es
Feedback
Python Portal

Python Portal

Ir al canal en Telegram

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

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Python Portal

El canal Python Portal (@pythonportal) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 859 suscriptores, ocupando la posición 2 556 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 135 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 859 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -463, y en las últimas 24 horas de -46, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.25%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.67% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 705 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 377 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como строка, none, true, модуль, peter.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 02 septiembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

50 859
Suscriptores
-4624 horas
-1857 días
-46330 días
Archivo de publicaciones
Используйте тип Literal в сигнатурах Python-функций для аргументов, представляющих варианты Это лучше, чем использовать общий
Используйте тип Literal в сигнатурах Python-функций для аргументов, представляющих варианты Это лучше, чем использовать общий тип, к которому относятся эти значения Более строгое указание типов помогает раньше ловить ошибки. Кроме того, это документирует допустимые значения Ставь лукас если зашёл пост ❤️ 👉 @PythonPortal

Громадный сборник шпаргалок разработчика на любой вкус https://quickref.me — сайт, где собраны десятки крутых шпаргалок: > Git, Docker, Bash, SQL, Python, Regex, PostgreSQL, Markdown и многое другое Прямо то, что нужно Если не хочешь спрашивать у чат джпт по 100 раз — добавь в закладки 🤍 👉 @PythonPortal

Сегодня QA.GURU анонсировали закрытый вебинар «Как Python открывает новые горизонты в карьере тестировщика». Обещают последние тренды QA, блок с лайфкодингом и живую сессию вопросов. ▶ По этой ссылке можно зарегистрироваться для бесплатного участия в этот четверг в 8 вечера мск. В программе: — Зачем ручным тестировщикам разбираться в автоматизации и почему Python — оптимальный старт; — Какие навыки выводят QA в топ в 2025 году (спойлер: нейросети пока не конкуренты); — Практика: пишем ручной тест, автоматизируем на Python, сравниваем Playwright, Selenium и Selene, запускаем с Pytest и без. Спикер, Станислав Васенков — QA, за плечами которого больше 10 лет автоматизации, ex-Head of QAA pflb.ru и автор библиотеки allure-notifications. Победитель хакатона по автоматизации тестирования от EPAM. Организатор конференций, спикер Heisenbug, основатель QA.GURU и AUTOTESTS.AI. Стас знает, о чём говорит — и умеет научить. 🔗 Забирайте ссылку. Кто успеет — тот в игре.

НОВОЕ: топовый репозиторий на GitHub для дата-сайентистов, работающих с генеративным ИИ Экосистема LangGraph включает: 1. Гот
НОВОЕ: топовый репозиторий на GitHub для дата-сайентистов, работающих с генеративным ИИ Экосистема LangGraph включает: 1. Готовые агенты 2. AI-агенты для дата-сайенса 3. LangMem — память для агентов 4. LangGraph Supervisor — управление агентами 5. Open Deep Research — открытые исследования 6. LangGraph Reflection — саморефлексия агентов 7. LangGraph Big Tool — мощные инструменты 8. LangGraph CodeAct — агенты, пишущие код 9. LangGraph Swarm — координация нескольких агентов 10. LangGraph MCP Adapters — адаптеры под разные среды Если работаешь с LLM — стоит заценить 💖 👉 @PythonPortal

Hugging Face дарит 9 бесплатных AI-курсов Хочешь разобраться в LLM, агентах, Deep RL, аудио и не только? Hugging Face выложил
Hugging Face дарит 9 бесплатных AI-курсов Хочешь разобраться в LLM, агентах, Deep RL, аудио и не только? Hugging Face выложили 9 курсов — абсолютно бесплатно. Все материалы открыты, без регистрации и оплаты
1. Курс по большим языковым моделям (LLM) — тут 2. Курс по AI-агентам — тут 3. Курс по глубокому обучению с подкреплением (Deep RL) — тут 4. Компьютерное зрение — тут 5. Работа с аудио — тут 6. ИИ в геймдеве — тут 7. ИИ для 3D — тут 8. Диффузионные модели — тут 9. Open-Source AI Cookbook — тут
❤️ — благодарю 🔥 — как вовремя 👉 @PythonPortal

