Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Portal
Open in Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python Portal
Channel Python Portal (@pythonportal) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 52 093 subscribers, ranking 2 563 in the Technologies & Applications category and 11 976 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 093 subscribers.
According to the latest data from 23 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -831 over the last 30 days and by -20 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.65%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.88% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 5 026 views. Within the first day, a publication typically gains 2 545 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 30.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as строка, none, true, модуль, peter.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 24 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
52 093
Subscribers
-2024 hours
-1787 days
-83130 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+8
in 2 channels
May '260
in 1 channels
Get PRO
April '260
in 0 channels
Get PRO
March '26
+110
in 4 channels
Get PRO
February '26
+23
in 1 channels
Get PRO
January '26
+5
in 4 channels
Get PRO
December '25
+427
in 14 channels
Get PRO
November '25
+2 968
in 330 channels
Get PRO
October '250
in 3 channels
Get PRO
September '25
+1
in 2 channels
Get PRO
August '25
+17
in 1 channels
Get PRO
July '25
+5 086
in 266 channels
Get PRO
June '25
+698
in 8 channels
Get PRO
May '25
+327
in 11 channels
Get PRO
April '25
+25 787
in 281 channels
Get PRO
March '25
+2 364
in 0 channels
Get PRO
February '25
+2 039
in 0 channels
Get PRO
January '25
+3 549
in 2 channels
Get PRO
December '24
+7 547
in 401 channels
Get PRO
November '24
+2 629
in 166 channels
Get PRO
October '24
+6 932
in 288 channels
Get PRO
September '24
+5 073
in 283 channels
Get PRO
August '24
+8 088
in 236 channels
Get PRO
July '24
+275
in 2 channels
Get PRO
June '240
in 0 channels
Get PRO
May '24
+1
in 0 channels
Get PRO
April '24
+3
in 0 channels
Get PRO
March '24
+7
in 0 channels
Get PRO
February '24
+4
in 0 channels
Get PRO
January '24
+6
in 0 channels
Get PRO
December '23
+3
in 0 channels
Get PRO
November '23
+10
in 0 channels
Get PRO
October '23
+10
in 0 channels
Get PRO
September '23
+7
in 0 channels
Get PRO
August '23
+13
in 0 channels
Get PRO
July '23
+5
in 0 channels
Get PRO
June '23
+8
in 0 channels
Get PRO
May '23
+12
in 0 channels
Get PRO
April '23
+6
in 0 channels
Get PRO
March '23
+16
in 0 channels
Get PRO
February '23
+13
in 0 channels
Get PRO
January '23
+10
in 0 channels
Get PRO
December '22
+11
in 0 channels
Get PRO
November '22
+15
in 0 channels
Get PRO
October '22
+25
in 0 channels
Get PRO
September '22
+28
in 0 channels
Get PRO
August '22
+70
in 0 channels
Get PRO
July '22
+995
in 0 channels
Get PRO
June '22
+2 844
in 0 channels
Get PRO
May '22
+3 896
in 0 channels
Get PRO
April '22
+5 470
in 0 channels
Get PRO
March '22
+4 758
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 24 June | 0 | |||
| 23 June | +6 | |||
| 22 June | 0 | |||
| 21 June | 0 | |||
| 20 June | 0 | |||
| 19 June | 0 | |||
| 18 June | 0 | |||
| 17 June | 0 | |||
| 16 June | 0 | |||
| 15 June | 0 | |||
| 14 June | 0 | |||
| 13 June | 0 | |||
| 12 June | 0 | |||
| 11 June | 0 | |||
| 10 June | 0 | |||
| 09 June | 0 | |||
| 08 June | +2 | |||
| 07 June | 0 | |||
| 06 June | 0 | |||
| 05 June | 0 | |||
| 04 June | 0 | |||
| 03 June | 0 | |||
| 02 June | 0 | |||
| 01 June | 0 |
Channel Posts
Вышла LocalVQE Pi V1 — компактная модель для обработки голоса размером всего 49 тысяч параметров.
Модель выполняет акустическое эхоподавление (AEC), шумоподавление и дереверберацию в реальном времени. По словам разработчика, она работает с производительностью до 21× realtime на одном ядре Raspberry Pi 5.
LocalVQE Pi V1 основана на архитектуре GTCRN и отличается от предыдущих моделей LocalVQE, которые использовали DeepVQE. Размер модели удалось сократить на несколько порядков, сохранив при этом приемлемое качество обработки речи.
