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
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 997 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 534-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 038-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 997 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -366 ga, so‘nggi 24 soatda esa -22 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.44% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.76% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 818 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 430 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 19 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 27 Avgust, 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.
50 997
Obunachilar
-2224 soatlar
-1237 kunlar
-36630 kunlar
Postlar arxiv
50 990
Сборка GPT-подобных LLM с нуля на PyTorch.
https://github.com/analyticalrohit/llms-from-scratch
10 ноутбуков. Пошаговое объяснение.
Разбирает архитектуру LLM на простые части. Подходит для новичков. Полностью hands-on.👉 @PythonPortal
50 990
Парни, создали самый быстрый PDF-парсер в мире ⚡️
И при этом он точнее любого другого open-source PDF-парсера без использования моделей (pymupdf, pypdf, markitdown, pdftotext, opendataloader, pymupdf4llm).
Презентовали LiteParse v2. Девелоперы полностью переписали библиотеку на Rust и адаптировали её как нативные пакеты для Python и Node.js.
Поддерживается более 50 различных форматов документов. LiteParse можно вызывать напрямую или устанавливать прямо внутрь вашего любимого AI-агента.
Чуть подробнее и обширней в их блоге
👉 @PythonPortal
50 990
Откройте для себя очень плавный Markdown-редактор, специально разработанный для сценариев управления контекстом AI-чатов: марка 🏁
Построен на Tauri + React + TypeScript, с кроссплатформенной поддержкой macOS / Windows / Linux.
Слева — редактор на CodeMirror 6; справа — предпросмотр в реальном времени на markdown-it + Shiki + Mermaid. Поддерживает 8 наборов тем, Vim mode, command palette, файловый сайдбар, reading mode и экспорт в PDF.
👉 @PythonPortal
50 990
🚨 Обязательно к внедрению 🚨
- Отключите автообновление расширений в VS Code, Cursor и других форках
(macOS:
Cmd + Shift + P → Disable Auto Updating Extensions)
- Используйте статический анализатор zizmor для GitHub Actions, чтобы выявлять потенциальные проблемы безопасности
- Используйте actions-up для обновления GitHub Actions до актуальных версий с SHA-pinning
- Добавьте Socket Free Firewall или safe-chain при установке npm-пакетов, чтобы снизить риски атак через цепочку поставок (supply chain attacks)
👉 @PythonPortal
50 990
Нашли легкий способ изучить математику для ML: Mathematics for Machine Learning
это курируемая коллекция на GitHub, включающая книги, научные статьи, видеолекции и базовые материалы по математике для изучения и повторения математических основ машинного обучения.
Она помогает выстроить более прочную базу знаний, объединяя проверенные ресурсы вокруг тем, с которыми инженеры машинного обучения сталкиваются постоянно: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, статистика, теория информации, матричное исчисление и математика глубокого обучения.
Бесплатный публичный репозиторий на GitHub.
👉 @PythonPortal
50 990
Почему профилирование кода важно 🐍
Невозможно оптимизировать то, что нельзя измерить.
Профилирование показывает, ГДЕ именно ваш код работает медленно:
• Помогает выявить узкие места производительности, о существовании которых вы могли даже не подозревать.
• Показывает, какие функции потребляют больше всего процессорного времени.
• Позволяет не тратить время на оптимизацию не тех участков кода.
• Помогает обнаружить неэффективные алгоритмы и структуры данных.
• Показывает точное количество вызовов и время выполнения каждой функции.
В Python 3.15 доступны два подхода к профилированию:
• profiling.sampling — статистический профилировщик с минимальными накладными расходами, отлично подходит для продакшена.
• profiling.tracing (cProfile) — детерминированный профилировщик с точным подсчётом вызовов функций.
Реальный пример: в Grand Theft Auto Online узкое место производительности, приводившее к потере около 70% производительности, оставалось незамеченным 8 лет, пока кто-то не выполнил профилирование. Исправление оказалось простым, а прирост производительности — огромным.
Профилируйте код до того, как приступать к оптимизации. Скорее всего, вы удивитесь тому, где на самом деле тратится время выполнения.
👉 @PythonPortal
50 990
Бэкенд-разработка и архитектура программных систем
Сложные IT-продукты держатся на бэкенде: он отвечает за логику сервиса, работу с данными, API, надёжность и масштабирование.
На онлайн-магистратуре НИУ ВШЭ и Нетологии «Бэкенд-разработка и архитектура программных систем» готовят специалистов, которые умеют проектировать, разрабатывать и развивать серверные приложения.
В программе — фундаментальная инженерная база и современный стек: Python, реляционные и нереляционные базы данных, веб-разработка, архитектура ПО, тестирование, MLOps. На втором курсе можно углубиться в один из языков: Go, Java или Rust.
Обучение построено вокруг практики: проектные семинары, семинары наставника, мастер-классы и практикумы с экспертами IT-компаний. Студенты работают над проектами для портфолио, а ВКР становится полноценным итоговым проектом.
