Python Portal
Відкрити в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python Portal
Канал Python Portal (@pythonportal) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 51 049 підписників, посідаючи 2 618 місце в категорії Технології та додатки та 12 065 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 51 049 підписників.
За останніми даними від 29 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 709, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.50%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.61% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 852 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 866 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
- 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
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 жовтня, 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.
51 049
Підписники
-2024 години
-517 днів
+70930 днів
Архів дописів
51 049
Deepnote уходит в open source и серьезно наезжает на Jupyter. Платформа предлагает мощный kernel с полной обратной совместимостью, но заметно более современный опыт работы с ноутбуками. Это все тот же формат для исследований данных и быстрой аналитики, только с нормальными версиями, комментариями, ревью и красивыми диффами.
В одном workspace могут спокойно работать и дата-инженеры, и менеджеры. Можно писать на Python, SQL или R, подключать сотни источников данных и даже собирать логику из no-code блоков вместе с AI-агентом. Поддерживается работа через VS Code, Cursor, Windsurf и JupyterLab. Интерфейс свежий, не из прошлого десятилетия. И да, .ipynb полностью гоняется туда-обратно.
Если Jupyter и дальше будет стоять на месте, Deepnote может занять его место уже в ближайшие годы. 👀
👉 @PythonPortal
51 049
12 Python-библиотек для бесплатных рыночных данных, которые стоит знать каждому:
🔸yfinance Данные по акциям: история, внутридневные котировки, фундаменталка. Плюс FX, крипта и опционы. Юзает Yahoo Finance, так что все данные оттуда доступны через yfinance. 🔸pandas-datareader Раньше был частью pandas, теперь отдельный проект. Данные по акциям, валютам, экономическим индикаторам, факторам Фама-Френча и много чего еще. Документация: https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/ 🔸IBApi Официальный API Interactive Brokers с доступом ко всем их данным. Пришел на замену IBPy. Документация: https://interactivebrokers.github.io/tws-api/ 🔸Alpha Vantage Бесплатный API с реальными котировками и популярными финансовыми индикаторами. Формат JSON или CSV. 🔸Nasdaq Data Link (бывший Quandl) Миллионы финансовых и экономических датасетов от сотен источников прямо в Python. 🔸Twelve Data Доступ к 100000+ тикеров по акциям, форексу, индексам и фундаментальным данным со всего мира. 🔸Polygon.io Реальные и исторические данные по акциям, валютам и криптовалютам. 🔸Tradier Python-библиотеки для работы с Tradier API. 🔸alpaca-py Все, что угодно: от стриминга рыночных данных до разработки своих инвест-приложений. 🔸Finnhub Реалтайм REST API и вебсокеты для акций, валют и крипты. 🔸marketstack Внутридневные и исторические данные за 30+ лет, 170000+ тикеров. Документация: https://marketstack.com/documentation 🔸Tiingo API с котировками на конец дня. Ставка на надежность, прозрачность и полноту. Документация: https://api.tiingo.com/documentation/general/overview👉 @PythonPortal
51 049
Фишка на GitHub! Добавь
0 в URL Pull Request, и ИИ поможет тебе разобрать и понять изменения, которые хотят влить.
Бесплатно. Смотри , как это работает
👉 @PythonPortal51 049
Telegram опубликовал список 8 самых быстрорастущих каналов для программистов:
Only Python — Подборки приёмов и фич, о которых не рассказывают в курсах.
Only Tech — Главные тренды и инсайды из мира технологий, маркетинга и интернет-культуры.
Only Hack — Реальные кейсы кибератак, инструменты и методы защиты, которые используют хакеры.
Only GitHub — Репозитории, которые решают реальные задачи.
Скрипты, фреймворки и готовые решения
Only IT — Без мнений и слухов — только факты и важные IT-события.
Only Apple — Новые апдейты, утечки и фишки, которые Apple ещё не показала.
Only GPT — Промпты, хаки и свежие инструменты, о которых молчат даже AI-каналы.
Only Memes — Если ты когда-нибудь деплоил в пятницу вечером — ты поймешь
Подписывайтесь и прокачивайте свои скиллы.
51 049
Преподаватель показал, как метод Монте-Карло помогает по-настоящему разбираться в данных. Он собрал интерактивный дашборд на Python с использованием Matplotlib, чтобы студенты могли сами моделировать неопределённость в оценке запасов лития. 🌟
👉 @PythonPortal
51 049
Python совет:
itertools.dropwhile пропускает элементы итерируемого объекта, пока условие возвращает True, а затем отдаёт все последующие элементы, начиная с первого, для которого условие стало False.
Итератор dropwhile не вернет ни одного элемента, пока предикат хотя бы раз не даст False.
Пример👇
>>> import itertools
>>> purchase_price = 99.00
>>> daily_prices = [95, 97, 94, 96, 100, 102, 99]
>>> prices_after_gain = list(itertools.dropwhile(lambda price: price <= purchase_price, daily_prices))
prices_after_gain
[100, 102, 99]51 049
Datalab выкатывает Chandra
Среди open-source OCR внезапно появился новый чемпион. Модель Chandra от команды Datalab залетела на независимые бенчмарки и обошла прежнего топа dots-ocr. Судя по тестам, это не просто ещё один форк, а реально мощный инструмент.
