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 50 997 subscribers, ranking 2 534 in the Technologies & Applications category and 12 038 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 997 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -366 over the last 30 days and by -22 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.44%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.76% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 818 views. Within the first day, a publication typically gains 2 430 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 19.
- 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 27 August, 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.
50 997
Subscribers
-2224 hours
-1237 days
-36630 days
Posts Archive
50 990
Сборка GPT-подобных LLM с нуля на PyTorch.
https://github.com/analyticalrohit/llms-from-scratch
10 ноутбуков. Пошаговое объяснение.
Разбирает архитектуру LLM на простые части. Подходит для новичков. Полностью hands-on.👉 @PythonPortal
50 990
Парни, создали самый быстрый PDF-парсер в мире ⚡️
И при этом он точнее любого другого open-source PDF-парсера без использования моделей (pymupdf, pypdf, markitdown, pdftotext, opendataloader, pymupdf4llm).
Презентовали LiteParse v2. Девелоперы полностью переписали библиотеку на Rust и адаптировали её как нативные пакеты для Python и Node.js.
Поддерживается более 50 различных форматов документов. LiteParse можно вызывать напрямую или устанавливать прямо внутрь вашего любимого AI-агента.
Чуть подробнее и обширней в их блоге
👉 @PythonPortal
50 990
Откройте для себя очень плавный Markdown-редактор, специально разработанный для сценариев управления контекстом AI-чатов: марка 🏁
Построен на Tauri + React + TypeScript, с кроссплатформенной поддержкой macOS / Windows / Linux.
Слева — редактор на CodeMirror 6; справа — предпросмотр в реальном времени на markdown-it + Shiki + Mermaid. Поддерживает 8 наборов тем, Vim mode, command palette, файловый сайдбар, reading mode и экспорт в PDF.
👉 @PythonPortal
50 990
🚨 Обязательно к внедрению 🚨
- Отключите автообновление расширений в VS Code, Cursor и других форках
(macOS:
Cmd + Shift + P → Disable Auto Updating Extensions)
- Используйте статический анализатор zizmor для GitHub Actions, чтобы выявлять потенциальные проблемы безопасности
- Используйте actions-up для обновления GitHub Actions до актуальных версий с SHA-pinning
- Добавьте Socket Free Firewall или safe-chain при установке npm-пакетов, чтобы снизить риски атак через цепочку поставок (supply chain attacks)
👉 @PythonPortal
50 990
Нашли легкий способ изучить математику для ML: Mathematics for Machine Learning
это курируемая коллекция на GitHub, включающая книги, научные статьи, видеолекции и базовые материалы по математике для изучения и повторения математических основ машинного обучения.
Она помогает выстроить более прочную базу знаний, объединяя проверенные ресурсы вокруг тем, с которыми инженеры машинного обучения сталкиваются постоянно: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, статистика, теория информации, матричное исчисление и математика глубокого обучения.
Бесплатный публичный репозиторий на GitHub.
👉 @PythonPortal
50 990
Почему профилирование кода важно 🐍
Невозможно оптимизировать то, что нельзя измерить.
Профилирование показывает, ГДЕ именно ваш код работает медленно:
• Помогает выявить узкие места производительности, о существовании которых вы могли даже не подозревать.
• Показывает, какие функции потребляют больше всего процессорного времени.
• Позволяет не тратить время на оптимизацию не тех участков кода.
• Помогает обнаружить неэффективные алгоритмы и структуры данных.
• Показывает точное количество вызовов и время выполнения каждой функции.
В Python 3.15 доступны два подхода к профилированию:
• profiling.sampling — статистический профилировщик с минимальными накладными расходами, отлично подходит для продакшена.
• profiling.tracing (cProfile) — детерминированный профилировщик с точным подсчётом вызовов функций.
Реальный пример: в Grand Theft Auto Online узкое место производительности, приводившее к потере около 70% производительности, оставалось незамеченным 8 лет, пока кто-то не выполнил профилирование. Исправление оказалось простым, а прирост производительности — огромным.
Профилируйте код до того, как приступать к оптимизации. Скорее всего, вы удивитесь тому, где на самом деле тратится время выполнения.
👉 @PythonPortal
50 990
Бэкенд-разработка и архитектура программных систем
Сложные IT-продукты держатся на бэкенде: он отвечает за логику сервиса, работу с данными, API, надёжность и масштабирование.
На онлайн-магистратуре НИУ ВШЭ и Нетологии «Бэкенд-разработка и архитектура программных систем» готовят специалистов, которые умеют проектировать, разрабатывать и развивать серверные приложения.
В программе — фундаментальная инженерная база и современный стек: Python, реляционные и нереляционные базы данных, веб-разработка, архитектура ПО, тестирование, MLOps. На втором курсе можно углубиться в один из языков: Go, Java или Rust.
Обучение построено вокруг практики: проектные семинары, семинары наставника, мастер-классы и практикумы с экспертами IT-компаний. Студенты работают над проектами для портфолио, а ВКР становится полноценным итоговым проектом.