Формат — онлайн, занятия проходят вечером в будни и днём в субботу. После обучения выпускники получают диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению «Программная инженерия».
Подробнее о программе → по ссылке
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5yBJqXp
50 990
Если ты работаешь с data пайплайнами, эти репозитории очень полезны:
ibis
Python API, который позволяет писать запросы один раз и запускать их на разных backend’ах для данных, таких как DuckDB, BigQuery и Snowflake.
pygwalker
Мгновенно превращает DataFrame в интерактивный UI для визуального исследования данных.
katana
Быстрый и масштабируемый веб-краулер, часто используется для security testing и крупномасштабного сбора/поиска данных.
#Data_Science
👉 @PythonPortal
50 990
Почему
"é" == "é" может возвращать False в Python
Вот один из типичных Unicode-подводных камней, который часто приводит к очень запутанным багам в Python:
Две строки могут выглядеть одинаково на экране, но при этом отличаться внутри:
import unicodedata
a = "é" # один кодпоинт: U+00E9
b = "e\u0301" # "e" + комбинирующий акцент (acute accent)
print(a)
print(b)
print(a == b)
# False
print(len(a))
# 1
print(len(b))
# 2repr() и unicodedata.name():
import unicodedata
for char in "e\u0301":
print(repr(char), unicodedata.name(char))'e' LATIN SMALL LETTER E '́' COMBINING ACUTE ACCENTКак правильно сравнивать такие строки? Нужно нормализовать Unicode перед сравнением:
import unicodedata
a = "é"
b = "e\u0301"
a_normalized = unicodedata.normalize("NFC", a)
b_normalized = unicodedata.normalize("NFC", b)
print(a_normalized == b_normalized)
# True
NFC приводит текст к “составной” форме, где комбинация "e" + accent превращается в один символ "é".
Такие различия часто появляются в:
- пользовательском вводе
- копипасте из разных источников
- именах файлов
- поиске и фильтрации текста
- данных из разных языков и систем
Ещё один похожий кейс — невидимые символы
Например, zero-width space может ломать сравнение вообще без визуальных признаков:
text = "hello\u200b"
print(text == "hello")
# False
print(text)
# hello
print(repr(text))
# 'hello\u200b'
print() скрывает проблему, но repr() показывает реальное содержимое строки.
Подробнее можно почитать здесь:
https://pythonkoans.substack.com/p/koan-15-the-invisible-ink
👉 @PythonPortal
50 990
Один соло-разработчик выиграл хакатон Anthropic, он за 8 часов собрал рабочий продукт с помощью Claude Code и забрал $15,000 призовых.
Затем выложил весь стек в опенсорс.
189,000 звёзд на GitHub. Полная конфигурация:
→ 38 специализированных агентов (planner, security reviewer, debugger, code reviewer)
→ 156 skills, подгружаемых по требованию (/plan, /tdd, /security-scan, /quality-gate)
→ 72 кастомные slash-команды
→ AgentShield: 1,282 security-теста по CLAUDE.md, MCP-конфигам, хукам и skills
→ 3 агента на Opus 4.6, запускающих red-team пайплайны (Attacker, Defender, Auditor)
→ слой непрерывного обучения
→ покрытие 12 языковых экосистем
Работает в Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini и тд
👉 @PythonPortal
50 990
Python-совет: как писать код с эффективным использованием памяти
Это проблемный код:
def generate_transactions_inefficient(df: pd.DataFrame):
transactions = []
for _, row in df.iterrows():
transactions.append({
'user_id': row['user_id'],
'amount': row['amount'],
'transaction_date': row['transaction_date'],
'status': row['status']
})
return transactionsyield:
def generate_transactions_efficient(df: pd.DataFrame):
for _, row in df.iterrows():
yield {
'user_id': row['user_id'],
'amount': row['amount'],
'transaction_date': row['transaction_date'],
'status': row['status']
}50 990
«Освоение модульного тестирования с использованием Pytest» курс на Stepik
Сегодня умение писать тесты ценится почти так же, как и умение писать сам код. Если pytest, fixtures, CI/CD и coverage всё ещё вызывают вопросы самое время это исправить
Программа курса:
• Pytest: от базовых тестов до CI/CD
• fixtures, mocking, parametrization
• Flask/API testing
• Selenium и UI тестирование
• Docker + Docker Compose
• GitHub Actions
• coverage и отчёты
• debugging и refactoring тестов
Курс построен вокруг практики: много примеров, готовых кейсов и разборов рабочих сценариев
48 часов действует скидка 25%
↗️ Пройти курс на Stepik
50 990
При генерации 3D-моделей с помощью AI каждый компонент можно отдельно выделять, переименовывать, перемещать или менять ему материал — без необходимости заново генерировать всю модель.
Nova3D генерирует Python-скрипты для Blender на основе промптов, вместо прямого вывода объединённого mesh-файла. В сгенерированном GLB каждая часть имеет своё имя и иерархию, благодаря чему их можно редактировать по отдельности.
https://github.com/RareSense/Nova3D
👉 @PythonPortal