Как устроен звук светового меча и почему технологии джедаев — не фантастика Чтобы световой меч не просто жужжал, а вибрировал десятками оттенков звука, инженер из Яндекса Геннадий Крэйл использует аппаратный генератор случайных чисел. Но одних алгоритмов мало: акселерометр и гироскоп в рукояти следят за силой удара и углом атаки, превращая каждый взмах в уникальную «песню» боя. Эти секреты раскрыли на Repair Cafe — мероприятии для тех, кто видит в сломанном гаджете не мусор, а вызов. Сердцем ивента стала мастерская, где за два дня починили 400 устройств. Под паяльник попали винтажные видеомагнитофоны и роботы-пылесосы с «травмами» от встреч с диванами. Отдельное внимание получили культовый ПК «Ленинград» и самокаты — последние разбирали до винтика, чтобы понять, как заставить их ехать тише и дальше. Яндекс, когда-то сосредоточенный на софте, теперь создает умные колонки, автономный транспорт и даже роверов-доставщиков. И всё потому, что здесь инженерная культура строится на праве пробовать. Repair Cafe — её отражение: место, где можно сменить теоретические знания — на навык починить то, что другие давно списали. Такие проекты доказывают: технологии будущего рождаются не в вакууме. Они начинаются с вопроса «А что, если?» — будь то настройка звука светового меча или ремонт дедушкиного радиоприемника. Главное — не бояться сломать шаблон. Или хотя бы попробовать его починить.

Найти самый недавно изменённый файл в папке — это одна строка на Python Всё, что нужно — это встроенная функция max и пользов
Найти самый недавно изменённый файл в папке — это одна строка на Python Всё, что нужно — это встроенная функция max и пользовательская функция key Хочешь только файлы? Фильтруй с помощью генератора. Нужен рекурсивный обход? Используй .rglob("*") вместо iterdir ❤️ 👉 @PythonPortal

В Python 3.14 добавили подсветку синтаксиса в новой интерактивной оболочке PyREPL Теперь прямо в консоли Python код выглядит
В Python 3.14 добавили подсветку синтаксиса в новой интерактивной оболочке PyREPL Теперь прямо в консоли Python код выглядит красиво, как в редакторе > ключевые слова, строки, числа и даже комментарии подсвечиваются цветом. И это не всё. Можно настроить тему под себя Пример дефолтной темы:
theme = {
    "PROMPT": colors.BOLD_MAGENTA,
    "KEYWORD": colors.BOLD_BLUE,
    "BUILTIN": colors.CYAN,
    "COMMENT": colors.RED,
    "STRING": colors.GREEN,
    "NUMBER": colors.YELLOW,
    "OP": colors.RESET,
    "DEFINITION": colors.BOLD,
    "SOFT_KEYWORD": colors.BOLD_BLUE,
    "RESET": colors.RESET,
}
Свою можно поставить так: 1. Меняем цвета для тех токенов, которые хотим подсветить. Складываем в импортируемый модуль. Например: your_theme 2. При старте Python установи тему через PYTHONSTARTUP
export PYTHONSTARTUP='import _colorize; from your_theme import theme; _colorize.set_theme(theme)'
—> Документация по PYTHONSTARTUP: клик —> PR с реализацией подсветки: клик Вот тут реализация подсветки, она довольно простая ❤️ 👉 @PythonPortal

Скрывай личную информацию в своём Python-коде Допустим, тебе нужно вывести email. Но ты хочешь сделать тот самый эффект, как
Скрывай личную информацию в своём Python-коде Допустим, тебе нужно вывести email. Но ты хочешь сделать тот самый эффект, как в ro*****@mathspp.com В Python это довольно просто Всё, что нужно — это f-строка и подходящие спецификаторы форматирования 1. Разделяем email Используем str.partition, чтобы отделить имя пользователя (user) от домена:
user, _, domain = email.partition("@")
2. Показываем первые символы Берём первые два:
user[:2]  # → 'ro'
3. Создаём поле нужной ширины Поле должно быть длиной, как user, то есть len(user) Используем f-строку:
f"{user[:2]:<{len(user)}}"
Пока что получится:
ro     
4. Меняем символ заполнения По умолчанию заполняется пробелами, но мы хотим *. Просто указываем его:
f"{user[:2]:*<{len(user)}}"
Получаем:
ro*****
5. Собираем всё вместе Добавляем домен:
f"{user[:2]:
👉 @PythonPortal

У меня для тебя подгон Если ты только начал изучать Python или уже пишешь скрипты, но забываешь синтаксис — вот то, что тебе нужно. Эта краткая шпаргалка охватывает всё самое важное Из разряда > распечатай и повесь перед собой 💖 👉 @PythonPortal

