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 52 440 підписників, посідаючи 2 547 місце в категорії Технології та додатки та 11 911 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 52 440 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -783, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.78% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 892 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 3 033 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 25.
- 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 11 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.
52 440
Підписники
-2024 години
-1877 днів
-78330 день
Архів дописів
52 440
Meta только что закрыла самую большую боль в RAG
Большинство RAG-систем просто жгут бюджет. Они вытаскивают 100 чанков, когда тебе реально нужно 10. Они заставляют LLM переваривать тысячи нерелевантных токенов. В итоге ты платишь за вычисления, которые вообще не нужны.
Meta AI это порешали.
Они сделали REFRAG, новый подход к RAG, который сжимает и фильтрует контекст еще до того, как он попадет в LLM. Результаты звучат дико:
▪️в 30.85 раза быстрее time-to-first-token
▪️контекстные окна в 16 раз больше
▪️в 2-4 раза меньше обрабатываемых токенов
▪️обгоняет LLaMA на 16 RAG-бенчмарках
Чем REFRAG отличается:
Классический RAG просто сваливает все в LLM. Каждый чанк. Каждый токен. Даже мусор, который не по делу.
А REFRAG работает на уровне эмбеддингов:
↳ сжимает каждый чанк в один эмбеддинг
↳ RL-политика (обученная через reinforcement learning) скорит каждый чанк по релевантности
↳ только лучшие чанки разворачиваются и отправляются в LLM
↳ остальное остается сжатым или вообще отфильтровывается
То есть LLM обрабатывает только то, что реально важно.
Пайплайн простой:
1. Закодируй документы и сохрани их в векторной базе
2. Когда приходит запрос, как обычно достань релевантные чанки
3. RL-политика оценивает сжатые эмбеддинги и выбирает лучшие
4. Выбранные чанки разворачиваются в полные token-эмбеддинги
5. Отклоненные чанки остаются одиночными сжатыми векторами
6. Все вместе уходит в LLM
Итог: можно прогонять в 16 раз больше контекста в 30 раз быстрее без потери точности.
Ссылка на доки
👉 @PythonPortal
52 440
Используйте itertools вместо циклов
Хотя циклы это круто, но у них есть ограничения, особенно в современных стилях программирования и для некоторых типов задач. Понимание этих ограничений помогает выбрать правильный инструмент под задачу. Каждая итерация цикла в Python дает накладные расходы интерпретатора, например проверки типов и управление памятью. На больших датасетах это может заметно накапливаться.
Чтобы обойти это ограничение, в Python есть удобная встроенная библиотека itertools. Например, допустим, вам нужно сгенерировать все уникальные пары из заданного списка. Порядок не важен, и ни один элемент не должен образовывать пару сам с собой.
Чтобы не раздувать код и снизить риск багов, можно использовать библиотеку itertools. Функция itertools.combinations() напрямую генерирует все уникальные комбинации элементов из iterable без повторений и без учета порядка.
Вот как можно переписать код, используя combinations из itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]52 440
NVIDIA раздает бесплатные API-ключи.
Причем можно использовать не только их модели, но и сторонние, вроде Kimi-k2, Minimax и другие.
👉 @PythonPortal
52 440
Самая шокирующая статья, которую я сегодня прочитал: обязательно в стиле ШОК-КОНТЕНТ 😱
Автор этой истории: мейнтейнер популярной Python-библиотеки matplotlib.
Недавно ему прилетел PR от AI-агента. Автор по правилам просто закрыл PR.
И что сделал AI-агент дальше? Он самовольно пошел “мстить”: нагуглил историю вкладов автора в код, персональную инфу, после чего написал и публично опубликовал атакующую статью “Gatekeeping in Open Source: The Scott Shambaugh Story”.
Вот она 😅
В статье в основном куча бреда, цель простая: унизить и надавить на автора, чтобы он принял этот PR.
Это реально крипово. Ощущение, что “Скайнет” уже где-то рядом.
Ссылка на PR, можно зайти посмотреть: https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/31132
👉 @PythonPortal
52 440
Паттерны проектирования это проверенные решения типовых проблем в разработке. Если ты ловил себя на том, что постоянно пишешь одно и то же при создании объектов или мучаешься с управлением разными типами объектов, то фабрика (factory pattern) может быть ровно тем, что нужно.
