en
Feedback
Python Portal

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 52 381 subscribers, ranking 2 558 in the Technologies & Applications category and 11 915 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 381 subscribers.

According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -818 over the last 30 days and by -21 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.33%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.67% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 4 890 views. Within the first day, a publication typically gains 2 973 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 25.
  • 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 13 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.

52 381
Subscribers
-2124 hours
-2317 days
-81830 days
Posts Archive
Не программируй больше в одиночку в VS Code. Это расширение добавит питомцев прямо в твой редактор Забираем здесь. GitHub тут 👉 @PythonPortal

Роадмап по AI Engineering, которому реально могут следовать новички. Всё построено на 100% бесплатных, опенсорс и комьюнити-р
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

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

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

Мертвый интернет - больше не просто теория 👉 @PythonPortal

Война браузеров 👉 @PythonPortal

Вышел PyTorch 2.9, обновление с упором на производительность, переносимость и удобство для разработчиков Свежая версия принос
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

Нужно поймать и IndexError, и KeyError? Просто используй их общего родителя — LookupError try: db_host = config['db'][0]['hos
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. 👉 @PythonPortal

Ни одно Python-сообщество раньше не принимало новый инструмент так быстро, как uv. 👀 Скорее всего, uv это лучший инструмент
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

Джун, который уже второй день воюет с единственным багом, что я ему поручил 😅 👉 @PythonPortal

Если тебе когда-нибудь покажется, что ты крутой программист, вспомни, что один чувак написал Roller Coaster Tycoon целиком на
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

Фраза «Мы не храним ваш пароль» - не маркетинговая болтовня. Это правда. Компании хранят хэши паролей, а не сами пароли. Как
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. 👉 @PythonPortal

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

Как рождаются многостраничные регламенты и политики 👉 @PythonPortal

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

Вот она сила YOLO: обучена на ноутбуке примерно за час, на датасете с Kaggle. И всё это примерно 100 строк Python-кода. С таким проектом можно хоть стартап запускать, а ушло всего пару часов. 👉 @PythonPortal

Роман набирает группу из 8 человек на бесплатное обучение Frontend-разработке. Хочет провести эксперимент и доказать, что зар
Роман набирает группу из 8 человек на бесплатное обучение Frontend-разработке. Хочет провести эксперимент и доказать, что зарабатывать от 100.000₽ на разработке сайтов и веб-приложений может каждый. Роман Чернов — практикующий Fullstack-разработчик с опытом более 12 лет. Имеет в портфолио кейсы от крупных брендов. Результат его предыдущего эксперимента: ✅ Марина М. Сменила работу инженера в авиации на должность младшего Frontend-разработчика в Т-Банке с зарплатой в полтора раза выше. ✅ Евгений Х. Сделал визитку и информационный сайт для друга, заработав 100$. При этом прокачал навыки разработки, дизайна и общения с заказчиком. ✅ Ольга Д. Во время курса получила два оффера и в итоге работает, как Frontend-разработчик за 60 000₽. У этих людей не было IT-образования. Они просто выделили 7 дней на обучение и создали веб-сайт для портфолио на бесплатном интенсиве у Романа. Если вы думаете, что работа с HTML, CSS или Angular это что-то непонятное, то стоит попробовать пройти бесплатный интенсив, где: 1. Ты создашь полноценный веб-сайт на HTML и CSS; 2. Оживишь страницу с помощью JavaScript; 3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular; 4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг; 5. Получишь советы по доработке своего проекта; 6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке; 7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта. В итоге — ты создашь рабочий веб-сайт в портфолио, поймёшь стратегию роста в профессии и получишь мотивацию продолжать. ВСЁ ЧЁТКО, ПОНЯТНО И БЕЗ ЛИШНЕЙ ВОДЫ ➡️ Успейте зайти на обучение бесплатно до 24 октября

Мгновенная визуализация геоданных из командной строки Теперь можно интерактивно смотреть растры и векторные слои без запуска настольного GIS или Jupyter. Просто выполните:
pip install "leafmap[viewer]"
А потом визуализируйте данные одной командой:
view-raster /path/to/raster.tif
view-vector /path/to/vector.geojson
Нужна настройка отображения:
view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty
Эти CLI-утилиты работают на базе Leafmap, MapLibre и LocalTileserver и поддерживают все форматы, совместимые с rasterio и geopandas. Смотрите тут: https://github.com/opengeos/leafmap 👉 @PythonPortal

На GitHub вышел новый бесплатный Git-клиент Многие новички, начав пользоваться Git для управления кодом, быстро устают от куч
На GitHub вышел новый бесплатный Git-клиент Многие новички, начав пользоваться Git для управления кодом, быстро устают от кучи сложных команд в консоли. А хорошие визуальные клиенты, где всё можно делать мышкой, обычно платные и это раздражает. 😡 Недавно на GitHub появилась полностью бесплатная и открытая альтернатива. Открытый, без ограничений и с удобным интерфейсом. Поддерживает всё: коммиты, пуши, мерджи, ребейзы, работу с ветками, подмодулями и даже сравнение изображений. Доступен для Windows, macOS и Linux (Flatpak). github.com/JetpackDuba/Gitnuro 👉 @PythonPortal

⭐️ Road to Highload: видеопроект о проектировании архитектуры высоконагруженных систем Инженеры Яндекс 360 накопили значительный опыт в проектировании и разработке систем, которыми ежедневно пользуются больше 95 миллионов человек ежемесячно. В этом видеопроекте разработчики на практических примерах рассказывают, как создают архитектуру систем, которые держат 1 000 000 RPS и хранят петабайты мета-данных. В выпусках обсуждаем:
🎙 Серия 1. Функциональные и нефункциональные требования. Как сбор требований помогает создавать надёжные и масштабируемые решения 🎙 Серия 2. Надёжный API. Принципы проектирования API, которые помогут сделать его консистентным, предсказуемым и поддерживаемым 🎙 Серия 3. Крупноблочная архитектура: карта вашей системы. Как выглядит модель на примере Яндекс Календаря и как ребята применяют её для эффективной коммуникации с различными командами разработки 🎙Серия 4. Практика: Рост баз данных: от единиц запросов к тысячам. Как правильно организовать работу с БД, чтобы система оставалась стабильной и эффективной 🎙 Серия 5. Практика. Взаимодействие со смежными системами. Типичные сложности, с которыми сталкиваются команды при интеграции с внешними сервисами, и как их предотвратить или минимизировать
Смотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России: ⭐️ Наш сайт ⭐️ VK Видео ⭐️ Ютуб