Проект ориентирован на локальные голосовые приложения, IoT-устройства и edge-решения, где критичны минимальное потребление ресурсов и работа без облака.
https://huggingface.co/spaces/LocalAI-io/LocalVQE-demo
👉 @PythonPortal
| 2 |  Разрабы, будьте осторожны
👉 @PythonPortal | 1 282 |
| 3 | Что, если «Следствие вели…» снимали бы в офисном сеттинге в IT-компании? Мы могли бы об этом только фантазировать, если бы… Авито взял и не снял свой выпуск с Леонидом Каневским 🔥
Мы ещё не успели посмотреть: планируем оставить на вечер. Говорят, легенда тру-крайма там расследует внезапный рост ошибок 404 на endpoint аватарок (реальный кейс команды AvitoTech, кстати!).
Смотрим, чтобы услышать будущие легендарные цитаты... ну и чтобы в вашей команде такого не случилось!
📱 YouTube
📱 Rutube
📱 VK Видео | 2 069 |
| 4 |  Мой любимый способ работать с несколькими фильтрами в pandas.Series — не цепочка .loc, а один маск.
Цепочка выглядит аккуратно, но ломается на реальных данных и легко даёт неожиданные результаты:
s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
s
.loc[s > 20]
.loc[s % 2 == 1]
Проблема в том, что второй .loc снова смотрит на исходный s, а не на уже отфильтрованный результат. Логика разъезжается.
Надёжнее собрать всё в одно выражение:
s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
mask = (s > 20) & (s % 2 == 1)
result = s.loc[mask]
Одна маска = одна точка истины.
Проще дебажить. Меньше сюрпризов при росте кода.
👉 @PythonPortal | 2 374 |
| 5 | 🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 2 487 |
| 6 |  Multi-agent RL красиво именно в тот момент, когда оно начинает сходиться.
👉 @PythonPortal | 2 672 |
| 7 |  При применении нескольких фильтров к серии в Pandas лучше разбивать условие на несколько строк:
s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])
s.loc[
(s > 20) &
(s % 2 == 1)
]
Такой код проще читать, писать и поддерживать.
В результате будет выбрано значение:
25
поскольку оно одновременно больше 20 и является нечётным числом.
👉 @PythonPortal | 2 989 |
| 8 |  Похоже, у Adobe Acrobat появился серьёзный конкурент.
Open-source проект Stirling-PDF предлагает полноценный набор инструментов для работы с PDF и запускается полностью локально — без загрузки документов на сторонние серверы.
Сервис включает более 50 функций для работы с PDF:
• объединение и разделение файлов
• сжатие и конвертацию документов
• OCR для распознавания текста на сканах
• добавление паролей, подписей и водяных знаков
• редактирование и скрытие конфиденциальных данных
• REST API для автоматизации
Проект можно развернуть через Docker на собственном сервере или ПК.
По словам разработчиков, все операции выполняются локально, а файлы не покидают устройство пользователя.
На фоне стоимости Adobe Acrobat Pro в $239 в год Stirling-PDF распространяется бесплатно и с открытым исходным кодом.
На данный момент проект собрал более 81 тыс. звёзд на GitHub и свыше 25 млн загрузок.
👉 @PythonPortal | 3 235 |
| 9 |  История SQLite началась в 2000 году, когда разработчик Д. Ричард Хипп создавал ПО для эсминца ВМС США.
Военным нужна была база данных, способная работать где угодно:
• без сервера
• без интернета
• без администратора
• без настройки
Так появился SQLite.
В отличие от MySQL, PostgreSQL и Oracle, SQLite не запускает отдельный серверный процесс. Вся база данных хранится в одном файле, а приложение работает с ним напрямую.
Никакой установки, конфигурации или сетевых подключений.
Сегодня SQLite используется в миллиардах устройств и приложений:
→ iPhone
→ Android
→ Google Chrome
→ продукты Adobe
→ встраиваемые и авиационные системы
С высокой вероятностью вы уже использовали SQLite сегодня:
- Instagram
- Spotify
- WhatsApp
Самое удивительное — проект по-прежнему поддерживает его создатель, Ричард Хипп.
Без венчурных инвестиций, IPO и продажи компании.
SQLite остаётся одним из самых распространённых программных продуктов в мире, хотя большинство пользователей даже не знают его названия.
