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 52 395 subscribers, ranking 2 557 in the Technologies & Applications category and 11 922 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 52 395 subscribers.
According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -817 over the last 30 days and by -54 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.36%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.57% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 908 views. Within the first day, a publication typically gains 2 919 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 26.
- 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 12 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.
52 395
Subscribers
-5424 hours
-2227 days
-81730 days
Posts Archive
52 395
Сегодня разработчики представили новый формат данных под названием TOON. Его уже успели окрестить сменщиком JSON. Идея простая: дать ИИ понятный, компактный и быстрый формат без лишнего мусора и перегруженной структуры.
TOON экономит токены, ускоряет обработку и уменьшает объем передаваемых данных. По заявлениям авторов, формат оптимизирован не только для хранения, но и для взаимодействия с моделями искусственного интеллекта, включая гибридные и мультимодальные системы.
Поддержка уже заявлена для JavaScript, Python, Rust, Java и еще нескольких языков, а значит разработчики могут попробовать формат прямо сейчас, без ожидания экосистемы и сторонних библиотек.
Goodbye JSON, hello TOON. 🌟
👉 @PythonPortal
52 395
Знаешь, что неприятно реализовывать в Python?
Функцию скользящего среднего.
Ручное хранение всех значений в окне, тот ещё гемор.
Если только ты не используешь collections.deque.
Её параметр maxlen позволяет автоматически выбрасывать лишние значения из окна.
👉 @PythonPortal
52 395
Nano-vLLM - облегченная реализация vLLM, созданная с нуля.
Это минималистичный движок для инференса LLM размером примерно 1200 строк кода на Python, который при этом показывает производительность на уровне vLLM и иногда даже выше.
Главная идея простая - дать быстрый, понятный и лёгкий движок, который можно разобрать буквально за вечер и адаптировать под свои задачи. Поддерживается кеширование, тензорный параллелизм и работа на GPU. Работает локально, без зависимости от облаков.
На тестах с моделью Qwen3-0.6B и 256 параллельными запросами Nano-vLLM показал скорость 1314.65 токенов/с против 1353.86 у vLLM. Разница не превышает 3%, при этом код Nano-vLLM проще и доступнее для модификаций.
Интерфейс совместим с vLLM, за исключением метода генерации. Примеры использования включены в репозиторий.
👉 @PythonPortal
52 395
Научись проектировать ИИ-агентов, управлять роботами и развертывать RAG-системы 21 ноября на True Tech Champ
На бесплатном фестивале технологий от МТС тебя ждет конференция с российскими и иностранными экспертами и новый формат лектория — ИТ-качалка.
Уже известны первые спикеры и темы:
🔴 «Физический агент: на пути к когнитивным роботам общего назначения с моделями мира», Артем Лыков — ведущий R&D-разработчик MWS, аспирант ISR Lab и Skoltech.
🔴«RAG как помощник на каждый день», Валентин Малых — руководитель фундаментальных исследований MWS AI
🔴An introduction tutorial to AI Agent Workflows, Майкл Ланэм — канадский разработчик с 20-летним и автор книги AI Agents in Action.
Между докладами и воркшопами можно смотреть гонки и битвы роботов, устроить поединки робопауков, пройти лазерный лабиринт, собрать сервер на скорость, сделать аксессуары из плат и протестировать другие айтивности.
Выбирай формат — смотри прямой эфир или приходи в МТС Live Холл.
Регистрируйся, чтобы провести 21 ноября с пользой и драйвом.
52 395
Когда атрибут определён и в экземпляре, и в классе, при обращении Python всегда берет значение из экземпляра.
Атрибут класса используется только если в экземпляре его нет.
class Warehouse:
purpose = "storage"
region = "west"
w1 = Warehouse()
print(w1.purpose, w1.region) # storage west
w2 = Warehouse()
w2.region = "east"
print(w2.purpose, w2.region) # storage east52 395
Фотоскрейпинг наконец-то подъехал!
В новом v2 эндпоинте Firecrawl теперь можно тянуть картинки с сайтов. Подходит для мультимодальных LLM-приложений, дообучения моделей и прочих задач.
Можно навесить фильтры по разрешению, соотношению сторон или типу изображения.
Уже больше 66 тысяч звезд на GitHub 😁
👉 @PythonPortal
52 395
Выложили записи конфы «Я про бэкенд» - той самой, где раскрывали, как устроен бэкенд сегодня
Мир ускоряется: всё вокруг оцифровывается, RPS растёт, ML проникает во все сервисы подряд. Архитектуры усложняются, и поддерживать стабильность при таких масштабах - уже само по себе искусство. Но российские команды этот челлендж держат уверенно
4 октября в Москве на «Я про бэкенд» эксперты наших бигтехов делились, как решают реальные продовые задачи: от ML-инфраструктуры до рекомендательных и генеративных систем.
Особенно зашёл доклад Антона Полднева, руководителя инфраструктуры Яндекс Рекламы. Он рассказал, как их рекомендательный движок ежегодно экономит 200 тысяч CPU, и как команда перестроила архитектуру, которая держит более миллиона запросов в секунду.
Антон поделился конкретными подходами к оптимизации: от хаков на стыке с GPU до тонкой настройки балансировки. А ещё разобрал ключевые тренды в развитии инфраструктуры рекомендаций, без которых невозможно серьёзно нарастить эффективность.
