Python Portal
Open in Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python Portal
Channel Python Portal (@pythonportal) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 828 subscribers, ranking 2 558 in the Technologies & Applications category and 12 128 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 828 subscribers.
According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -490 over the last 30 days and by -31 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.15%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.61% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 651 views. Within the first day, a publication typically gains 2 343 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 16.
- 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 03 September, 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.
50 828
Subscribers
-3124 hours
-1947 days
-49030 days
Posts Archive
50 828
10 алгоритмов машинного обучения для начинающих
➖Linear Regression – линейная регрессия (предсказание числовых значений).
➖Logistic Regression – логистическая регрессия (бинарная классификация).
➖CART Algorithm – алгоритм дерева решений (классификация и регрессия).
➖Naïve Bayes – наивный байесовский классификатор (статистический метод).
➖KNN Algorithm – метод k ближайших соседей (классификация).
➖Apriori – поиск ассоциаций в данных (например, анализ покупок).
➖K-Means – метод k-средних (кластеризация).
➖PCA – метод главных компонент (снижение размерности).
➖Random Forest Classification – случайный лес (ансамблевый метод).
➖AdaBoost – алгоритм бустинга (усиление слабых моделей).
Эти алгоритмы охватывают основные задачи машинного обучения: регрессию, классификацию, кластеризацию и снижение размерности.
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 828
Highload буткэмп: Системный дизайн, Производительность и Масштабирование
🌐 Приглашаем на курсы для прокачки навыков архитектора и проектировщика на весеннем Highload-потоке от Devhands, в рамках которого вы:
🤩 Изучите ключевые хайлоад-паттерны и освоите проектирование систем с миллионной аудиторией: балансировка, масштабирование, шардинг, высокая доступность, CAP/PACELC, транзакционные очереди и многое другое.
🤩 Поупражняетесь в системном дизайне на реальных кейсах: маркетплейсы, соцсети, доставка, объявления и другие задачи, с получением обратной связи.
🤩 Погрузитесь в highload, работая с предоставленной вам инфраструктурой: “выжимайте” 100K RPS и изучите кластерные решения — Redis, SPQR, CockroachDB.
🤩 Научитесь планировать нагрузку и связывать бизнес-показатели с требованиями системы.
🤩 Попрактикуетесь в проведении и прохождении секций системного дизайна на интервью.
Только “живые” онлайн-сессии: лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов.
🗓 Старт потока 24 февраля, изучайте программу и записывайтесь:
🤩 Буткэмп “Производительность и масштабируемость” для тех, кто хочет поработать с собственной инфрой.
🤩 Курс “Системный дизайн высоконагруженных проектов” для тех, кто хочет только практику проектирования “у доски”.
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo и Yum! Brands, член программного комитета Highload.
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqufZZVF
50 828
Легкий парсинг документов с Docling!
Docling — это open-source Python-пакет, который превращает любой документ в данные, готовые для LLM!
🟢OCR для сканированных PDF
🟢Поддержка PDF, PPTX, DOCX и других → конвертация в Markdown, JSON
🟢Продвинутый разбор PDF: структура, порядок чтения, таблицы
🟢Интеграция с LlamaIndex и LangChain
Скоро появится:
➖Извлечение уравнений и кода
➖Нативное расширение для LangChain
➖Извлечение метаданных (заголовки, авторы, ссылки, язык)
Совместим с macOS, Linux и Windows на архитектурах x86_64 и arm64.
⏩ Ознакомиться:
https://github.com/DS4SD/docling
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 828
Python vs Java 😮
Основное различие:
➖Python интерпретируемый язык, его код выполняется через виртуальную машину Python.
➖Java сначала компилируется в байт-код, а затем выполняется в JVM с помощью JIT-компиляции.
➖Java, как правило, быстрее в работе, а Python проще для написания и отладки.
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 828
Тест: узнай свой грейд и зарплату
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором
4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха
Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке.
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwTBwrd
50 828
Это справочник по регулярным выражениям на русском языке.
