Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Python Portal

Open in Telegram

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

Network:Times | Финансы Russia12 065 Technologies & Applications2 618...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python Portal

Channel Python Portal (@pythonportal) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 51 049 subscribers, ranking 2 618 in the Technologies & Applications category and 12 065 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 51 049 subscribers.

According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 709 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 9.50%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.61% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 4 852 views. Within the first day, a publication typically gains 2 866 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 17.
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 Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 30 October, 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.

51 049

Subscribers

-2024 hours

-517 days

+70930 days

4 852

Post views

~ 2 86624 hours

~ 3 52248 hours

9.50%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

51 049

Как вам такое 👉 @PythonPortal

51 049

Deepnote уходит в open source и серьезно наезжает на Jupyter. Платформа предлагает мощный kernel с полной обратной совместимостью, но заметно более современный опыт работы с ноутбуками. Это все тот же формат для исследований данных и быстрой аналитики, только с нормальными версиями, комментариями, ревью и красивыми диффами. В одном workspace могут спокойно работать и дата-инженеры, и менеджеры. Можно писать на Python, SQL или R, подключать сотни источников данных и даже собирать логику из no-code блоков вместе с AI-агентом. Поддерживается работа через VS Code, Cursor, Windsurf и JupyterLab. Интерфейс свежий, не из прошлого десятилетия. И да, .ipynb полностью гоняется туда-обратно. Если Jupyter и дальше будет стоять на месте, Deepnote может занять его место уже в ближайшие годы. 👀 👉 @PythonPortal

51 049

12 Python-библиотек для бесплатных рыночных данных, которые стоит знать каждому:

🔸yfinance Данные по акциям: история, внутридневные котировки, фундаменталка. Плюс FX, крипта и опционы. Юзает Yahoo Finance, так что все данные оттуда доступны через yfinance. 🔸pandas-datareader Раньше был частью pandas, теперь отдельный проект. Данные по акциям, валютам, экономическим индикаторам, факторам Фама-Френча и много чего еще. Документация: https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/ 🔸IBApi Официальный API Interactive Brokers с доступом ко всем их данным. Пришел на замену IBPy. Документация: https://interactivebrokers.github.io/tws-api/ 🔸Alpha Vantage Бесплатный API с реальными котировками и популярными финансовыми индикаторами. Формат JSON или CSV. 🔸Nasdaq Data Link (бывший Quandl) Миллионы финансовых и экономических датасетов от сотен источников прямо в Python. 🔸Twelve Data Доступ к 100000+ тикеров по акциям, форексу, индексам и фундаментальным данным со всего мира. 🔸Polygon.io Реальные и исторические данные по акциям, валютам и криптовалютам. 🔸Tradier Python-библиотеки для работы с Tradier API. 🔸alpaca-py Все, что угодно: от стриминга рыночных данных до разработки своих инвест-приложений. 🔸Finnhub Реалтайм REST API и вебсокеты для акций, валют и крипты. 🔸marketstack Внутридневные и исторические данные за 30+ лет, 170000+ тикеров. Документация: https://marketstack.com/documentation 🔸Tiingo API с котировками на конец дня. Ставка на надежность, прозрачность и полноту. Документация: https://api.tiingo.com/documentation/general/overview

👉 @PythonPortal

51 049

Фишка на GitHub! Добавь 0 в URL Pull Request, и ИИ поможет тебе разобрать и понять изменения, которые хотят влить. Бесплатно. Смотри , как это работает 👉 @PythonPortal

51 049

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.

51 049

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

51 049

Как остановить хакерскую атаку: 👉 @PythonPortal

51 049

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]

👉 @PythonPortal

51 049

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

51 049

🤣🤣🤣 👉 @PythonPortal

51 049

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

51 049

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

51 049

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 инсайды

Обучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др. Если ценишь знания — подпишись: @Terminal_tg

51 049

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

51 049

"Напугайте линуксоида меньше, чем пятью словам" Я:

51 049

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

51 049

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 окружения

Работает 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 👉 @PythonPortal

51 049

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

51 049

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!

51 049

Бедняга не дождался IPO 👉 @PythonPortal