Формат — онлайн, занятия проходят вечером в будни и днём в субботу. После обучения выпускники получают диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению «Программная инженерия».
Подробнее о программе → по ссылке
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5yBJqXp
50 990
Если ты работаешь с data пайплайнами, эти репозитории очень полезны:
ibis
Python API, который позволяет писать запросы один раз и запускать их на разных backend’ах для данных, таких как DuckDB, BigQuery и Snowflake.
pygwalker
Мгновенно превращает DataFrame в интерактивный UI для визуального исследования данных.
katana
Быстрый и масштабируемый веб-краулер, часто используется для security testing и крупномасштабного сбора/поиска данных.
#Data_Science
👉 @PythonPortal
50 990
Почему
"é" == "é" может возвращать False в Python
Вот один из типичных Unicode-подводных камней, который часто приводит к очень запутанным багам в Python:
Две строки могут выглядеть одинаково на экране, но при этом отличаться внутри:
import unicodedata
a = "é" # один кодпоинт: U+00E9
b = "e\u0301" # "e" + комбинирующий акцент (acute accent)
print(a)
print(b)
print(a == b)
# False
print(len(a))
# 1
print(len(b))
# 2repr() и unicodedata.name():
import unicodedata
for char in "e\u0301":
print(repr(char), unicodedata.name(char))'e' LATIN SMALL LETTER E '́' COMBINING ACUTE ACCENTКак правильно сравнивать такие строки? Нужно нормализовать Unicode перед сравнением:
import unicodedata
a = "é"
b = "e\u0301"
a_normalized = unicodedata.normalize("NFC", a)
b_normalized = unicodedata.normalize("NFC", b)
print(a_normalized == b_normalized)
# True
NFC приводит текст к “составной” форме, где комбинация "e" + accent превращается в один символ "é".
Такие различия часто появляются в:
- пользовательском вводе
- копипасте из разных источников
- именах файлов
- поиске и фильтрации текста
- данных из разных языков и систем
Ещё один похожий кейс — невидимые символы
Например, zero-width space может ломать сравнение вообще без визуальных признаков:
text = "hello\u200b"
print(text == "hello")
# False
print(text)
# hello
print(repr(text))
# 'hello\u200b'
print() скрывает проблему, но repr() показывает реальное содержимое строки.
Подробнее можно почитать здесь:
https://pythonkoans.substack.com/p/koan-15-the-invisible-ink
👉 @PythonPortal
50 990
Один соло-разработчик выиграл хакатон Anthropic, он за 8 часов собрал рабочий продукт с помощью Claude Code и забрал $15,000 призовых.
Затем выложил весь стек в опенсорс.
189,000 звёзд на GitHub. Полная конфигурация:
→ 38 специализированных агентов (planner, security reviewer, debugger, code reviewer)
→ 156 skills, подгружаемых по требованию (/plan, /tdd, /security-scan, /quality-gate)
→ 72 кастомные slash-команды
→ AgentShield: 1,282 security-теста по CLAUDE.md, MCP-конфигам, хукам и skills
→ 3 агента на Opus 4.6, запускающих red-team пайплайны (Attacker, Defender, Auditor)
→ слой непрерывного обучения
→ покрытие 12 языковых экосистем
Работает в Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini и тд
👉 @PythonPortal
50 990
Python-совет: как писать код с эффективным использованием памяти
Это проблемный код:
def generate_transactions_inefficient(df: pd.DataFrame):
transactions = []
for _, row in df.iterrows():
transactions.append({
'user_id': row['user_id'],
'amount': row['amount'],
'transaction_date': row['transaction_date'],
'status': row['status']
})
return transactionsyield:
def generate_transactions_efficient(df: pd.DataFrame):
for _, row in df.iterrows():
yield {
'user_id': row['user_id'],
'amount': row['amount'],
'transaction_date': row['transaction_date'],
'status': row['status']
}50 990
«Освоение модульного тестирования с использованием Pytest» курс на Stepik
Сегодня умение писать тесты ценится почти так же, как и умение писать сам код. Если pytest, fixtures, CI/CD и coverage всё ещё вызывают вопросы самое время это исправить
Программа курса:
• Pytest: от базовых тестов до CI/CD
• fixtures, mocking, parametrization
• Flask/API testing
• Selenium и UI тестирование
• Docker + Docker Compose
• GitHub Actions
• coverage и отчёты
• debugging и refactoring тестов
Курс построен вокруг практики: много примеров, готовых кейсов и разборов рабочих сценариев
48 часов действует скидка 25%
↗️ Пройти курс на Stepik
50 990
При генерации 3D-моделей с помощью AI каждый компонент можно отдельно выделять, переименовывать, перемещать или менять ему материал — без необходимости заново генерировать всю модель.
Nova3D генерирует Python-скрипты для Blender на основе промптов, вместо прямого вывода объединённого mesh-файла. В сгенерированном GLB каждая часть имеет своё имя и иерархию, благодаря чему их можно редактировать по отдельности.
https://github.com/RareSense/Nova3D
👉 @PythonPortal