➖Якорей (например, ^ – начало строки, $ – конец строки)
➖Символьных классов (\d – цифра, \s – пробел и т. д.)
➖POSIX-классов ([:alpha:] – все буквы, [:digit:] – цифры и т. д.)
➖Утверждений (например, ?= – вперед смотрящее утверждение)
➖Шаблонов (например, \d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} – дата в формате dd/mm/yyyy)
➖Кванторов (*, +, ?, {n} и их нежадные версии)
➖Специальных символов (\n – новая строка, \t – табуляция и т. д.)
➖Диапазонов ([a-z], [^0-9] и т. д.)
➖Модификаторов (g – глобальный поиск, i – регистронезависимый и т. д.)
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 828
Подборка популярных каналов по информационной безопасности и этичному хакингу:
🔐 infosec — ламповое сообщество, которое публикует редкую литературу, курсы и полезный контент для ИБ специалистов любого уровня и направления.
😈 Social Engineering — самый крупный ресурс в Telegram, посвященный этичному Хакингу, OSINT и социальной инженерии.
💬 Вакансии в ИБ — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере информационной безопасности.
50 828
Визуализация сложных данных в Python стала еще проще! 😮
Знакомьтесь, Cosmograph для Python — виджет, который обеспечивает ускоренную на GPU интерактивную визуализацию графов прямо в твоих Jupyter Notebook.
Почему это прорыв?
🟢Производительность на GPU
🟢Интерактивное исследование сети (панорамирование, масштабирование, наведение, выбор)
🟢Гибкая настройка (расположение, цвета, размеры и многое другое)
🟢Бесшовная интеграция в ноутбуки и простая установка через pip
Но это еще не все:
☑ Симуляции на основе силовых полей для динамических визуализаций
☑ Гладкая работа с крупными графами
☑ Минимальная настройка — просто
pip install cosmograph
⏩ Ссылка:
https://github.com/cosmograph-org/py_cosmograph
👉 @PythonPortal | #ресурсы50 828
Книга "Machine Learning Yearning" (Автор: Эндрю Нг)
🟢Как правильно выбирать стратегию для ML-проектов
🟢Постановка задач и выбор метрик оценки
🟢Работа с тренировочными и тестовыми наборами данных
🟢Анализ ошибок и определение ключевых проблем модели
🟢Баланс между предвзятостью (bias) и разбросом (variance)
🟢Улучшение качества моделей с помощью регуляризации, архитектуры нейросетей и других методов
🟢Работа с распределением данных и генерализация моделей
Книга не углубляется в математические детали, а делает упор на практическое руководство по улучшению ML-систем.
📝Читать:
https://home-wordpress.deeplearning.ai/wp-content/uploads/2022/03/andrew-ng-machine-learning-yearning.pdf
👉 @PythonPortal | #книги
50 828
Ловите годноту 😳
Кто спрашивал на какие каналы по программированию я подписан? Лично я подписан и читаю этот канал: @umnyiprogrammist
👉 @PythonPortal | #ресурсы
50 828
Глубокое обучение
- Всего видео: 30
Этот плейлист содержит всё, что нужно знать о нейросетях: от основ до передовых технологий с трансформерами, которые являются основой ChatGPT.
⏩Источник:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLblh5JKOoLUIxGDQs4LFFD--41Vzf-ME1
👉 @PythonPortal | #видео
50 828
Айтишников в 2025 году больше, чем цыган. И каждый, естественно, хочет быть видным сеньором, свою геймдев-студию, 15.000€ зэпэшечку и больше никогда не выходить на рабочие созвоны.
И как быть новичку сегодня? Или айтишнику, решившему сменить сферу деятельности. Бери менторство по ИБ. Кибербезопасность сейчас на подъеме, поэтому даже для ITшника это будет сильное конкурентное преимущество и спидран на буст навыков с нуля.
➦ От корки до корки узнаешь индустрию. Кто много платит и ищет специалистов, какие есть направления.
➦ Получишь все хард и софт скиллы для работы в нише.
➦ Заимеешь переговорные навыки и научишься писать идеальные резюме.