Хочешь общаться с ИИ от DeepSeek без ограничений и подписок? Тогда зацени DeeperSeek —> неофициальную Python-библиотеку, кото
Хочешь общаться с ИИ от DeepSeek без ограничений и подписок? Тогда зацени DeeperSeek —> неофициальную Python-библиотеку, которая позволяет напрямую работать с сайтом DeepSeek, обходя официальный API • Отправка сообщений и получение ответов • Обход Cloudflare-защиты • Поддержка входа по e-mail и токену • Работает даже в Google Colab • Работает с DeepThink и нейропоиском 💖 — спасибо, админ 👍 — имба 👉 @PythonPortal

Если ты хочешь научиться автоматизировать задачи и прокачаться в Python Google сделал крутой курс — IT Automation with Python В нём ты: ✓научишься писать на Python ✓автоматизировать рутинные задачи ✓работать с Git и GitHub ✓находить и фиксить ошибки ✓запускать всё это в облаке Подходит, если ты хочешь в DevOps Курс бесплатный, есть на Coursera → начни хоть сейчас 🎧 👉 @PythonPortal

Стэнфорд выложил, пожалуй, самые понятные и полезные шпаргалки по LLM и трансформерам В них есть всё, что нужно: • self-atten
Стэнфорд выложил, пожалуй, самые понятные и полезные шпаргалки по LLM и трансформерам В них есть всё, что нужно: • self-attention, flash attention, LoRA, SFT • mixture of experts, дистилляция, квантизация • RAG, агенты, LLM как "судья" И главное — всё это бесплатно и в открытом доступе 🤍 👉 @PythonPortal

С выходом Python 3.11, 3.12 и 3.14 изменилась даже такая простая вещь, как вычисление скалярного произведения векторов Сначал
С выходом Python 3.11, 3.12 и 3.14 изменилась даже такая простая вещь, как вычисление скалярного произведения векторов Сначала всё выглядело просто:
sum(map(operator.mul, vec1, vec2))
Но не все знают, что встроенная map может принимать 2 и более итерируемых объектов как источники аргументов для функции, которую она применяет С Python 3.12 добавился аргумент strict, и стало логично его использовать Однако из-за zip приходится “распаковывать” кортежи — поэтому тут нужен itertools.starmap, а не обычный map. Наконец, в Python 3.14 всё снова упростилось:
sum(map(operator.mul, vec1, vec2, strict=True))
Встроенная map получает именованный аргумент strict, как и zip 😍 👉 @PythonPortal

Хочешь быстро вытаскивать структурированные данные и инсайты из PDF, DOCX и других документов? Попробуй ContextGem — LLM-фрей
Хочешь быстро вытаскивать структурированные данные и инсайты из PDF, DOCX и других документов? Попробуй ContextGem — LLM-фреймворк, который делает это максимально просто и прозрачно. Всего несколько строк Python-кода и у тебя: > Чистые таблицы > Структурированные поля > Конкретные инсайты Работает на базе LLM. Полностью Open Source ❤️ 👉 @PythonPortal

Если вам когда-то казалось, что вы безумны — держитесь Есть люди, которые всерьёз решили писать Python с фигурными скобками Так появился Bython — препроцессор, который превращает {} в питоновские отступы Пишешь, как на C/JavaScript, а получаешь работающий Python
def sanity_check() {
    print("Это точно Python?");
}
Устанавливается через pip install bython Команда запуска: bython script.by > PyPI: https://pypi.org/project/Bython > GitHub: https://github.com/mathialo/bython Последнее обновление было в 2018 — для фана и экспериментов пойдёт 🎧 👉 @PythonPortal

Преврати любую ML-статью в репозиторий с кодом Paper2Code — это система на базе LLM-агентов, которая превращает научную работ
Преврати любую ML-статью в репозиторий с кодом Paper2Code — это система на базе LLM-агентов, которая превращает научную работу в полноценный кодовый репозиторий Она работает по трёхэтапному пайплайну: планирование, анализ и генерация кода — за каждый этап отвечает отдельный специализированный агент. Полностью с открытым исходным кодом 💖 Ссылка на руководство: тут 👉 @PythonPortal

Ошибка №1 в Python: не кэшировать детерминированные функции, которые многократно вызываются с одними и теми же аргументами Ош
Ошибка №1 в Python: не кэшировать детерминированные функции, которые многократно вызываются с одними и теми же аргументами Ошибка №2 в Python: не предпринимать меры, чтобы избежать переполнения памяти Решение для обеих ошибок: использовать functools.lru_cache с аргументом, задающим размер кэша 👉 @PythonPortal

Полезная шпаргалка по спискам, которую должен иметь под рукой каждый питонист Все методы, которые нужны, с описанием всех возможных манипуляций с ними Полный PDF — в файле 😎 👉 @PythonPortal