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 50 955 suscriptores, ocupando la posición 2 540 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 051 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 955 suscriptores.

Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -393, y en las últimas 24 horas de -17, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.36%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.72% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 772 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 407 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
  • 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 30 agosto, 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.

50 955
Suscriptores
-1724 horas
-1217 días
-39330 días
Archivo de publicaciones
Я редко так говорю, но это лучший репозиторий для освоения Python. Курс ведёт Дэвид Бизли, автор Python Cookbook (3-е издание
Я редко так говорю, но это лучший репозиторий для освоения Python. Курс ведёт Дэвид Бизли, автор Python Cookbook (3-е издание, O'Reilly) и Python Distilled (Addison-Wesley). В этом PythonMastery.pdf структурированно лежит вся информация В папке Exercises лежат все упражнения В папке Solutions — решения 👉 @PythonPortal

Совет по Python: "..." это вообще-то валидный код на Python. Многоточие (...) это одна из встроенных констант (наряду с False
Совет по Python: "..." это вообще-то валидный код на Python. Многоточие (...) это одна из встроенных констант (наряду с False, True, None и NotImplemented). Ellipsis это единственный экземпляр типа types.EllipsisType, и чаще всего его используют как заглушку под будущий код. 👉 @PythonPortal

Медики зафиксировали хронический PEP8 с рецидивами после flake8. 👉 @PythonPortal
Медики зафиксировали хронический PEP8 с рецидивами после flake8. 👉 @PythonPortal

Продолжаю мою серию про странные вещи, которые можно арендовать в облаке. Можно «прошивать» живые человеческие клетки мозга в
+3
Продолжаю мою серию про странные вещи, которые можно арендовать в облаке. Можно «прошивать» живые человеческие клетки мозга в микрофлюидной системе жизнеобеспечения в Швейцарии и обучать её играть в игры. Всего примерно $500 в месяц. Одна из более крутых «реальных» статей, где использовали этот облачный сетап: группа из University of Bristol. Они обучили систему классификации букв Брайля... Без работы в лаборатории с реальными пробами. Шумновато, но интересно посмотреть: https://arxiv.org/abs/2508.20850 👉 @PythonPortal

Самое сложное в создании AI-агентов - это не сам AI. Это UI. Объясняю: Бэкенд для агентов, по сути, уже решенная задача. Выбираешь фреймворк - LangGraph, CrewAI, Mastra - и собираешь что угодно. Но как только пытаешься прикрутить это к фронтенд-приложению, начинаются проблемы: ↳ стриминг в реальном времени ↳ синхронизация состояния между UI и агентом ↳ разбор сообщений, вызовы инструментов и событий статуса ↳ логика реконнекта, когда пользователь обновляет страницу посреди диалога У многих команд недели уходят на самописные WebSocket-хендлеры и обвязку, чтобы просто завести базу. CopilotKit только что выкатили useAgent(), чтобы закрыть эту проблему Один этот хук дает живое подключение к любому агенту:
const { agent } = useAgent({ agentId: "my-agent" });
Из коробки получаешь стриминг, синхрон состояния, пользовательский ввод автоматически упаковывается в события AG-UI, и есть "ручное подтверждение человеком". Работает с любым бэкендом, который реализует протокол AG-UI. Поддержка тредов встроена, так что разговоры сохраняются и автоматически продолжаются. Реконнект стрима тоже просто работает. Для понимания, AG-UI - это протокол, который соединяет агентов с UI-приложениями. Можно думать так: MCP: агенты - инструменты A2A: агенты - агенты AG-UI: агенты - пользователи Если ты строишь интерактивных агентов уровня Cursor или Lovable, это тот фреймворк, который объединяет весь твой агентный стек Полностью open-source. Ссылка на GitHub 🕺 👉 @PythonPortal

Изучай GPU-программирование с нуля Начни с Numba, чтобы получить низкоуровневый контроль, потом переходи на Triton и пиши выс
+1
Изучай GPU-программирование с нуля Начни с Numba, чтобы получить низкоуровневый контроль, потом переходи на Triton и пиши высокопроизводительные ядра в языке, похожем на Python. Практический Jupyter-ноутбук, чтобы быстро стартануть. 😊 👉 @PythonPortal

