботает как bootstrap-сборщик, тоесть запускаешь один файл и приложение само готовит себе всё нужное По сути, PyApp делает сборку такой же простой, как запуск
python script.py
Документация: https://ofek.dev/pyapp/latest/
GitHub: https://github.com/ofek/pyapp
👉 @PythonPortal52 381
Освой GitHub MCP Server меньше чем за 90 секунд
Вчера наткнулся на GitHub MCP Server прямо в VS Code и честно, офигел.
Можно создавать репозитории, управлять задачами, делать pull-request’ы и многое другое… не выходя из редактора.
На видео короткое демо, чтобы показать, как MCP Server от github может зарядить твой VS Code 🧠
VS Code реально выходит на новый уровень с этими MCP-серверами от разных инструментов и компаний :)
👉 @PythonPortal
52 381
Repost from бизнестрендс
⚡️ Запускаем крупный розыгрыш призов, где можно выиграть iPhone 17, игровые наушники, клавиатуру и мышь!
Без лишних слов, условия:
1. Подписка на:
— бизнестрендс
— Технотренды
— Блумберг
2. Нажать кнопку «Участвовать» снизу
Итоги будут опубликованы 15 ноября в 18:00 на наших каналах, желаем удачи!
52 381
Совет по чистому коду:
Декораторы добавляют переиспользуемый функционал к функциям и помогают соблюдать принцип разделения ответственности.
Они делают код модульным и аккуратным. Освой их, чтобы писать более питонично. 🥺
Пример:
def ask_for_passcode(func):
def inner():
print('Какой пароль?')
passcode = input()
if passcode != '1234':
print('Неверный пароль.')
else:
print('Доступ разрешён.')
func()
return inner
@ask_for_passcode
def start():
print("Сервер запущен.")
@ask_for_passcode
def end():
print("Сервер остановлен.")
start() # декоратор спросит пароль
end() # декоратор спросит пароль
👉 @PythonPortal52 381
Мои Python-скрипты стали куда симпатичнее, когда я открыл для себя рендерер Markdown() из rich.
https://rich.readthedocs.io/en/stable/markdown.html
👉 @PythonPortal
52 381
Как владельцы Макбуков в модной кофейне видят твой Lenovo ThinkPad
👉 @PythonPortal
52 381
GitHub опубликовал Octoverse 2025
→ TypeScript стал самым используемым языком
→ Python доминирует в AI-проектах
→ 80% репозиториев используют Python, JS, TS, Java, C++ и C#
→ Shell вырос на 324%
→ Узкая специализация на одном фреймворке уже не главное
→ Софта создаётся больше, чем когда-либо раньше
👉 @PythonPortal
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
