Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python Portal
Kanalga Telegram’da o‘tish
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 52 416 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 557-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 922-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 416 obunachiga ega bo‘ldi.
11 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -817 ga, so‘nggi 24 soatda esa -54 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.36% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.57% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 908 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 919 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 26 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent строка, none, true, модуль, peter kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 12 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
52 416
Obunachilar
-5424 soatlar
-2227 kunlar
-81730 kunlar
Postlar arxiv
52 408
К слову: хостить Minecraft-сервер на телефоне за $25 реально работает.
👉 @PythonPortal
52 408
А что если бы GitHub перед запросом ревью заставлял пройти короткий квиз по твоему PR, чтобы убедиться, что ты вообще понимаешь, что в нём есть? А если не понимаешь…
👉 @PythonPortal
52 408
Карта Python
PyAtlas это опенсорсный проект, который строит интерактивную 2D-карту примерно 10 000 самых популярных пакетов PyPI.
Пакеты размещаются рядом, если у них похожие описания (через эмбеддинги и кластеризацию), так проще находить аналоги и смежные библиотеки. По сути это визуализация экосистемы Python с веб-интерфейсом 😁
👉 @PythonPortal
52 408
Автоматизируем праздничные открытки одним Python-скриптом: вытаскиваем адрес из таблицы, валидируем и приводим к формату по данным USPS, генерим SVG-конверт и отправляем на плоттер.
👉 @PythonPortal
52 408
В научной работе больше всего времени уходит на чтение статей, данные и отчеты.
На GitHub есть подборка Awesome AI for Science -»»» каталог AI-инструментов для всех этапов исследований.
Внутри:
-» работа с литературой
-» анализ данных
-» превращение статей в постеры
-» автоматизация экспериментов
-» инструменты для биологии, химии, физики и других областей
GitHub: http://github.com/ai-boost/awesome-ai-for-science
В списке есть Paper2Poster, MinerU, The AI Scientist, а также статьи, датасеты и фреймворки.
Фактически это полный набор инструментов для AI-поддержки научных исследований.
👉 @PythonPortal
52 408
Вышла Python-библиотека PandasAI для упрощённого анализа данных с помощью ИИ.
Можно задавать вопросы о датасете на обычном языке прямо в AI-диалоге, сравнивать разные наборы данных и строить графики. Сильно экономит время, особенно на этапе первичного знакомства с данными. Поддерживает CSV, SQL и Parquet.
А вот ссылка 😍
👉 @PythonPortal
52 408
Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳
Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉
Avito Career — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для бэкенд-разработчиков.
Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨
52 408
Hello world на разных языках.
Один парнишка протестировал это в однопоточном режиме, в контейнерных песочницах и на довольно древнем CPU, так что абсолютные цифры не особо важны. Интереснее относительные значения.
Для интерпретируемых языков на графике показано только время запуска, потому что отдельного шага компиляции у них нет.
Полоску Kotlin пришлось немного укоротить, чтобы она влезла в 80 символов 😅
Понятно, что для реальных проектов с большим кодом и зависимостями порядок будет другим. Но всё равно любопытно посмотреть, как разные языки ведут себя на таком простом hello world.
👉 @PythonPortal
52 408
Только что открыл для себя
schemdraw — Python-библиотеку, которая превращает код в аккуратные и наглядные электрические схемы.
Больше никакого таскания проводов в неудобных GUI.
Чистый код для резисторов, логических элементов и многого другого.
Полная кастомизация всех элементов.
pip install schemdraw и можно начинать рисовать.
👉 @PythonPortal52 408
Туториал по Basketball AI для YouTube наконец-то вышел. Как покадрово разобрать один розыгрыш с помощью CV-пайплайна для спортаналитики. 🤟
Больше 1000 часов работы ужаты в 37 минут.
- детекция игроков через RF-DETR
- трекинг игроков через SAM2
- кластеризация команд через SigLIP и K-means
- распознавание номеров через SmolVLM2
Систему можно переиспользовать как базу под свои проекты (аналитика, хайлайты, трансляции и т.д.).
Смотрим здесь
👉 @PythonPortal
52 408
Я редко так говорю, но это лучший репозиторий для освоения Python.
Курс ведёт Дэвид Бизли, автор Python Cookbook (3-е издание, O'Reilly) и Python Distilled (Addison-Wesley).
В этом PythonMastery.pdf структурированно лежит вся информация
В папке Exercises лежат все упражнения
В папке Solutions — решения
👉 @PythonPortal
52 408
Совет по Python:
"..." это вообще-то валидный код на Python. Многоточие (...) это одна из встроенных констант (наряду с False, True, None и NotImplemented).
Ellipsis это единственный экземпляр типа types.EllipsisType, и чаще всего его используют как заглушку под будущий код.
👉 @PythonPortal
52 408
+3
Продолжаю мою серию про странные вещи, которые можно арендовать в облаке.
Можно «прошивать» живые человеческие клетки мозга в микрофлюидной системе жизнеобеспечения в Швейцарии и обучать её играть в игры.
Всего примерно $500 в месяц.
Одна из более крутых «реальных» статей, где использовали этот облачный сетап: группа из University of Bristol.
Они обучили систему классификации букв Брайля... Без работы в лаборатории с реальными пробами.
Шумновато, но интересно посмотреть:
https://arxiv.org/abs/2508.20850
👉 @PythonPortal
52 408
Самое сложное в создании AI-агентов - это не сам AI. Это UI.
Объясняю:
Бэкенд для агентов, по сути, уже решенная задача.
Выбираешь фреймворк - LangGraph, CrewAI, Mastra - и собираешь что угодно.
Но как только пытаешься прикрутить это к фронтенд-приложению, начинаются проблемы:
↳ стриминг в реальном времени
↳ синхронизация состояния между UI и агентом
↳ разбор сообщений, вызовы инструментов и событий статуса
↳ логика реконнекта, когда пользователь обновляет страницу посреди диалога
У многих команд недели уходят на самописные WebSocket-хендлеры и обвязку, чтобы просто завести базу.
CopilotKit только что выкатили useAgent(), чтобы закрыть эту проблему
Один этот хук дает живое подключение к любому агенту:
const { agent } = useAgent({ agentId: "my-agent" });