Даже если ты уже работаешь в киберсеке, но чувствуешь, что нуждаешься в левел-апе — ю а вэлком.
А еще у нас для тебя есть разовые консультации и помощь в составлении резюме. Почитай подробности: https://t.me/+TEXVI86DKPI1MjA6
50 828
Ускорьте Python в 50 раз за 4 простых шага
По умолчанию интерпретатор Python, CPython, работает медленно, в основном из-за своей динамичности.
После определения переменной с определённым типом её можно изменить на другой. Эти динамические манипуляции приводят к дополнительным затратам на выполнение и память.
Чтобы ускорить работу, используйте модуль Cython. Он превращает код Python в C, делая его быстрым и эффективным.
Вот как использовать модуль Cython:
1) Загрузите модуль Cython: %load_ext Cython
2) Добавьте магическую команду Cython
3) Указывайте типы данных параметров при использовании функций
4) Определяйте каждую переменную с помощью ключевого слова cdef и указывайте её тип данных
Вот и всё!
Теперь ваш код будет работать с ускорением до скорости нативного машинного кода, как показано на картинке.
👉 @PythonPortal | #tips
50 828
Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию:
1. Обучение Python с нуля
2. Обучение JavaScript с нуля
3. Обучение С++ с нуля
4. Обучение С# с нуля
5. Обучение HTML/CSS с нуля
6. Обучение Java с нуля
7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля
Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥
50 828
5 декораторов Python, которые должен знать каждый разработчик 😜
➖Статья знакомит разработчиков с мощным инструментом Python, который позволяет изменять поведение функций и методов без изменения их исходного кода.
В ней рассматриваются техники, способные улучшить читаемость, повторное использование и производительность кода, а также упрощают работу с кэшированием, доступом к данным и логированием
📝Читать:
https://www.clcoding.com/2025/02/5-python-decorators-every-developer.html
👉 @PythonPortal | #статья
50 828
⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов
В этих каналах публикуются все свежие вакансии и стажировки
🔺 ВАКАНСИИ
Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ
Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Junojobs
Вакансии и стажировки для junior-разработчиков на удалёнке.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ
Junior вакансии и стажировки в крупнейших IT-компаниях мира: NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Макс из < codereview />
Эксперименты про трудоустройство в IT, советы для быстрого поиска работы и офферы для джунов.👉 ПОДПИСАТЬСЯ
50 828
Альтернатива Pandas, работающая в 100 раз быстрее!
(Она даже может обойти GPU-библиотеки для работы с DataFrame)
Хотя Pandas — самая популярная библиотека для работы с DataFrame, у нее есть серьезные ограничения:
🟢Pandas использует только одно ядро CPU.
🟢Часто создает громоздкие DataFrame.
🟢Жадное (немедленное) выполнение мешает глобальной оптимизации.
Представляем FireDucksDev — высокооптимизированную замену Pandas, которую можно использовать без изменений кода.
Просто замените одну строку:
import fireducks.pandas as pd50 828
"Машинное обучение с помощью Python"
Этот 366-страничный учебник для студентов инженерных специальностей теперь БЕСПЛАТНЫЙ.
📝Цель этой книги — обсудить разработку моделей машинного обучения с использованием Python. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) являются важными навыками, которые необходимы каждому выпускнику инженерных и управленческих специальностей для успешного карьерного роста
Получите свой экземпляр:
⏩ https://ggnindia.dronacharya.info/Downloads/Sub-info/RelatedBook/4thSem/Fundamentals-of-AIML-text-book-4.pdf
👉 @PythonPortal | #книги
50 828
Смотрите, как курсор управляет моим браузером. Он может видеть, что происходит, включая логи сети и консоли.🐈
Теперь мой курсор может отлаживать и исправлять проблемы на сайте без необходимости копировать и вставлять.
ОГРОМНОЕ ускорение для веб-разработки — с этим курсор может конкурировать с v0 и Replit в автономной разработке веб-приложений.
🔜 https://github.com/eastlondoner/cursor-tools
👉 @PythonPortal | #ресурсы
