Python Portal
Відкрити в Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @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 50 928 підписників, посідаючи 2 540 місце в категорії Технології та додатки та 12 053 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 50 928 підписників.
За останніми даними від 30 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -422, а за останні 24 години на -37, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.45%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.69% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 811 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 390 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 20.
- 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 31 серпня, 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.
50 928
Підписники
-3724 години
-1587 днів
-42230 день
Архів дописів
50 919
Собери человекоподобного робота сам 🪚
OpenArm — это open-source гуманоидный робот.
В комплекте есть полный CAD, код управления, прошивка и инструменты для симуляции = всё, что нужно, чтобы собрать, модифицировать и запускать его.
Руки сделаны комплаентными и бэкдрайвимыми. Поддерживается телеуправление с обратной связью по усилию и компенсацией гравитации в реальном времени, чтобы оператор мог естественно вести руку.
Очень важно: в части симуляции OpenArm работает с платформами вроде MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет разработчикам тестировать политики в виртуальной среде перед запуском на железе.
Собирайте сами из набора или берите предсобранный, цель проекта = доступность для исследовательских лабораторий, небольших команд и энтузиастов. 🌠
👉 @PythonPortal
50 919
Вот она сила YOLO: обучена на ноутбуке примерно за час, на датасете с Kaggle.
И всё это примерно 100 строк Python-кода.
С таким проектом можно хоть стартап запускать, а ушло всего пару часов.
👉 @PythonPortal
50 919
Роман набирает группу из 8 человек на бесплатное обучение Frontend-разработке.
Хочет провести эксперимент и доказать, что зарабатывать от 100.000₽ на разработке сайтов и веб-приложений может каждый.
Роман Чернов — практикующий Fullstack-разработчик с опытом более 12 лет. Имеет в портфолио кейсы от крупных брендов.
Результат его предыдущего эксперимента:
✅ Марина М.
Сменила работу инженера в авиации на должность младшего Frontend-разработчика в Т-Банке с зарплатой в полтора раза выше.
✅ Евгений Х.
Сделал визитку и информационный сайт для друга, заработав 100$. При этом прокачал навыки разработки, дизайна и общения с заказчиком.
✅ Ольга Д.
Во время курса получила два оффера и в итоге работает, как Frontend-разработчик за 60 000₽.
У этих людей не было IT-образования. Они просто выделили 7 дней на обучение и создали веб-сайт для портфолио на бесплатном интенсиве у Романа.
Если вы думаете, что работа с HTML, CSS или Angular это что-то непонятное, то стоит попробовать пройти бесплатный интенсив, где:
1. Ты создашь полноценный веб-сайт на HTML и CSS;
2. Оживишь страницу с помощью JavaScript;
3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular;
4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг;
5. Получишь советы по доработке своего проекта;
6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке;
7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта.
В итоге — ты создашь рабочий веб-сайт в портфолио, поймёшь стратегию роста в профессии и получишь мотивацию продолжать.
ВСЁ ЧЁТКО, ПОНЯТНО И БЕЗ ЛИШНЕЙ ВОДЫ
➡️ Успейте зайти на обучение бесплатно до 24 октября
50 919
Мгновенная визуализация геоданных из командной строки
Теперь можно интерактивно смотреть растры и векторные слои без запуска настольного GIS или Jupyter.
Просто выполните:
pip install "leafmap[viewer]"view-raster /path/to/raster.tif view-vector /path/to/vector.geojsonНужна настройка отображения:
view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty50 919
На GitHub вышел новый бесплатный Git-клиент
Многие новички, начав пользоваться Git для управления кодом, быстро устают от кучи сложных команд в консоли. А хорошие визуальные клиенты, где всё можно делать мышкой, обычно платные и это раздражает. 😡
Недавно на GitHub появилась полностью бесплатная и открытая альтернатива. Открытый, без ограничений и с удобным интерфейсом. Поддерживает всё: коммиты, пуши, мерджи, ребейзы, работу с ветками, подмодулями и даже сравнение изображений.
Доступен для Windows, macOS и Linux (Flatpak).
github.com/JetpackDuba/Gitnuro
👉 @PythonPortal
50 919
⭐️ Road to Highload: видеопроект о проектировании архитектуры высоконагруженных систем
Инженеры Яндекс 360 накопили значительный опыт в проектировании и разработке систем, которыми ежедневно пользуются больше 95 миллионов человек ежемесячно.
В этом видеопроекте разработчики на практических примерах рассказывают, как создают архитектуру систем, которые держат 1 000 000 RPS и хранят петабайты мета-данных.
