Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python Portal
Відкрити в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Portal
Канал Python Portal (@pythonportal) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 52 587 підписників, посідаючи 2 538 місце в категорії Технології та додатки та 11 876 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 52 587 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -747, а за останні 24 години на -12, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.19%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.54% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 837 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 916 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 23.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як строка, none, true, модуль, peter.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
52 587
Підписники
-1224 години
-2007 днів
-74730 день
Архів дописів
52 587
Стоп Слоп: нашли скилл для Claude и других LLM, который учит их избавляться от предсказуемых фраз и конструкций, из-за которых сгенерированный текст звучит по-машинному. 😁
- Находит и удаляет запрещённые речевые шаблоны: вводные разогревающие фразы, слова-паразиты для усиления акцента и любые наречия.
- Убирает структурные клише, такие как противопоставления по схеме «не X, а Y» и искусственно драматизированное дробление текста на короткие фразы.
- Применяет правила на уровне предложений: запрет на начало предложений с вопросительных слов (Wh- words) и использование только активного залога.
- Включает систему оценки по пяти измерениям для анализа прямоты изложения, ритма текста и его естественности.
https://github.com/hardikpandya/stop-slop
👉 @PythonPortal
52 587
Перестаньте искать Python-библиотеки для машинного обучения по случайным туториалам.
Best-of Machine Learning with Python — это курируемый GitHub-индекс open-source библиотек для машинного обучения на Python, созданный для разработчиков, которым нужен более быстрый способ ориентироваться в экосистеме и сравнивать инструменты между собой.
Проект помогает составить шорт-лист подходящих решений, группируя библиотеки по категориям и ранжируя их с помощью оценки качества проекта, основанной на метриках из GitHub и менеджеров пакетов.
Ключевые особенности:
• Индекс из 920 проектов — большая и удобная для навигации карта open-source ML-проектов на Python
• 34 категории — поиск по направлениям: ML-фреймворки, NLP, обработка изображений, AutoML, деплой, интерпретируемость моделей и многое другое
• Рейтинг по оценке качества — проекты сортируются на основе автоматически рассчитываемого рейтинга, использующего сигналы из репозиториев и менеджеров пакетов
• Подробная метаинформация о проектах — для каждого проекта доступны такие показатели, как количество звёзд, форков, issues, контрибьюторов, активность разработки, загрузки и зависимости
• Еженедельные обновления и вклад сообщества — список регулярно обновляется, а улучшения можно вносить через issues, pull request'ы или редактирование файла
projects.yaml
Проект полностью открыт и распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.
👉 @PythonPortal52 587
На Stepik вышла программа «Фундамент DevOps»
Это комплексная программа из 4 практических курсов по ключевым технологиям современного DevOps: Linux, Git, Docker и Kubernetes.
Вы последовательно пройдёте путь от работы в Linux и Git до контейнеризации приложений и управления ими в Kubernetes.
Что вы изучите:
• уверенную работу в Linux и терминале • Git и контроль версий в реальных проектах • Docker и контейнеризацию приложений • Kubernetes и оркестрацию контейнеров • основы сетей, безопасности и хранения данных • автоматизацию задач и диагностику инфраструктуры ... и многому другомуВсе знания закрепляются на практике с помощью заданий с автопроверкой. Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, с большим количеством примеров, схем и демонстраций. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Отдельно курсы стоят 16 600 ₽, но в составе программы доступны всего за 7 990 ₽: открыть на Stepik
52 587
Создавайте LLM с нуля
Наткнулся на отличную находку от Vizuara — серию из 43 лекций, которая действительно выполняет своё обещание: показать, как построить большую языковую модель с нуля.
Большинство людей пользуются ChatGPT.
Но лишь немногие действительно понимают, как он устроен под капотом.
Этот плейлист пошагово разбирает все ключевые концепции, не перегружая сложными объяснениями.
Что вы изучите:
→ Архитектуру Transformer
→ Внутреннее устройство GPT
→ Токенизацию и BPE
→ Механизмы внимания (Attention)
→ Процесс обучения LLM
→ Полноценные реализации на Python
Подойдёт для:
• ML-инженеров
• Энтузиастов ИИ
• Разработчиков, входящих в сферу GenAI
• Всех, кто устал от объяснений ИИ как «чёрного ящика»
Если вы действительно хотите понять, что лежит в основе таких моделей, как ChatGPT, Claude и Gemini, — этот материал стоит посмотреть.
🔗 Ссылка на плейлист
👉 @PythonPortal
52 587
+1
Как строить box plotы в Python
На этот раз — битва между pandas 🐼 и seaborn ⛵️
👉 @PythonPortal
52 587
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
52 587
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
52 587
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
52 587
🚨 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
52 587
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
52 587
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
52 587
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
52 587
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
52 587
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
