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 52 381 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 558-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 915-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 381 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -818 ga, so‘nggi 24 soatda esa -21 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.33% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.67% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 890 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 973 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 25 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 13 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.
52 381
Obunachilar
-2124 soatlar
-2317 kunlar
-81830 kunlar
Postlar arxiv
52 381
Умножение матриц для чайников
Заценить: http://matrixmultiplication.xyz/
👉 @PythonPortal
52 381
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
52 381
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 команду52 381
+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
52 381
Все строят человекоподобных роботов, в то время как должны строить это.
👉 @PythonPortal
52 381
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
52 381
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
52 381
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']52 381
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
52 381
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
52 381
+3
Python 3.14 стал заметно быстрее
Мигель Гринберг протестировал производительность CPython с версий 3.9 по 3.14 и сравнил результаты с Pypy 3.11, Node.js 24 и Rust 1.90. В среднем Python 3.14 быстрее 3.13 на ~20% и примерно в два раза быстрее 3.9–3.10.
В тестах на числа Фибоначчи и сортировку пузырьком лидерами остались Pypy, Node.js и Rust — они обогнали CPython 3.14 от 5 до 70 раз в зависимости от теста.
Режим Free-threading в CPython 3.14 удвоил скорость многопоточных задач, а JIT-компилятор почти не дал прироста (на macOS даже слегка замедлил выполнение).
👉 @PythonPortal
52 381
Эндрю Ын запускает бесплатный курс по ИИ-агентам 😮
Курс охватывает четыре ключевых паттерна:
Reflection — агент самостоятельно улучшает свои ответы Tool use — использование инструментов Planning — планирование действий Multi-agent collaboration — совместная работа нескольких агентов над одной задачейВсё реализуется на чистом Python. Эндрю подчёркивает, что создание ИИ-агентов — один из самых востребованных навыков на рынке. Доступно здесь: тап 👉 @PythonPortal
52 381
Принёс годную шпаргалку по cron в Linux с примерами
Это мы сохраняем, чтобы не потерять 🐧
👉 @PythonPortal
52 381
4 канала, которые делают из джуна сеньора
👩💻 IT Community:
— Новости и тренды IT
— Полезные ресурсы для разработчиков
— Бесплатные курсы от Microsoft, Google и яндекса
📱 Python:
— Roadmap Python-разработчика
— Django, Flask, FastAPI, парсинг и автоматизация
— Подборки задач для собеседований
📱 Frontend:
— HTML, CSS, JavaScript, React, Vue
— Советы по верстке и анимациям
— UI/UX фишки и полезные библиотеки
📱 Backend:
— Готовые проекты
— Как написать свой сайт за несколько минут
— Базы данных, Docker, микросервисы и тд
➡️ Сохраняйте, чтобы не потерять
52 381
Нужен реалистичный AI-голос без онлайн API и рисков утечки данных? ❓
Теперь можно генерировать сверхреалистичную речь и клонировать голос по всего 3 секундам аудио прямо на ПК, смартфоне или Raspberry Pi.
Модель весит всего 0,5B параметров, работает полностью локально и защищает приватность пользователей. Встроенные водяные знаки обеспечивают отслеживаемость сгенерированного аудио.
GitHub: ссылка
👉 @PythonPortal