Мало того, что дальше HR'а пройти сложно, так теперь ещё и ChatGPT подкидывает идей 👉 @PythonPortal
Мало того, что дальше HR'а пройти сложно, так теперь ещё и ChatGPT подкидывает идей 👉 @PythonPortal

Нашли годный ресурс для тех, кто присматривается к квантовой разработке. На GitHub подняли подробный гайд по входу в квантову
Нашли годный ресурс для тех, кто присматривается к квантовой разработке. На GitHub подняли подробный гайд по входу в квантовую разработку и алготрейдинг. Подборки курсов по Python для finance, материалы по построению стратегий, риск-моделям, анализу временных рядов, примеры кода для трейдинг-ботов и инфраструктуры вокруг всего этого. В репе даже есть подборка магистерских видеокурсов, которые авторы оценивают примерно в 200k долларов, плюс списки хедж-фондов и HFT-компаний, которые активно нанимают. 🥂 👉 @PythonPortal

Невероятно короткая книжка, но с глубоким разбором внутренних механизмов Python, которые мы используем каждый день. ❤️ Каждая
Невероятно короткая книжка, но с глубоким разбором внутренних механизмов Python, которые мы используем каждый день. ❤️ Каждая глава содержит объяснение конкретной фичи языка вроде работы с *args/**kwargs, мутабельных аргументов, генераторов, декораторов, менеджеров контекста, enumerate/zip, исключений, dunder-методов и прочих хитрых конструкций. 👉 @PythonPortal

Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь Loading … ██████████████] 99% Роскомнадзору дали карт-бланш на блокировки, а «белые спи
Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь
Loading ██████████████] 99%
Роскомнадзору дали карт-бланш на блокировки, а «белые списки» сайтов тестируют уже в десятках регионов. И гайки будут закручиваться только сильнее. Чтобы в одночасье не лишиться доступа к свободному Интернету, просто сохрани Only Hack. Тут профессиональный хакер делится фишками, с которыми доступ к глобальной сети у тебя будет даже в случае ядерного апокалипсиса. Не жди момента «Х». Перестрахуйся подпиской.

человек, придумавший сложнейшую вычислительную архитектуру → проигрывает примитивному алгоритму автозамены, который считает е
человек, придумавший сложнейшую вычислительную архитектуру → проигрывает примитивному алгоритму автозамены, который считает его фамилию опечаткой и превращает Babbage в cabbage. 👉 @PythonPortal

❤️❤️❤️ 👉 @PythonPortal
❤️❤️❤️ 👉 @PythonPortal

Python-библиотека для легковесной симуляции роботов, рассчитанная на задачи навигации, управления и обучения с подкреплением. 🎧 Большинство симуляторов для робототехники мощные, но довольно тяжёлые. Иногда хочется просто минимальную среду, где можно погонять навигацию, контроль или RL без полноценного физического движка. IR-Sim как раз закрывает этот кейс, если вы работаете с робот-навигацией или AI. Почему стоит обратить внимание: • Быстрая установка и простая конфигурация • Сценарии задаются обычным YAML • Визуализация в реальном времени через Matplotlib • Встроенная проверка коллизий • Подходит для AI и RL пайплайнов Что можно быстро прототипировать: – Многороботное избегание столкновений – Навигацию на основе лидаров – Динамические сцены с движущимися препятствиями – Тестирование высокоуровневого поведения до перехода в тяжёлый симулятор Проект с открытым кодом под MIT, активно развивается и уже используется в ряде научных работ по навигации и планированию. GitHub: https://github.com/hanruihua/ir-sim Документация: https://ir-sim.readthedocs.io/en Если вы студент, исследователь или просто изучаете алгоритмы навигации, IR-Sim даёт удобную песочницу, где можно быстро проверять идеи без установки громоздких зависимостей. 👉 @PythonPortal

Серия блог-постов, которые помогут полностью разобраться с асинхронностью в Python. 👏 • как работает асинхронность в Python
Серия блог-постов, которые помогут полностью разобраться с асинхронностью в Python. 👏 • как работает асинхронность в Python на практике - корутины, event loop, задачи, смешивание sync и async • как грамотно тестировать async-код - подходы, паттерны и подводные камни • основы упаковки и распространения Python-проектов - что нужно знать, чтобы собирать и публиковать пакет 👉 @PythonPortal

