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 52 416 مشترک است و جایگاه 2 557 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 11 922 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 52 416 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 11 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -817 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -54 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.36% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.57% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 908 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 919 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 26 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 12 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.
52 416
مشترکین
-5424 ساعت
-2227 روز
-81730 روز
آرشیو پست ها
52 408
К слову: хостить Minecraft-сервер на телефоне за $25 реально работает.
👉 @PythonPortal
52 408
А что если бы GitHub перед запросом ревью заставлял пройти короткий квиз по твоему PR, чтобы убедиться, что ты вообще понимаешь, что в нём есть? А если не понимаешь…
👉 @PythonPortal
52 408
Карта Python
PyAtlas это опенсорсный проект, который строит интерактивную 2D-карту примерно 10 000 самых популярных пакетов PyPI.
Пакеты размещаются рядом, если у них похожие описания (через эмбеддинги и кластеризацию), так проще находить аналоги и смежные библиотеки. По сути это визуализация экосистемы Python с веб-интерфейсом 😁
👉 @PythonPortal
52 408
Автоматизируем праздничные открытки одним Python-скриптом: вытаскиваем адрес из таблицы, валидируем и приводим к формату по данным USPS, генерим SVG-конверт и отправляем на плоттер.
👉 @PythonPortal
52 408
В научной работе больше всего времени уходит на чтение статей, данные и отчеты.
На GitHub есть подборка Awesome AI for Science -»»» каталог AI-инструментов для всех этапов исследований.
Внутри:
-» работа с литературой
-» анализ данных
-» превращение статей в постеры
-» автоматизация экспериментов
-» инструменты для биологии, химии, физики и других областей
GitHub: http://github.com/ai-boost/awesome-ai-for-science
В списке есть Paper2Poster, MinerU, The AI Scientist, а также статьи, датасеты и фреймворки.
Фактически это полный набор инструментов для AI-поддержки научных исследований.
👉 @PythonPortal
52 408
Вышла Python-библиотека PandasAI для упрощённого анализа данных с помощью ИИ.
Можно задавать вопросы о датасете на обычном языке прямо в AI-диалоге, сравнивать разные наборы данных и строить графики. Сильно экономит время, особенно на этапе первичного знакомства с данными. Поддерживает CSV, SQL и Parquet.
А вот ссылка 😍
👉 @PythonPortal
52 408
Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳
Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉
Avito Career — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для бэкенд-разработчиков.
Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨
52 408
Hello world на разных языках.
Один парнишка протестировал это в однопоточном режиме, в контейнерных песочницах и на довольно древнем CPU, так что абсолютные цифры не особо важны. Интереснее относительные значения.
Для интерпретируемых языков на графике показано только время запуска, потому что отдельного шага компиляции у них нет.
Полоску Kotlin пришлось немного укоротить, чтобы она влезла в 80 символов 😅
Понятно, что для реальных проектов с большим кодом и зависимостями порядок будет другим. Но всё равно любопытно посмотреть, как разные языки ведут себя на таком простом hello world.
👉 @PythonPortal
52 408
Только что открыл для себя
schemdraw — Python-библиотеку, которая превращает код в аккуратные и наглядные электрические схемы.
Больше никакого таскания проводов в неудобных GUI.
Чистый код для резисторов, логических элементов и многого другого.
Полная кастомизация всех элементов.
pip install schemdraw и можно начинать рисовать.
👉 @PythonPortal52 408
Туториал по Basketball AI для YouTube наконец-то вышел. Как покадрово разобрать один розыгрыш с помощью CV-пайплайна для спортаналитики. 🤟
Больше 1000 часов работы ужаты в 37 минут.
- детекция игроков через RF-DETR
- трекинг игроков через SAM2
- кластеризация команд через SigLIP и K-means
- распознавание номеров через SmolVLM2
Систему можно переиспользовать как базу под свои проекты (аналитика, хайлайты, трансляции и т.д.).
Смотрим здесь
👉 @PythonPortal
52 408
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
52 408
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
52 408
+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
52 408
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" });