Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 52 440 подписчиков, занимая 2 547 место в категории Технологии и приложения и 11 911 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 52 440 подписчиков.
Согласно последним данным от 10 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -783, а за последние 24 часа — -20, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.32%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.78% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 892 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 033 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 25.
- 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 11 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.
52 440
Подписчики
-2024 часа
-1877 дней
-78330 день
Архив постов
52 416
Вот полный путь, который я бы рекомендовал, чтобы в этом году собрать production-grade AI-агентов:
▪️база по Python и алгоритмам
▪️математика и основы ML
▪️трансформеры и LLM
▪️prompt engineering
▪️memory и RAG
▪️tools и интеграции
▪️фреймворки типа LangChain или CrewAI
▪️multi-agent системы
▪️тестирование, деплой, безопасность
👉 @PythonPortal
52 416
Вот частое заблуждение про RAG
Когда говорят про RAG, обычно думают так: проиндексировали док → потом достали этот же док.
Но индексация ≠ ретривал.
То есть данные, которые ты индексируешь, не обязаны совпадать с теми данными, которые ты потом скармливаешь LLM на этапе генерации.
Вот 4 умных способа индексировать данные:
1) Chunk Indexing
▪️Самый распространенный подход.
▪️Режешь документ на чанки, строишь эмбеддинги и кладешь их в векторную базу.
▪️Во время запроса просто достаешь ближайшие чанки.
Подход простой и рабочий, но большие или шумные чанки могут просаживать точность.
2) Sub-chunk Indexing
▪️Берешь исходные чанки и дробишь их еще мельче на сабчанки.
▪️Индексируешь уже эти более мелкие куски.
▪️Но при выдаче все равно возвращаешь “большой” чанк для контекста.
Помогает, когда в одном абзаце/секции намешано несколько разных идей: шанс точно сматчиться с запросом выше.
3) Query Indexing
▪️Вместо сырого текста генеришь гипотетические вопросы, на которые, по мнению LLM, этот чанк может ответить.
▪️Эмбеддишь эти вопросы и сохраняешь.
▪️При ретривале реальные пользовательские запросы обычно лучше ложатся на такие “вопросные” представления.
▪️Похожая идея есть в HyDE, только там матчат гипотетический ответ с реальными чанками.
Кайфово для QA-систем, потому что уменьшает семантический разрыв между запросом пользователя и тем, что лежит в индексе.
4) Summary Indexing
▪️Просишь LLM кратко резюмировать каждый чанк в компактную семантическую форму.
▪️Индексируешь summary вместо исходного текста.
▪️А возвращаешь все равно полный чанк для контекста.
Особенно эффективно для плотных или структурированных данных (типа CSV/таблиц), где эмбеддинги сырого текста часто слабо что-то выражают
👉 @PythonPortal
52 416
λ-2D от Lingdong Huang: визуальный, нарисованный руками язык программирования.
👉 @PythonPortal
52 416
pip 26.0: pre-release и фильтрация по времени загрузки
Три большие новые фичи:
▪️
--all-releases <package> и --only-final <package>: контроль pre-release по каждому пакету отдельно, плюс возможность отключить все pre-release пакеты через --only-final :all:
▪️ --uploaded-prior-to <timstamp>: можно ограничить по времени загрузки пакета, например --uploaded-prior-to "2026-01-01T00:00:00Z"
▪️ --requirements-from-script <script>: установка зависимостей, объявленных в inline metadata скрипта (PEP 723)
Куда более подробный пост: читать
Официальный анонс здесь
Полный changelog здесь
👉 @PythonPortal52 416
Изучи Python с Университетом University of Helsinki
✓ С официальным сертификатом
✓ С нуля до продвинутого уровня
✓ 14 частей с практическими заданиями
Весь контент доступен → здесь
👉 @PythonPortal
52 416
Сюююда: GitHub-репозиторий, чтобы учиться AI Engineering.
Там собраны одни из лучших бесплатных курсов, статей, туториалов и видео по темам:
Математическая база
Основы AI и ML
Deep Learning и специализации
Generative AI
Большие языковые модели (LLM)
Гайды по prompt engineering
RAG, агенты и MCP
Смотри тут: https://github.com/ashishps1/learn-ai-engineeri
👉 @PythonPortal
52 416
GitHub запустил свою платформу для обучения: все курсы и сертификаты в одном месте.
Git, GitHub, MCP, использование ИИ, VSCode и многое другое.
И большая часть контента бесплатна: → https://learn.github.com
👉 @PythonPortal
52 416
Любой может программировать с помощью ИИ.
Вы используете ИИ без базовых знаний программирования:
👉 @PythonPortal
52 416
Истинная природа методов — это «специальные методы».
Про жизненный цикл инстанса.
▪️
__init__
object.__init__(self[, ...])
Думаю, как конструктор используется очень часто. В основном это инициализация экземпляра (например, инициализация атрибутов). Отличие от __new__, о котором ниже: __init__ выполняется уже после создания экземпляра.