👉 @PythonPortal | 3 060 |
| 10 |  Разработчик представил Flashtype — Markdown-редактор для Claude и Codex.
Инструмент позволяет редактировать Markdown через ИИ, отслеживать каждое изменение и просматривать diff между версиями.
Проект полностью открыт и уже доступен всем желающим.
В комментариях проект уже сравнивают с Obsidian. Автор называет главными отличиями встроенный контроль версий и нативную интеграцию с Claude/Codex.
Среди первых пожеланий сообщества — поддержка HTML-превью для диаграмм и визуализаций, а также исправление багов на ранних версиях.
👉 @PythonPortal | 3 221 |
| 11 | Китайский разработчик tw93 устал от того, что Electron-приложения съедают сотни мегабайт памяти и дискового пространства.
Вместо очередного приложения на Electron он создал Pake на Rust + Tauri, который использует нативный WebView операционной системы.
Результат:
• Slack — 8 МБ вместо 524 МБ
• Discord — 9 МБ вместо 265 МБ
• ChatGPT — 9 МБ вместо 260 МБ
Спустя четыре года проект набрал более 51 000 звёзд на GitHub.
https://github.com/tw93/pake
Сейчас Pake позволяет одной командой превратить практически любой сайт в лёгкое нативное десктопное приложение. Для ChatGPT, Grok, Gemini, Discord, YouTube, Twitter и других сервисов уже доступны готовые сборки весом менее 10 МБ.
👉 @PythonPortal | 3 531 |
| 12 | 🔥VPS + ISPmanager со скидкой до 100% на Waicore
Запускаете сайты на VPS? Сейчас самое время попробовать ISPmanager практически бесплатно.
➕ Наши акции:
— 100% скидка на первый месяц лицензии ISPmanager при заказе VPS из категории «Веб-хостинг»
— Скидка 60% на лицензии ISPmanager при отдельной покупке
Также доступны:
🛡 SSL-сертификаты
🛡 BitNinja для защиты серверов от атак, спама и вредоносного ПО.
Получаете готовый VPS с установленной панелью управления и можете сразу приступать к работе с сайтами, почтой, базами данных и другими сервисами.
⚡️Акция действует месяц.
Подробнее на сайте WAICORE. | 3 191 |
| 13 | LiteParse v2.1 — самый быстрый PDF → Markdown парсер в мире
И при этом он точнее любого другого open-source парсера без использования моделей (pymupdf4llm, opendataloader, pdf-inspector, markitdown) по результатам трёх стандартизированных бенчмарков: olmOCR0-bench, opendataloader-bench и ParseBench.
Представляем LiteParse v2.1. Базовая версия LiteParse v2 уже была самым быстрым парсером документов в текст на рынке, а в этом релизе появилась поддержка Markdown.
Проект полностью открыт (лицензия Apache 2.0) и бесплатен. Доступен через CLI, Rust, Node.js, Python и WASM, а также устанавливается как агентный навык в один клик.
Подробнее: https://llamaindex.ai/blog/markdown-comes-to-liteparse
Репозиторий LiteParse: https://github.com/run-llama/liteparse
👉 @PythonPortal | 3 640 |
| 14 |  NVIDIA выпустила модель распознавания речи всего с 0.6 млрд параметров.
Она называется Nemotron-3.5-ASR.
- Поддерживает более 40 языков.
- Выдаёт результат в режиме реального времени через потоковый вывод.
- Может работать полностью на CPU, без GPU.
- Работает в 2.5 раза быстрее официального рантайма NeMo, при этом качество распознавания остаётся идентичным.
- Подходит для полностью офлайн-сценариев.
- Легко встраивается в пайплайны ИИ-агентов.
https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b
👉 @PythonPortal | 3 928 |
| 15 | Пособие Path to Senior Engineer Handbook собрало ресурсы для разработчиков, которые хотят вырасти до уровня Senior Engineer.
Внутри:
Более 50 рассылок по профессиональному росту, системному дизайну, лидерству и веб-разработке.
Подборка книг по коммуникации, техническому письму и построению рабочих отношений.
Отобранные YouTube-каналы, подкасты и профессиональные сообщества.
Курсы, научные статьи и образовательные платформы для более глубокого изучения тем.
Хорошая отправная точка для тех, кто хочет прокачивать не только технические навыки, но и архитектурное мышление, коммуникацию и лидерские компетенции.
