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 50 928 subscribers, ranking 2 540 in the Technologies & Applications category and 12 053 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 928 subscribers.
According to the latest data from 30 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -422 over the last 30 days and by -37 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.45%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.69% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 811 views. Within the first day, a publication typically gains 2 390 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- 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 31 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.
50 928
Subscribers
-3724 hours
-1587 days
-42230 days
Posts Archive
50 919
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
50 919
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
50 919
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
50 919
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]"view-raster /path/to/raster.tif view-vector /path/to/vector.geojsonНужна настройка отображения:
view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty50 919
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
50 919
⭐️ 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 минимизироватьСмотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России: ⭐️ Наш сайт ⭐️ VK Видео ⭐️ Ютуб
50 919
Похоже, сбой в Матрице 🫣
Есть онлайн-инструмент, который умеет определять, написан ли код человеком или AI.
В видео протестировано два файла: один сгенерировал ChatGPT, второй написан человеком.
Результаты точь-в-точь: 100% AI-код для файла от ChatGPT и 0% для кожанного.
Заявленная точность около 95%, так что это полезный инструмент для техлидов, тимлидов и инженеров, чтобы быстро проверить, кем написан код.
Но не забывайте: AI не идеален 🙈
span.app/detector
👉 @PythonPortal
50 919
Ловить все исключения подряд это как глушить боль обезболивающим, не сходив к врачу. Боль уходит, но ты игнорируешь сигналы тела о проблеме.
› Боль → это знак, что что-то не так (например, ты сидишь на горячей плите).
› Исключения → это знак, что код где-то сломался.
Если их заглушить, проблемы останутся незамеченными, пока всё не рванёт в продакшене в три часа ночи. 👀
# Тихая катастрофа
try:
process_payment()
except Exception:
# Клиенту списали деньги?
# Дали доступ к платным фичам?
# База легла? Кто его знает!
pass
# Обрабатываем или эскалируем
try:
process_payment()
except PaymentError as e:
# Платёж не прошёл — разбираемся
logger.error(f"Ошибка при оплате: {e}")
# Остальные исключения всплывут и уведомят команду50 919
+2
Promptify — новая Python-библиотека для управления промптами LLM
Promptify объединяет промптер, LLM и pipeline, чтобы решать задачи NLP с помощью больших языковых моделей.
С её помощью можно легко генерировать промпты для популярных моделей вроде GPT, PaLM и других — под разные NLP-задачи.
Например, можно собрать пайплайн для классификации медицинских симптомов: промпт + модель + пайплайн = готовое решение.
👉 @PythonPortal
50 919
Терялся в собственном коде? 😠
Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано.
Заценить можно на gitvizz.com
👉 @PythonPortal
50 919
Google убила Speech-to-Text.
Компания представила Speech-to-Retrieval (S2R) → модель, которая не распознаёт слова, а сразу понимает, что ты ищешь.
Раньше голосовой поиск шёл по цепочке: речь → текст → поиск. Если распознавание ошибалось, всё ломалось.
Теперь → речь → смысл → результат.
S2R работает на dual-encoder архитектуре → одна нейросеть кодирует аудио, другая — документы. Они сравниваются в общем векторном пространстве, и система сразу находит нужное.
Результат → скорость выше, точность почти как у “идеального ASR”, и полная независимость от ошибок транскрипции.
Модель уже внедрена в Google Voice Search и работает на 17 языках. Google также открыла датасет Simple Voice Questions (SVQ).
Это не просто апдейт → теперь голос понимает смысл, а не слова.
👉 @PythonPortal
50 919
Совет по чистому коду на Python:
Используй словарь, чтобы убрать дубликаты из списка и при этом сохранить порядок элементов.
names = ["John", "Daisy", "Bob", "Lilly", "Bob", "Daisy"]
unique_names = list({name: name for name in names}.values())
print(unique_names)
# ['John', 'Daisy', 'Bob', 'Lilly']50 919
Преподаватели всё чаще отказываются от бездумного копипаста кода и просят студентов писать вручную. Один из таких примеров — проект
Идея простая: генерация кода через нейросети ускоряет процесс, но убивает обучение. Когда студенты пишут сами, они начинают понимать, что делает каждая строка, как она связана с математикой и почему всё работает именно так.
👉 @PythonPortal
50 919
Ряд Фурье это способ представить любую периодическую функцию как сумму простых синусоид и косинусоид.
По сути, он раскладывает сложные сигналы на комбинацию базовых тригонометрических функций. Это мощный инструмент, который используется в математике, физике и инженерии для анализа форм сигналов, теплопередачи, вибраций и многого другого.
👉 @PythonPortal