В общем получилось очень насыщенно. Такое мы смотрим 👍
Посмотреть это выступление и другие доклады можно здесь:
- YouTube
- VK Видео
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543 Erid 2VSb5wAKbPX
52 395
Экосистема Notepad просто безумная.
• Можно писать Python в Notepad
• Можно писать Java в Notepad
• Можно писать JavaScript в Notepad
• Можно писать Shell-скрипты в Notepad
• Можно собирать Dockerfile в Notepad
• Можно писать Terraform в Notepad
• Можно править YAML в Notepad
👉 @PythonPortal
52 395
Ловите годноту: сети для самых маленьких - очень качественный и структурированный материал по сетям
Здесь по-человечески разбирают всё: планирование сети, настройку маршрутизаторов, коммутацию, маршрутизацию, STP, NAT, VPN, BGP, MPLS и прочие страшные буквы, которые на деле не так уж страшны
Без воды, простыми словами и с примерами. Забираем тут ☕️
👉 @PythonPortal
52 395
👩💻 Python вакансии всех грейдов: удалёнка, реклок, щедрый оффер!
Только с прямыми контактами в Telegram! Ноль автоотказов — живой диалог и быстрые объективные решения.
👩💻 Python 👩💻 DevOps
👩💻 Node.js 👣 Go
🤖 ML & DS 👩💻 Frontend
👩💻 C# 👩💻 Java
🔎 QA 🖥 SQL
👩💻 UX/UI 🖼️ PHP
👩💻 Mobile 📋 Analyst
💼 1C 👨✈️ CyberSec
👩💻 IT HR
Подпишись чтобы не упустить свой шанс получить лучший оффер!
52 395
Самый простой способ писать документацию к коду
Открытый проект Davia позволяет генерировать аккуратную внутреннюю документацию с визуальными диаграммами для любого кода.
Просто установи его на свою систему, следуй шагам из их документации, запусти команду в папке проекта и вуаля, он сгенерирует полную документацию со структурированными визуалами, которые можно просматривать и редактировать 💯
👉 @PythonPortal
52 395
Принес крутейший репо для тех, кто любит учиться на реальных примерах. Тут собрано более сотни опенсорсных клонов популярных сервисов: от Airbnb до YouTube
Каждый проект снабжен ссылками на исходный код, демками, описанием стека и количеством звезд на GitHub. А у некоторых даже есть туторы по созданию
Забирайте на GitHub 🍯
👉 @PythonPortal
52 395
27 ноября Яндекс проведет Pytup — митап для Python-разработчиков и ML-инженеров
📍 Екатеринбург
📅 27 ноября в 17.00 (по Екб)
Участников ждут технические доклады, дискуссионные столы, нетворкинг с экспертами, а также соревнования по игре в змейку и гонки на роверах.
В программе выступлений:
— Егор Гордовский, технический менеджер проектов Yandex Cloud, расскажет о дата-центрах: из каких составляющих они состоят и как технологии, электричество, воздух, серверы и люди работают вместе, чтобы код превратился в работающий сервис.
— Арсений Саблин, разработчик системы контроля качества умных устройств на производстве Яндекс Алисы, выступит с докладом о том, как используется Python при тестировании станций с Алисой.
— Никита Улько, техлид VK Tech, разберет чистую архитектуру с практической точки зрения: за что ее ценят и как применять ее принципы, фокусируясь на решении конкретных проблем.
Для тех, кто не сможет посетить митап в Екатеринбурге, будет доступна онлайн-трансляция докладной части.
👉 Регистрация и программа
52 395
Стохастические и детерминистские методы сэмплинга в диффузионных моделях дают заметно разные траектории, но в итоге оба приходят к одной цели.
Diffusion Explorer позволяет наглядно сравнивать разные методы сэмплинга и цели обучения диффузионных моделей, создавая визуализации типа той, что на 2 видео
Кроме того, можно, например, обучить модель на своём датасете и наблюдать, как она постепенно сходится к выборке из правильного распределения.
Посмотрите этот репозиторий GitHub.
👉 @PythonPortal
52 395
Этот чувак буквально объясняет, как с нуля собрать алгоритмический хедж-фонд меньше чем за 6 минут.
Это безумие:
Он использует четыре библиотеки:
• QSConnect - создание базы данных для квант-исследований
• QSResearch - исследование и запуск стратегий машинного обучения
• QSWorkflow - автоматизация всего пайплайна от начала до конца
• Omega - исполнение сделок через Python
👉 @PythonPortal
52 395
В Python 3.14 добавили нативные операции для max-кучи в модуле heapq, теперь можно работать и с max-heap без костылей.
👉 @PythonPortal
52 395
То, что доктор прописал!
9 самых необходимых IT-каналов, которые должен читать каждый айтишник:
Доктор Mobile - лечим ваш смартфон, минимум слов, максимум пользы.
Доктор Python — коды, хаки и фичи.
Доктор Techlogy — свежие технологии и их применение.
Доктор Cyber — информационная безопасность без скуки.
Доктор GitHub — лучшие репозитории от врача.
Доктор IT — всё о цифровом мире и его инсайтах.
Доктор GameDev — рецепты создания игр и гайды.
Доктор GPT — лучшие промпты и сервисы ИИ.
Доктор Memes — смех лечит лучше любых апдейтов.
Доктор C++ — фичи, советы и код без боли.
Подпишись, чтобы стать профессором, а не пациентом.
