اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python Portal
رفتن به کانال در Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python Portal
کانال Python Portal (@pythonportal) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 52 632 مشترک است و جایگاه 2 549 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 11 875 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 52 632 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -754 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -19 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.18% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.44% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 833 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 865 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 24 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند строка, none, true, модуль, peter تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
52 632
مشترکین
-1924 ساعت
-1947 روز
-75430 روز
آرشیو پست ها
52 638
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
52 638
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
52 638
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
52 638
🚨 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
52 638
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
52 638
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
52 638
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
52 638
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
52 638
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
52 638
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
52 638
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']
}52 638
«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
52 638
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