Возвращаемое значение всегда None.
▪️ __new__
object.__new__(cls[, ...])
В отличие от __init__, выполняется до создания экземпляра и отвечает именно за его создание. Поэтому это не инстанс-метод, а статический метод, но явно прописывать @staticmethod не нужно.
Возвращаемое значение должно быть созданным экземпляром (обычно это экземпляр класса из аргумента cls).
Типичное место применения __new__ это инициализация подклассов, которые наследуются от иммутабельных типов (int, str, tuple и т.д.). Они иммутабельные, поэтому после создания объекта нельзя менять атрибуты через __init__.
Ещё __new__ используют для реализации паттерна Singleton.
▪️ __del__
object.__del__(self)
Вызывается в момент, когда экземпляр уничтожается (например, через del). Явных популярных кейсов немного, но может быть полезно при отладке, чтобы понимать тайминг работы GC.
👉 @PythonPortal52 416
LandingAI выпустили бесплатный курс по Document AI. Там учат собирать пайплайны обработки документов, которые вытаскивают текст, таблицы, графики и формы, не теряя контекст разметки.
Проблема классического OCR в том, что оно “достаёт буквы”, но ломает смысл:
- у таблиц пропадает структура (включая merged cells)
- связи “график ⬅️➡️ подпись” разваливаются
- порядок чтения в multi-column становится кашей
В курсе показывают, как строить агент-воркфлоу, которые читают документы ближе к тому, как это делает человек, через Agentic Document Extraction (ADE).
Что внутри:
- почему обычный OCR валится на сложных документах
- как детект layout + правильный reading order сохраняют структуру
- как парсить PDF в Markdown/JSON и не потерять layout
- как собирать RAG с ADE и векторными БД
- как деплоить event-driven документные пайплайны на AWS
3 часа, 6 практических примеров кода. Полностью бесплатно.
👉 @PythonPortal
52 416
+3
𝗦𝗤𝗟 𝗙𝗿𝗼𝗺 𝗕𝗮𝘀𝗶𝗰𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝗱𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲𝗱: этот PDF-файл содержит SQL от начального до продвинутого уровня.
Этот 101-страничный PDF-файл вам понадобится для подготовки и повторения SQL перед любым собеседованием по данным.
👉 @PythonPortal
52 416
Вышел trackers v2.1.0. В этом релизе добавили поддержку ByteTrack — быстрого tracking-by-detection алгоритма, который держит стабильные ID даже при окклюзиях.
Ссылка: https://github.com/roboflow/trackers
pip install trackers52 416
Как все представляют завтрак разработчика в 2026 году 🤩
На самом деле утро начинается с мысли: «Как кодить еще лучше?»
Если вы уже освоили базу по Python и ищете зону роста, пройдите бесплатный мини-курс в Академии Selectel.
В программе:
🔸 набор Python-инструментов и расширений, которые ускоряют кодинг;
🔸 гайд по работе с библиотекой Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 инструкция по основам парсинга данных с веб-сайтов и многое другое.
Закрепить полученные знания вы сможете тут же — эксперты собрали базу задач с готовыми ответами.
Все материалы бесплатные. До роскошного IT-завтрака осталось пройти курс в удобное время: https://slc.tl/l8lo4?2W5zFGt8ViY
52 416
ML-инженеры держите: структурированный ML-справочник
Здесь нет курсов, нет лишней теории и длинных лекций, зато есть чёткие формулы, алгоритмы, логика ML-пайплайнов и аккуратно структурированная база знаний.
👉 @PythonPortal
52 416
Передаём файлы без облака: AltSendme
Это зашифрованный p2p файлообменник. Он опенсорс и поддерживает передачу файлов любого размера и формата между устройствами без использования облачных сервисов.
Работает бесплатно, не требует регистрации и доступен для Windows, Mac и Linux
👉 @PythonPortal
52 416
Как не потеряться на старте автоматизации: понятный маршрут в Python-автотесты
🔺30 января
🔻13:00 (МСК)
Открытый вебинар «Python в автотестах: с чего начать правильно»
Регистрация по ссылке.
От студентов я знаю, как хаос в автоматизации мешает развитию QA.
Поэтому на вебинаре мы соберём всё в одну понятную схему:
💙с чего начать, а с чем можно не спешить
💙минимальный набор знаний и инструментов для первых автотестов
💙частые ошибки на старте и как их обойти
💙что делать после первых тестов: следующий шаг к проекту и резюме
После эфира останется ясный план: что делать дальше и в каком порядке.
Я Лена Янушевская, 8 лет в тестировании, прошла путь от manual до Senior Automation. Работала в Andersen, Admitad, Exness, сейчас в StockTrader.
Вебинар бесплатный, нужна регистрация. До встречи :)
52 416
Хакер ждет, пока вы установите Clawdbot/moltbot на свой компьютер, чтобы получить доступ ко всей вашей системе.
👉 @PythonPortal
