Python Portal
Ir al canal en Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Mostrar más
Red:📈 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 51 049 suscriptores, ocupando la posición 2 618 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 065 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 51 049 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 709, y en las últimas 24 horas de -20, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.50%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.61% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 852 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 866 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 17.
- 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
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 30 octubre, 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.
51 049
Suscriptores
-2024 horas
-517 días
+70930 días
Archivo de publicaciones
51 049
Deepnote уходит в open source и серьезно наезжает на Jupyter. Платформа предлагает мощный kernel с полной обратной совместимостью, но заметно более современный опыт работы с ноутбуками. Это все тот же формат для исследований данных и быстрой аналитики, только с нормальными версиями, комментариями, ревью и красивыми диффами.
В одном workspace могут спокойно работать и дата-инженеры, и менеджеры. Можно писать на Python, SQL или R, подключать сотни источников данных и даже собирать логику из no-code блоков вместе с AI-агентом. Поддерживается работа через VS Code, Cursor, Windsurf и JupyterLab. Интерфейс свежий, не из прошлого десятилетия. И да, .ipynb полностью гоняется туда-обратно.
Если Jupyter и дальше будет стоять на месте, Deepnote может занять его место уже в ближайшие годы. 👀
👉 @PythonPortal
51 049
12 Python-библиотек для бесплатных рыночных данных, которые стоит знать каждому:
🔸yfinance Данные по акциям: история, внутридневные котировки, фундаменталка. Плюс FX, крипта и опционы. Юзает Yahoo Finance, так что все данные оттуда доступны через yfinance. 🔸pandas-datareader Раньше был частью pandas, теперь отдельный проект. Данные по акциям, валютам, экономическим индикаторам, факторам Фама-Френча и много чего еще. Документация: https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/ 🔸IBApi Официальный API Interactive Brokers с доступом ко всем их данным. Пришел на замену IBPy. Документация: https://interactivebrokers.github.io/tws-api/ 🔸Alpha Vantage Бесплатный API с реальными котировками и популярными финансовыми индикаторами. Формат JSON или CSV. 🔸Nasdaq Data Link (бывший Quandl) Миллионы финансовых и экономических датасетов от сотен источников прямо в Python. 🔸Twelve Data Доступ к 100000+ тикеров по акциям, форексу, индексам и фундаментальным данным со всего мира. 🔸Polygon.io Реальные и исторические данные по акциям, валютам и криптовалютам. 🔸Tradier Python-библиотеки для работы с Tradier API. 🔸alpaca-py Все, что угодно: от стриминга рыночных данных до разработки своих инвест-приложений. 🔸Finnhub Реалтайм REST API и вебсокеты для акций, валют и крипты. 🔸marketstack Внутридневные и исторические данные за 30+ лет, 170000+ тикеров. Документация: https://marketstack.com/documentation 🔸Tiingo API с котировками на конец дня. Ставка на надежность, прозрачность и полноту. Документация: https://api.tiingo.com/documentation/general/overview👉 @PythonPortal
51 049
Фишка на GitHub! Добавь
0 в URL Pull Request, и ИИ поможет тебе разобрать и понять изменения, которые хотят влить.
Бесплатно. Смотри , как это работает
👉 @PythonPortal51 049
Telegram опубликовал список 8 самых быстрорастущих каналов для программистов:
Only Python — Подборки приёмов и фич, о которых не рассказывают в курсах.
Only Tech — Главные тренды и инсайды из мира технологий, маркетинга и интернет-культуры.
Only Hack — Реальные кейсы кибератак, инструменты и методы защиты, которые используют хакеры.
Only GitHub — Репозитории, которые решают реальные задачи.
Скрипты, фреймворки и готовые решения
Only IT — Без мнений и слухов — только факты и важные IT-события.
Only Apple — Новые апдейты, утечки и фишки, которые Apple ещё не показала.
Only GPT — Промпты, хаки и свежие инструменты, о которых молчат даже AI-каналы.
Only Memes — Если ты когда-нибудь деплоил в пятницу вечером — ты поймешь
Подписывайтесь и прокачивайте свои скиллы.
51 049
Преподаватель показал, как метод Монте-Карло помогает по-настоящему разбираться в данных. Он собрал интерактивный дашборд на Python с использованием Matplotlib, чтобы студенты могли сами моделировать неопределённость в оценке запасов лития. 🌟
👉 @PythonPortal
51 049
Python совет:
itertools.dropwhile пропускает элементы итерируемого объекта, пока условие возвращает True, а затем отдаёт все последующие элементы, начиная с первого, для которого условие стало False.
Итератор dropwhile не вернет ни одного элемента, пока предикат хотя бы раз не даст False.
Пример👇
>>> import itertools
>>> purchase_price = 99.00
>>> daily_prices = [95, 97, 94, 96, 100, 102, 99]
>>> prices_after_gain = list(itertools.dropwhile(lambda price: price <= purchase_price, daily_prices))
prices_after_gain
[100, 102, 99]51 049
Datalab выкатывает Chandra
Среди open-source OCR внезапно появился новый чемпион. Модель Chandra от команды Datalab залетела на независимые бенчмарки и обошла прежнего топа dots-ocr. Судя по тестам, это не просто ещё один форк, а реально мощный инструмент.