В этом туториале ты узнаешь, что такое фабрика, зачем она полезна и как её реализовать в Python. Соберём практичные примеры, которые покажут, когда и как применять этот паттерн в реальных задачах.
Код можно найти на GitHub
👉 @PythonPortal
52 440
Hands-On Large Language Models
Внутри:
Глава 1: Введение в языковые модели
Глава 2: Токены и эмбеддинги
Глава 3: Разбираем Transformer LLM изнутри
Глава 4: Классификация текста
Глава 5: Кластеризация текста и тематическое моделирование
Глава 6: Prompt engineering
Глава 7: Продвинутые техники и инструменты генерации текста
Глава 8: Семантический поиск и retrieval-augmented generation (RAG)
Глава 9: Мультимодальные большие языковые модели
Глава 10: Создание моделей текстовых эмбеддингов
Глава 11: Fine-tuning representation-моделей под классификацию
Глава 12: Fine-tuning generation-моделей
GitHub: http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
👉 @PythonPortal
52 440
Наглядно, как работает простая нейронная сеть ANN на 50 нейронов на 2 уровнях
👉 @PythonPortal
52 440
Google выкатил бесплатного убийцу Duolingo
Называется Little Language Lessons. Он генерит кастомных собеседников для практики, гайды по сленгу и визуальные колоды словаря для 40+ языков.
✓ 40+ языков (английский, немецкий, китайский и т.д.)
✓ 0% подписок и платных планов
✓ 100% практическая польза
👉 @PythonPortal
52 440
Знакомьтесь: Microsoft Agent Framework
Новая open-source библиотека на Python для сборки агентов.
Microsoft Agent Framework это набор средств разработки с открытым исходным кодом для разработки AI-агентов и multi-agent воркфлоу на Python.
Он собирает и расширяет идеи из проектов Semantic Kernel и AutoGen, объединяя их сильные стороны и добавляя новые возможности.
Semantic Kernel и AutoGen были первыми, кто нормально оформил концепции AI-агентов и multi-agent оркестрации.
Agent Framework это прямой наследник, сделанный теми же командами. Он сочетает простые абстракции AutoGen для single-agent и multi-agent паттернов с enterprise-фичами Semantic Kernel: управление состоянием на потоках, type safety, фильтры, телеметрию, плюс широкую поддержку моделей и эмбеддингов.
👉 @PythonPortal
52 440
Python UV x Docker совет
Иногда полезно ставить зависимости в несколько шагов.
Например, чтобы лучше работал кэш слоев при сборке Docker-образа.
Сначала ставим только зависимости.
Потом копируем проект и ставим уже сам проект.
Зачем делить на два шага?
Docker собирает образ слоями: если слой закэширован, он не пересобирается, пока не изменились входные файлы.
Если отделить установку зависимостей от установки проекта:
▪️Если меняется только main.py, Docker переиспользует закэшированный слой с зависимостями (быстрее)
▪️Если меняется только pyproject.toml, Docker пересобирает слои начиная с этого места (и это правильно, потому что зависимости поменялись)
Без такого разделения любое изменение кода заставит заново переустанавливать все зависимости.
# Install the project's dependencies using the lockfile and settings
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
--mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \
--mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \
uv sync --locked --no-install-project
# Then, add the rest of the project source code and install it
# Installing separately from its dependencies allows optimal layer caching
COPY . /app
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
uv sync --locked52 440
Тот самый разработчик на удалёнке в час дня, когда ему говорят, что пора бы работать уже
👉 @PythonPortal
52 440
Расширение PostgreSQL для RAG и агентских приложений: pgai
Питоновская библиотека, которая превращает PostgreSQL в нормальный, продовый retrieval-движок для RAG и агент-приложений.
Автоматом создает и синхронизирует векторные эмбеддинги из данных в PostgreSQL и документов в S3. Эмбеддинги автоматически обновляются при изменении данных.
Мощный векторный и семантический поиск на pgvector и pgvectorscale.
Есть batch-обработка для эффективной генерации эмбеддингов, плюс встроенная обработка падений модели, rate limit’ов и всплесков латентности.
Работает с любым PostgreSQL, включая Timescale Cloud, Amazon RDS, Supabase и т.д.
👉 @PythonPortal
