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 50 928 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 540,并在 俄罗斯 地区排名第 12 053 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 50 928 名订阅者。
根据 30 八月, 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 -422,过去 24 小时变化为 -37,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 9.45%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.69% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 811 次浏览,首日通常累积 2 390 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 20。
- 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 31 八月, 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。
50 928
订阅者
-3724 小时
-1587 天
-42230 天
帖子存档
50 928
Художник показал эволюцию глубокого обучения в честь Нобелевской премии Джеффри Хинтона
В сети появилась анимация “Evolution of Deep Learning by Hand” - творческая работа, посвящённая ключевым идеям, которые Джеффри Хинтон внёс в развитие глубокого обучения. Автор вручную нарисовал эволюцию концепций, лежащих в основе современных нейросетей, в знак признания вклада Хинтона, недавно удостоенного Нобелевской премии.
👉 @PythonPortal
50 928
Stack Overflow не умер, он делает мощный камбэк
Да, наш любимый Stack Overflow, где мы все когда-то искали ответы на «почему не работает мой код», снова в игре. Они запустили Stack Overflow AI
На первый взгляд это может напоминать ChatGPT или другие AI-инструменты, но ключевое отличие в том, что он работает на базе огромной базы знаний разработчиков, которую Stack Overflow собирал годами
Похоже, Stack Overflow снова нашёл способ быть незаменимым. 🩷
👉 @PythonPortal
50 928
Совет по Python:
Кортежи - неизменяемые, то есть их нельзя менять.
Точнее говоря, сам кортеж - его длина и ссылки на объекты не могут изменяться.
Но если внутри кортежа лежит ссылка на изменяемый объект, этот объект можно менять.
>>> a = (10, ["S","u","m","m","e" ,"r"], "abc")
>>> a[1] = ["S","u","m","m","e" ,"r", "Mode"]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> a[1].append("Mode")
>>> a
(10, ['S', 'u', 'm', 'm', 'e', 'r', 'Mode'], 'abc')
👉 @PythonPortal50 928
Чёрт, не верится, что этот инструмент бесплатный и с открытым исходником 🤯
Идеальный конвертер файлов: без ограничений по размеру, без рекламы и полностью open source.
- Конвертирует изображения, видео, документы и многое другое
- Быстрый и простой в использовании
- Поддерживает кучу форматов
- Без регистрации и прочей ерунды
Обязательная штука для разработчиков, дизайнеров, контент-мейкеров, короче, для всех, кто работает с файлами :)
👉 @PythonPortal
50 928
Не программируй больше в одиночку в VS Code. Это расширение добавит питомцев прямо в твой редактор
Забираем здесь. GitHub тут
👉 @PythonPortal
50 928
Роадмап по AI Engineering, которому реально могут следовать новички. Всё построено на 100% бесплатных, опенсорс и комьюнити-ресурсах
Все ресурсы можно найти здесь: GitHub
👉 @PythonPortal
50 928
Принес годноту: свежие доклады по аналитике
Чуть контекста:
20 сентября в Москве прошла Data Driven - ежегодная конфа для аналитиков от Поиска и Рекламных технологий Яндекса.Вот пара докладов, что особенно мне откликнулись: - End-to-end качество Алисы как универсального AI-ассистента / Мария Акопян. Как измерить «качество» виртуального ассистента, который живёт в колонках, чатах и приложениях? Мария рассказала, как команда переосмыслила оффлайн-оценку Алисы, научилась собирать сложные срезы пользовательских сессий и перешла на гибридную разметку с помощью LLM. Получился доклад про то, как метрики превращаются в реальные улучшения поведения ИИ. - Дашборд как средство коммуникации разработчика с пользователем / Владимир Дмитриев. 10 000 дашбордов за три месяца - и всё равно пользователи не находят нужные данные. Владимир объяснил, почему дашборд, это не просто визуализация, а инструмент общения аналитика с командой. И как сделать так, чтобы данные реально помогали, а не лежали красивыми графиками в BI Забирайте под горячий кофе ☕️ Все доклады можно посмотреть на сайте. Или здесь: - Трек "Data to Insights": YT | VK - Трек "Data to Artifacts": YT | VK Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
50 928
Многие зевают на теме косинуса, думая, что это скучная тригонометрия.