Chandra уверенно работает с текстом, таблицами и даже формулами. Поддерживает больше сорока языков и не только печатный текст, но и старые рукописи. Один из тестов прогнали на письме Рамануджана 1913 года, и модель справилась без кривых артефактов.
Проект полностью открыт
👉 @PythonPortal
51 049
Microsoft снова в своём стиле
Собирать решение на агенте с ИИ почти никогда не получается с первого раза.
Дни уходят на то, чтобы крутить промпты, добавлять примеры, надеяться на улучшение. Никакой системы, один сплошной тык.
И как раз это решает Agent Lightning от Microsoft. 😏
Это опенсорсный фреймворк, который обучает ЛЮБОГО ИИ-агента с помощью обучения с подкреплением. Подходит для LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK или просто Python.
Как это работает:
Агент работает как обычно с любым фреймворком. Просто добавляешь лёгкий вызов agl.emit() или даёшь трейсеру самому собирать данные.
Agent Lightning собирает каждый промпт, вызов инструмента и награду. Сохраняет всё как структурированные события.
Ты выбираешь алгоритм (RL, оптимизация промптов, fine-tuning). Он читает события, находит паттерны и генерирует улучшенные промпты или веса политики.
Trainer загружает обновления обратно в агента. Агент становится умнее, без переписывания кода.
Самое приятное: можно оптимизировать каждого агента в системе из нескольких агентов.
👉 @PythonPortal
51 049
Нашёлся бесплатный учебный сайт по программированию на русском
Там много курсов по Python, Tkinter, Django, SQL, алгоритмам. Всякие разборы тем, примеры кода, упражнения. Всё довольно структурировано по разделам, рассчитано на новичков и продолжающих. Автор выкладывает статьи и видеоуроки, иногда небольшие задачи.
👉 @PythonPortal
51 049
Айтишники не рассказывают где учатся бесплатно и эффективно
Никому не говори об этом канале!!! В сфере онлайн образования появился новый гигант «TERMINAL» — который разрушит индустрию платных IT-курсов
Бесплатный доступ:
🔄Практические курсы и задания 🔄Книги и статьи от профи 🔄Полезные инструменты и ресурсы 🔄IT-новости и инсайдыОбучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др. Если ценишь знания — подпишись: @Terminal_tg
51 049
Вот почему не стоит выкладывать всё подряд в интернет.
Видео, которое вы видите, пожалуй, одно из самых наглядных по теме осознанности в отношении ИИ.
👉 @PythonPortal
51 049
+1
Самый сильный фактор, который предсказывает способность к программированию, это языковая одаренность. Не математика.
В исследовании, опубликованном в Nature, выяснилось, что навык работы с числами объясняет всего 2% различий в уровне навыков.
При этом нейронные особенности, связанные с языком, объясняют 70% различий.
Хорошие программисты отлично работают со словами. Цифры — упрямые.
Говорю это как человек, который любит математику и даже брал ее как дополнительную специализацию.
Факультетам CS, наверное, стоило бы на полном серьезе набирать побольше тех, кто силен в письме.
Ссылка на исследование: тык
👉 @PythonPortal
51 049
Python-приложение, которое собирает и запускает само себя
Есть такой инструмент, называется PyApp. Это обёртка, которая позволяет Python-приложению упаковаться в готовый бинарник прямо во время выполнения. Без мучений с pyinstaller, venv и бесконечным разруливанием зависимостей.
Что получаем:
Собирает исполняемые файлы под Windows, macOS и Linux Есть управляемые команды, включая самообновление Настраивается под разные сценарии и окруженияРаботает как bootstrap-сборщик, тоесть запускаешь один файл и приложение само готовит себе всё нужное По сути, PyApp делает сборку такой же простой, как запуск
python script.py
Документация: https://ofek.dev/pyapp/latest/
GitHub: https://github.com/ofek/pyapp
👉 @PythonPortal51 049
Освой GitHub MCP Server меньше чем за 90 секунд
Вчера наткнулся на GitHub MCP Server прямо в VS Code и честно, офигел.
Можно создавать репозитории, управлять задачами, делать pull-request’ы и многое другое… не выходя из редактора.
На видео короткое демо, чтобы показать, как MCP Server от github может зарядить твой VS Code 🧠
VS Code реально выходит на новый уровень с этими MCP-серверами от разных инструментов и компаний :)
👉 @PythonPortal
51 049
Repost from бизнестрендс
⚡️ Запускаем крупный розыгрыш призов, где можно выиграть iPhone 17, игровые наушники, клавиатуру и мышь!
Без лишних слов, условия:
1. Подписка на:
— бизнестрендс
— Технотренды
— Блумберг
2. Нажать кнопку «Участвовать» снизу
Итоги будут опубликованы 15 ноября в 18:00 на наших каналах, желаем удачи!