👉 @PythonPortal | 3 999 |
| 16 |  Не в ресурсе чутка
👉 @PythonPortal | 3 801 |
| 17 | Сколько сервисов вы используете для работы с нейросетями?
Один — для текста, второй — для изображений, третий — для кода. Плюс отдельные подписки, разные оплаты и десятки вкладок.
Polza.ai объединяет всё это в одном месте.
Это агрегатор нейросетей, где собраны сотни ИИ-моделей и провайдеров — как зарубежных, так и российских. Тексты, код, изображения, видео и аудио доступны через единый кабинет.
Работать можно через API или в удобной Нейростудии — без сложной настройки и лишней технической рутины.
Внутри платформы есть прозрачная аналитика: видно все запросы, используемые модели, расходы и стоимость каждого действия. Можно сравнивать провайдеров, выбирать оптимальные решения под свои задачи и полностью контролировать бюджет.
Оплата в рублях, единый баланс, автопополнение и полная история списаний избавляют от лишней бухгалтерии. А для команд предусмотрены роли, управление доступами, счета и закрывающие документы.
🔶Polza.ai — один кабинет для всей работы с ИИ. Без хаоса из сервисов, подписок и оплат. | 3 920 |
| 18 |  Как создать декоратор с аргументами через класс в Python 🐍
👉 @PythonPortal | 3 697 |
| 19 | На Reddit кто-то собрал все ресурсы, которые использовал для подготовки к собеседованиям по алгоритмам, System Design и Machine Coding. В итоге дошёл до интервью в Google.
1. Алгоритмы и паттерны
Перед тем как гриндить задачи, стоит разобраться с паттернами.
• All LeetCode Articles on Coding Patterns Summarized
https://leetcode.com/discuss/interview-question/5366542/all-leetcode-articles-on-coding-patterns-summarized-in-one-page
• Solved All Two Pointers Problems in 100 Days
https://leetcode.com/discuss/study-guide/1688903/Solved-all-two-pointers-problems-in-100-days
• Tree Question Pattern 2023 — Tree Study Guide
https://leetcode.com/discuss/study-guide/2879240/tree-question-pattern-2023-tree-study-guide
• Important and Useful Links from All Over LeetCode
https://leetcode.com/discuss/general-discussion/665604/Important-and-Useful-links-from-all-over-the-LeetCode
• Coding Interview Preparation Problems for Beginners
https://leetcode.com/discuss/interview-question/448284/Coding-Interview-preparation-problems-for-beginners
2. Подготовка под компании
• Google, Meta, Apple, Amazon Senior SDE Preparation
https://prachub.com/?sort=hot&company=Meta%2CGoogle%2CTikTok%2CAmazon
• A Study Guide for Passing the Google Interview
https://prachub.com/interview-guide
Автор также сделал небольшой трекер для подготовки:
• задачи по компаниям
• статусы Todo / Solved / Revision
• автоматическое планирование повторений
• AI-помощник с подсказками вместо готовых решений
https://prachub.com/questions
3. System Design (HLD)
Вместо случайных статей — структурированные подборки:
• Arch 25 — самые частые системы и паттерны
• Arch 50 — инфраструктура, данные и отказоустойчивость
• Arch 75 — более сложные сценарии и специализация под компании
• Arch All — полный банк из 103 HLD-задач
• Core Concepts — 33 разбора распределённых систем
4. Machine Coding / LLD
Эту часть многие недооценивают до первого провала на интервью.
• MaCo 30 — самые частые задачи
• MaCo 60 — расширенная подборка
• MaCo All — полный набор из 103 задач
• Design Patterns — 31 паттерн проектирования
Если готовишься на SDE2/Senior, то одного LeetCode обычно уже недостаточно. System Design и LLD начинают влиять на результат не меньше, чем алгоритмы.
👉 @PythonPortal | 3 962 |
| 20 |  Если хочешь серьёзно прокачать DSA (структуры данных и алгоритмы), посмотри этот цикл лекций
В нём около 90 часов материала по всем ключевым темам спортивного программирования, причём всё объясняется очень доступно и понятно.
Мне очень понравилось, как он преподаёт.
Ссылка : https://www.youtube.com/playlist?list=PLrS21S1jm43igE57Ye_edwds_iL7ZOAG4
👉 @PythonPortal | 4 019 |
