ru
Feedback
Python Portal

Python Portal

Открыть в Telegram

Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Portal

Канал Python Portal (@pythonportal) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 52 416 подписчиков, занимая 2 557 место в категории Технологии и приложения и 11 922 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 52 416 подписчиков.

Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -817, а за последние 24 часа — -54, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.36%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.57% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 908 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 919 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 26.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как строка, none, true, модуль, peter.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

52 416
Подписчики
-5424 часа
-2227 дней
-81730 день
Архив постов
Когда сервер падает: 👉 @PythonPortal

К слову: хостить Minecraft-сервер на телефоне за $25 реально работает. 👉 @PythonPortal

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

Карта Python PyAtlas это опенсорсный проект, который строит интерактивную 2D-карту примерно 10 000 самых популярных пакетов P
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

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

Ошибочка вышла 👉 @PythonPortal
Ошибочка вышла 👉 @PythonPortal

Я думаю, что игры должны выглядеть так 👉 @PythonPortal

В научной работе больше всего времени уходит на чтение статей, данные и отчеты. На GitHub есть подборка Awesome AI for Scienc
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

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

Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳 Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на
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 ✨

Какая частота каламбуров! 👉 @PythonPortal
Какая частота каламбуров! 👉 @PythonPortal

Hello world на разных языках. Один парнишка протестировал это в однопоточном режиме, в контейнерных песочницах и на довольно
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

Только что открыл для себя schemdraw — Python-библиотеку, которая превращает код в аккуратные и наглядные электрические схемы
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. 👉 @PythonPortal

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

Это квантовый экзамен. Ты и сдал, и не сдал. 👉 @PythonPortal
Это квантовый экзамен. Ты и сдал, и не сдал. 👉 @PythonPortal

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