Chandra уверенно работает с текстом, таблицами и даже формулами. Поддерживает больше сорока языков и не только печатный текст, но и старые рукописи. Один из тестов прогнали на письме Рамануджана 1913 года, и модель справилась без кривых артефактов.
Проект полностью открыт
👉 @PythonPortal
51 049
Microsoft снова в своём стиле
Собирать решение на агенте с ИИ почти никогда не получается с первого раза.
Дни уходят на то, чтобы крутить промпты, добавлять примеры, надеяться на улучшение. Никакой системы, один сплошной тык.
И как раз это решает Agent Lightning от Microsoft. 😏
Это опенсорсный фреймворк, который обучает ЛЮБОГО ИИ-агента с помощью обучения с подкреплением. Подходит для LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK или просто Python.
Как это работает:
Агент работает как обычно с любым фреймворком. Просто добавляешь лёгкий вызов agl.emit() или даёшь трейсеру самому собирать данные.
Agent Lightning собирает каждый промпт, вызов инструмента и награду. Сохраняет всё как структурированные события.
Ты выбираешь алгоритм (RL, оптимизация промптов, fine-tuning). Он читает события, находит паттерны и генерирует улучшенные промпты или веса политики.
Trainer загружает обновления обратно в агента. Агент становится умнее, без переписывания кода.
Самое приятное: можно оптимизировать каждого агента в системе из нескольких агентов.
👉 @PythonPortal
51 049
Нашёлся бесплатный учебный сайт по программированию на русском
Там много курсов по Python, Tkinter, Django, SQL, алгоритмам. Всякие разборы тем, примеры кода, упражнения. Всё довольно структурировано по разделам, рассчитано на новичков и продолжающих. Автор выкладывает статьи и видеоуроки, иногда небольшие задачи.
👉 @PythonPortal
51 049
Айтишники не рассказывают где учатся бесплатно и эффективно
Никому не говори об этом канале!!! В сфере онлайн образования появился новый гигант «TERMINAL» — который разрушит индустрию платных IT-курсов
Бесплатный доступ:
🔄Практические курсы и задания 🔄Книги и статьи от профи 🔄Полезные инструменты и ресурсы 🔄IT-новости и инсайдыОбучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др. Если ценишь знания — подпишись: @Terminal_tg
51 049
Вот почему не стоит выкладывать всё подряд в интернет.
Видео, которое вы видите, пожалуй, одно из самых наглядных по теме осознанности в отношении ИИ.
👉 @PythonPortal
51 049
+1
Самый сильный фактор, который предсказывает способность к программированию, это языковая одаренность. Не математика.
В исследовании, опубликованном в Nature, выяснилось, что навык работы с числами объясняет всего 2% различий в уровне навыков.
При этом нейронные особенности, связанные с языком, объясняют 70% различий.
Хорошие программисты отлично работают со словами. Цифры — упрямые.
Говорю это как человек, который любит математику и даже брал ее как дополнительную специализацию.
Факультетам CS, наверное, стоило бы на полном серьезе набирать побольше тех, кто силен в письме.
Ссылка на исследование: тык
👉 @PythonPortal
51 049
Python-приложение, которое собирает и запускает само себя
Есть такой инструмент, называется PyApp. Это обёртка, которая позволяет Python-приложению упаковаться в готовый бинарник прямо во время выполнения. Без мучений с pyinstaller, venv и бесконечным разруливанием зависимостей.
Что получаем:
Собирает исполняемые файлы под Windows, macOS и Linux Есть управляемые команды, включая самообновление Настраивается под разные сценарии и окруженияРаботает как bootstrap-сборщик, тоесть запускаешь один файл и приложение само готовит себе всё нужное По сути, PyApp делает сборку такой же простой, как запуск
python script.py
Документация: https://ofek.dev/pyapp/latest/
GitHub: https://github.com/ofek/pyapp
👉 @PythonPortal51 049
Освой GitHub MCP Server меньше чем за 90 секунд
Вчера наткнулся на GitHub MCP Server прямо в VS Code и честно, офигел.
Можно создавать репозитории, управлять задачами, делать pull-request’ы и многое другое… не выходя из редактора.
На видео короткое демо, чтобы показать, как MCP Server от github может зарядить твой VS Code 🧠
VS Code реально выходит на новый уровень с этими MCP-серверами от разных инструментов и компаний :)
👉 @PythonPortal
51 049
Repost from бизнестрендс
⚡️ Запускаем крупный розыгрыш призов, где можно выиграть iPhone 17, игровые наушники, клавиатуру и мышь!
Без лишних слов, условия:
1. Подписка на:
— бизнестрендс
— Технотренды
— Блумберг
2. Нажать кнопку «Участвовать» снизу
Итоги будут опубликованы 15 ноября в 18:00 на наших каналах, желаем удачи!