Но на деле именно косинус лежит в основе того, как работают векторные базы данных.
Короткий разбор — byhand.ai/vecdb
Косинус это угол между векторами.
Cosine similarity способ сравнивать эмбеддинги.
Векторная база ищет наиболее релевантный кусок, измеряя, какие векторы направлены одинаково.
Вот она, та самая математика, на которой держатся поиск, RAG и агенты.
👉 @PythonPortal
50 928
Вышел PyTorch 2.9, обновление с упором на производительность, переносимость и удобство для разработчиков
Свежая версия приносит стабильный libtorch ABI для C++/CUDA-расширений, симметричную память для multi-GPU ядер, расширенную поддержку wheel-пакетов под ROCm, XPU и CUDA 13, а также улучшения для платформ Intel, Arm и x86.
В релизе — 3216 коммитов от 452 контрибьюторов, и PyTorch 2.9 продолжает развивать экосистему open source AI по всему миру.
Полный разбор: https://hubs.la/Q03NNKqW0
👉 @PythonPortal
50 928
Нужно поймать и IndexError, и KeyError?
Просто используй их общего родителя — LookupError
try:
db_host = config['db'][0]['hosts'][0][0]
except LookupError: # ловит оба варианта
db_host = 'localhost'
LookupError базовый класс для ошибок, связанных с поиском по ключу или индексу (включая KeyError и IndexError), так что этот трюк аккуратно покрывает оба случая.
👉 @PythonPortal50 928
Ни одно Python-сообщество раньше не принимало новый инструмент так быстро, как uv. 👀
Скорее всего, uv это лучший инструмент для Python за последние несколько лет.
Если ты им ещё не пользуешься, отложи всё и посмотри, что это такое.
А если уже пользуешься => глянь на прикреплённый читщит, там есть полезные штуки.
👉 @PythonPortal
50 928
Если тебе когда-нибудь покажется, что ты крутой программист, вспомни, что один чувак написал Roller Coaster Tycoon целиком на ассемблере, в одиночку.
И заработал на этом 30 миллионов долларов роялти.
👉 @PythonPortal
50 928
Фраза «Мы не храним ваш пароль» - не маркетинговая болтовня. Это правда.
Компании хранят хэши паролей, а не сами пароли.
Как работает хэширование:
› Односторонний процесс (обратного пути нет)
› Один и тот же ввод = один и тот же вывод
› Разный ввод = разный вывод
from hashlib import sha256
# всегда будет один и тот же результат для "mySecret123"
saved_password = sha256(
"mySecret123".encode()
).hexdigest()
# Нельзя вернуть исходный пароль "mySecret123"
# Но можно захэшировать ввод и сравнить
password = sha256(
input("Введите пароль: ").encode()
).hexdigest()
if password == saved_password:
print("Добро пожаловать!")
else:
print("Доступ запрещён!")
Так можно проверить пароль, но нельзя его восстановить.
👉 @PythonPortal50 928
Наконец-то в Python 3.14 можно отключить GIL
Это реально круто, потому что раньше, даже если ты писал многопоточный код, Python всё равно выполнял только один поток за раз — никакого прироста в производительности. 🍫
А теперь Python может выполнять твой многопоточный код параллельно.
И uv это полностью поддерживает
👉 @PythonPortal
50 928
Собери человекоподобного робота сам 🪚
OpenArm — это open-source гуманоидный робот.
В комплекте есть полный CAD, код управления, прошивка и инструменты для симуляции = всё, что нужно, чтобы собрать, модифицировать и запускать его.
Руки сделаны комплаентными и бэкдрайвимыми. Поддерживается телеуправление с обратной связью по усилию и компенсацией гравитации в реальном времени, чтобы оператор мог естественно вести руку.
Очень важно: в части симуляции OpenArm работает с платформами вроде MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет разработчикам тестировать политики в виртуальной среде перед запуском на железе.
Собирайте сами из набора или берите предсобранный, цель проекта = доступность для исследовательских лабораторий, небольших команд и энтузиастов. 🌠
👉 @PythonPortal