единственное приложение, которое никого не заставляет чувствовать себя виноватым 👉 @PythonPortal
единственное приложение, которое никого не заставляет чувствовать себя виноватым 👉 @PythonPortal

Можно просто собрать дрон в three.js, заставить его летать над тайлами карты, повесить на него камеру и гнать видеопоток на Python-сервер с моделью компьютерного зрения для детекции. 👉 @PythonPortal

Как они вообще бесплатные! Это серия книг с главами, которые разбирают архитектурные решения в самых популярных open source п
Как они вообще бесплатные! Это серия книг с главами, которые разбирают архитектурные решения в самых популярных open source проектах, на которых держится куча современного софта. Жаль, что я не наткнулся на это, когда только начинал. 🎧 👉 @PythonPortal

В сегодняшнем выпуске программистских хорроров… В документации Python к функции random.seed() сказано: “Если a — это int, то
В сегодняшнем выпуске программистских хорроров… В документации Python к функции random.seed() сказано:
“Если a — это int, то он используется напрямую.”
Но если задать seed как 3 и как -3, на деле вы получаете один и тот же объект ГПСЧ, который выдаёт полностью одинаковые последовательности. (TIL). В nanochat я использовал знак числа как, как мне тогда казалось, хитрый способ получить разные RNG-последовательности для разбиения train/test. В итоге словил неприятный баг, потому что train внезапно стал равен test. Я нашёл соответствующий участок кода в CPython в файле cpython/Modules/_randommodule.c. В комментарии на строке 321 написано:
“Этот алгоритм полагается на то, что число беззнаковое. Поэтому: если аргумент — это PyLong, используем его абсолютное значение.”
А дальше идёт строка:
n = PyNumber_Absolute(arg);
То есть seed явно прогоняется через abs(), знак просто отбрасывается. Но и сам этот комментарий тоже некорректный и вводящий в заблуждение. Под капотом Python использует алгоритм Mersenne Twister MT19937, у которого в общем случае состояние из 19937 ненулевых бит. Python берёт ваш int (или другой объект) и «размазывает» эту информацию по этим битам состояния. В принципе, старший бит знака вполне мог бы участвовать в формировании состояния. В самом алгоритме нет ничего такого, что «требует беззнаковое число». Просто было принято решение не учитывать знак, и, на мой взгляд, это ошибка. Простейший вариант мог бы быть, например, таким: n → 2*abs(n) + int(n < 0). В итоге мы упираемся в контракт модуля random в Python, который в документации тоже расписан не до конца. Явно гарантируется только одно: одинаковый seed ⇒ одинаковая последовательность. Но нигде не обещается обратное, что разные seed обязательно дают разные последовательности. Формально Python вообще не гарантирует, что, например, seed(5) и seed(6) породят разные потоки RNG. Хотя в большинстве прикладных сценариев это молчаливо предполагается. И да, мы видим на практике, что seed(5) и seed(-5) — это полностью идентичные потоки. Так что использовать знак seed для разделения поведения train/test в машинном обучении точно не стоит. Один из самых забавных и коварных «подводных камней» в программировании, с которыми я сталкивался за последнее время 👉 @PythonPortal

😊😊😊 👉 @PythonPortal
😊😊😊 👉 @PythonPortal

Microsoft выкатили open-source инструмент для запуска AI-моделей локально Без облака, подписок и авторизации. Все на 100% при
Microsoft выкатили open-source инструмент для запуска AI-моделей локально Без облака, подписок и авторизации. Все на 100% приватно. И при этом он без проблем встраивается в приложения через OpenAI-совместимый API. Просто вбиваешь в терминале: → winget install Microsoft(dot)FoundryLocal (Windows) → brew install microsoft/foundrylocal/foundrylocal (macOS) Вот официальный веб-сайт со всей документацией и доступными моделями: https://foundrylocal.ai И репозиторий GitHub: https://github.com/microsoft/foundry-local 👉 @PythonPortal