В выпусках обсуждаем:
🎙 Серия 1. Функциональные и нефункциональные требования. Как сбор требований помогает создавать надёжные и масштабируемые решения 🎙 Серия 2. Надёжный API. Принципы проектирования API, которые помогут сделать его консистентным, предсказуемым и поддерживаемым 🎙 Серия 3. Крупноблочная архитектура: карта вашей системы. Как выглядит модель на примере Яндекс Календаря и как ребята применяют её для эффективной коммуникации с различными командами разработки 🎙Серия 4. Практика: Рост баз данных: от единиц запросов к тысячам. Как правильно организовать работу с БД, чтобы система оставалась стабильной и эффективной 🎙 Серия 5. Практика. Взаимодействие со смежными системами. Типичные сложности, с которыми сталкиваются команды при интеграции с внешними сервисами, и как их предотвратить или минимизироватьСмотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России: ⭐️ Наш сайт ⭐️ VK Видео ⭐️ Ютуб
50 919
Похоже, сбой в Матрице 🫣
Есть онлайн-инструмент, который умеет определять, написан ли код человеком или AI.
В видео протестировано два файла: один сгенерировал ChatGPT, второй написан человеком.
Результаты точь-в-точь: 100% AI-код для файла от ChatGPT и 0% для кожанного.
Заявленная точность около 95%, так что это полезный инструмент для техлидов, тимлидов и инженеров, чтобы быстро проверить, кем написан код.
Но не забывайте: AI не идеален 🙈
span.app/detector
👉 @PythonPortal
50 919
Ловить все исключения подряд это как глушить боль обезболивающим, не сходив к врачу. Боль уходит, но ты игнорируешь сигналы тела о проблеме.
› Боль → это знак, что что-то не так (например, ты сидишь на горячей плите).
› Исключения → это знак, что код где-то сломался.
Если их заглушить, проблемы останутся незамеченными, пока всё не рванёт в продакшене в три часа ночи. 👀
# Тихая катастрофа
try:
process_payment()
except Exception:
# Клиенту списали деньги?
# Дали доступ к платным фичам?
# База легла? Кто его знает!
pass
# Обрабатываем или эскалируем
try:
process_payment()
except PaymentError as e:
# Платёж не прошёл — разбираемся
logger.error(f"Ошибка при оплате: {e}")
# Остальные исключения всплывут и уведомят команду50 919
+2
Promptify — новая Python-библиотека для управления промптами LLM
Promptify объединяет промптер, LLM и pipeline, чтобы решать задачи NLP с помощью больших языковых моделей.
С её помощью можно легко генерировать промпты для популярных моделей вроде GPT, PaLM и других — под разные NLP-задачи.
Например, можно собрать пайплайн для классификации медицинских симптомов: промпт + модель + пайплайн = готовое решение.
👉 @PythonPortal
50 919
Терялся в собственном коде? 😠
Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано.
Заценить можно на gitvizz.com
👉 @PythonPortal
50 919
Google убила Speech-to-Text.
Компания представила Speech-to-Retrieval (S2R) → модель, которая не распознаёт слова, а сразу понимает, что ты ищешь.
Раньше голосовой поиск шёл по цепочке: речь → текст → поиск. Если распознавание ошибалось, всё ломалось.
Теперь → речь → смысл → результат.
S2R работает на dual-encoder архитектуре → одна нейросеть кодирует аудио, другая — документы. Они сравниваются в общем векторном пространстве, и система сразу находит нужное.
Результат → скорость выше, точность почти как у “идеального ASR”, и полная независимость от ошибок транскрипции.
Модель уже внедрена в Google Voice Search и работает на 17 языках. Google также открыла датасет Simple Voice Questions (SVQ).
Это не просто апдейт → теперь голос понимает смысл, а не слова.
👉 @PythonPortal
50 919
Совет по чистому коду на Python:
Используй словарь, чтобы убрать дубликаты из списка и при этом сохранить порядок элементов.
names = ["John", "Daisy", "Bob", "Lilly", "Bob", "Daisy"]
unique_names = list({name: name for name in names}.values())
print(unique_names)
# ['John', 'Daisy', 'Bob', 'Lilly']50 919
Преподаватели всё чаще отказываются от бездумного копипаста кода и просят студентов писать вручную. Один из таких примеров — проект
Идея простая: генерация кода через нейросети ускоряет процесс, но убивает обучение. Когда студенты пишут сами, они начинают понимать, что делает каждая строка, как она связана с математикой и почему всё работает именно так.
👉 @PythonPortal
50 919
Ряд Фурье это способ представить любую периодическую функцию как сумму простых синусоид и косинусоид.
По сути, он раскладывает сложные сигналы на комбинацию базовых тригонометрических функций. Это мощный инструмент, который используется в математике, физике и инженерии для анализа форм сигналов, теплопередачи, вибраций и многого другого.
👉 @PythonPortal
