Python Portal
رفتن به کانال در Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python Portal
کانال Python Portal (@pythonportal) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 51 046 مشترک است و جایگاه 2 614 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 12 049 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 51 046 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 31 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 723 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.63% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.55% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 917 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 831 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 18 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
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 01 نوامبر, 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.
51 046
مشترکین
-1024 ساعت
-837 روز
+72330 روز
آرشیو پست ها
51 046
Apple выкатил FastVLM и сразу сделал его опенсорс
Это сверхбыстрая vision-language модель, которая умеет одновременно понимать картинки и текст, при этом оптимизирована для работы прямо на устройстве. Полностью открытый код, бери и используй.
Отличная новость для разработчиков, которые хотят встраивать VLM в свои проекты без облаков и лишних затрат. 💯
Демо: https://huggingface.co/spaces/apple/fastvlm-webgpu
Github: https://github.com/apple/ml-fastvlm
👉 @PythonPortal
51 046
Объектно ориентированное программирование считается одним из самых популярных способов писать код на Python. 🥺
Для тех кто хочет разобраться в основах Tiago Capelo Monteiro подготовил практическое руководство.
В материале он показывает на примерах что такое объекты и классы как работает параметр
self и метод init и сопровождает объяснения большим количеством кода
👉 @PythonPortal51 046
👨💻 Готовы к учебному году? Если нет, то вот вам заряд мотивации, почти из будущего
Яндекс Образование запустили проект, где можно придумать собственное видение технологий. Мечтаете о доставке еды до окна или о самокатах с автопилотом? Самое время визуализировать мечту.
Переходите по ссылке.
51 046
Внимание: сделай код более профессиональным 😠
Используй тот факт, что в Python пустая строка, список, словарь и другие подобные объекты приводятся к
False
Так лучше:
if not string:
...
if data:
...if len(string) == 0:
...
if data != {}:
...51 046
Pdf-extract-API
Python-проект, который уже давно используют для извлечения текста из PDF и изображений в удобных форматах Markdown и JSON.
Отличается высокой точностью и умеет работать даже с таблицами и формулами.
В основе FastAPI, асинхронные задачи на Celery и кэширование результатов OCR через Redis. Поддерживаются разные движки распознавания - Marker, Surya-OCR и Tesseract. Есть встроенная функция удаления персональных данных.
Инструмент всё ещё актуален для автоматизации обработки документов, подготовки датасетов и интеграции в RAG-системы. 🪑
Доки: ссылка
👉 @PythonPortal
51 046
Появился удобный инструмент для разработчиков, которым не хватало кнопки
Copy as markdown
Теперь достаточно добавить into.md/ перед любым URL, чтобы получить чистый и читаемый markdown-вариант страницы или документации, идеально подходящий для работы с LLM.
http://into.md - попробуйте. Это бесплатно 🕺
👉 @PythonPortal51 046
GitHub-репозитории, чтобы прокачать Python
- Веб-разработка с Django — https://github.com/django/django - Инструментарий для Data Science — https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book - Алгоритмические задачи — https://github.com/TheAlgorithms/Python - Рецепты машинного обучения — https://github.com/ageron/handson-ml2 - Лучшие практики тестирования — https://github.com/pytest-dev/pytest - Скрипты для автоматизации — https://github.com/soimort/you-get - Продвинутые концепции Python — https://github.com/faif/python-patternsКидайте в закладки и делитесь с коллегами 🌟 👉 @PythonPortal
51 046
Microsoft запускает официальный курс по Python и искусственному интеллекту.
Программа включает работу с LLM, RAG, MCP, агентами и другими современными технологиями. Курс бесплатный и рассчитан на девять живых сессий. Для участников подготовлен готовый код, который можно запускать прямо в GitHub Models.
Старт занятий намечен на 8 октября - ссылка
👉 @PythonPortal
51 046
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
51 046
Нашёл в Твиттере мощную подборку из 30 статей по системному дизайну (коротко, по делу, с примерами и кодом.)
Можно читать по одной в день, хватит на месяц. Забирайте:
1. Что такое API 2. Что такое вебхуки 3. REST vs GraphQL 4. Что такое API Gateway 5. Балансировщики нагрузки 6. Алгоритмы балансировки нагрузки 7. Прокси vs Обратный прокси 8. Что такое масштабируемость 9. Что такое доступность 10. Как избежать единой точки отказа (SPOF) 11. Объяснение теоремы CAP 12. 15 типов баз данных и когда их использовать 13. 7 ключевых различий между SQL и NoSQL 14. Что такое ACID-транзакции 15. Подробное руководство по индексам в базах данных 16. Шардинг vs Партиционирование 17. Объяснение последовательного хеширования 18. CDC (Change Data Capture) 19. Кэширование 20. Топ-5 стратегий кэширования 21. 7 стратегий вытеснения кэша 22. CDN 23. Алгоритмы ограничения скорости 24. Очереди сообщений 25. Фильтры Блума 26. Идемпотентность в распределённых системах 27. Конкурентность vs Параллелизм 28. Stateful vs Stateless 29. Long Polling vs WebSockets 30. Пакетная (batch) vs потоковая (stream) обработка данныхКидайте в закладки и делитесь с коллегами ☕️ 👉 @PythonPortal
51 046
+4
Шпаргалки для собеседований по Machine Learning и Data Science
Разработчик выложил полезный набор шпаргалок для подготовки к интервью. В них собрано всё самое важное по ключевым темам ML и DS
Удобно повторить перед собесом или подтянуть базу.
Ставь лайк, если пригодится 👍
👉 @PythonPortal
51 046
Microsoft открыла исходники VibeVoice
Для тех, кто работает с подкастами и аудиокнигами, появилась свежая новость. Microsoft выложила в опенсорс модель синтеза речи VibeVoice 🙈
В отличие от привычных бесплатных TTS-сервисов, которые ограничиваются парой минут аудио и звучат сухо, VibeVoice умеет генерировать до 90 минут речи. Причем не просто монотонный текст, а полноценные диалоги до 4 разных голосов.
Модель также поддерживает вставку фоновых эффектов и музыки, что делает результат ближе к живому подкасту или аудиоспектаклю.
👉 @PythonPortal
51 046
Google обновил свой AI-сервис NotebookLM, и это реально может перевернуть онлайн-образование.
Раньше инструмент умел делать текстовые конспекты и подкаст-уроки из документов и ссылок. Теперь появилась новая функция — превращение статьи или документации в полноценный видео-разбор. 😦
На демо Google показал, как обычная статья про функции JavaScript из MDN за секунды превратилась в структурированный видео-обзор.
С таким подходом обучение становится проще, доступнее и нагляднее. Похоже, нас ждёт новая эра в онлайн-образовании.
Попробуй: notebooklm.google
👉 @PythonPortal
51 046
Подводный камень для новичков в Python
Метод
strip убирает не подстроку, а любые символы из переданной строки. Если нужно убрать именно подстроку в начале или в конце, используй removeprefix или removesuffix
text = "#==Hello###"
text.strip('#=')
# 'Hello' — удаляет символы # и =
text.strip('=#')
# 'Hello' — тот же результат, порядок не имеет значения
# strip не удаляет подстроку "#="
# он убирает символы # и =