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 52 308 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 557-o'rinni va Rossiya mintaqasida 11 948-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 52 308 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -844 ga, so‘nggi 24 soatda esa -18 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.47% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 955 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 925 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 16 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.
52 308
Obunachilar
-1824 soatlar
-2397 kunlar
-84430 kunlar
Postlar arxiv
52 296
Визуализация сложных данных в Python стала еще проще! 😮
Знакомьтесь, Cosmograph для Python — виджет, который обеспечивает ускоренную на GPU интерактивную визуализацию графов прямо в твоих Jupyter Notebook.
Почему это прорыв?
🟢Производительность на GPU
🟢Интерактивное исследование сети (панорамирование, масштабирование, наведение, выбор)
🟢Гибкая настройка (расположение, цвета, размеры и многое другое)
🟢Бесшовная интеграция в ноутбуки и простая установка через pip
Но это еще не все:
☑ Симуляции на основе силовых полей для динамических визуализаций
☑ Гладкая работа с крупными графами
☑ Минимальная настройка — просто
pip install cosmograph
⏩ Ссылка:
https://github.com/cosmograph-org/py_cosmograph
👉 @PythonPortal | #ресурсы52 296
Книга "Machine Learning Yearning" (Автор: Эндрю Нг)
🟢Как правильно выбирать стратегию для ML-проектов
🟢Постановка задач и выбор метрик оценки
🟢Работа с тренировочными и тестовыми наборами данных
🟢Анализ ошибок и определение ключевых проблем модели
🟢Баланс между предвзятостью (bias) и разбросом (variance)
🟢Улучшение качества моделей с помощью регуляризации, архитектуры нейросетей и других методов
🟢Работа с распределением данных и генерализация моделей
Книга не углубляется в математические детали, а делает упор на практическое руководство по улучшению ML-систем.
📝Читать:
https://home-wordpress.deeplearning.ai/wp-content/uploads/2022/03/andrew-ng-machine-learning-yearning.pdf
👉 @PythonPortal | #книги
52 296
Ловите годноту 😳
Кто спрашивал на какие каналы по программированию я подписан? Лично я подписан и читаю этот канал: @umnyiprogrammist
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 296
Глубокое обучение
- Всего видео: 30
Этот плейлист содержит всё, что нужно знать о нейросетях: от основ до передовых технологий с трансформерами, которые являются основой ChatGPT.
⏩Источник:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLblh5JKOoLUIxGDQs4LFFD--41Vzf-ME1
👉 @PythonPortal | #видео
52 296
Айтишников в 2025 году больше, чем цыган. И каждый, естественно, хочет быть видным сеньором, свою геймдев-студию, 15.000€ зэпэшечку и больше никогда не выходить на рабочие созвоны.
И как быть новичку сегодня? Или айтишнику, решившему сменить сферу деятельности. Бери менторство по ИБ. Кибербезопасность сейчас на подъеме, поэтому даже для ITшника это будет сильное конкурентное преимущество и спидран на буст навыков с нуля.
➦ От корки до корки узнаешь индустрию. Кто много платит и ищет специалистов, какие есть направления.
➦ Получишь все хард и софт скиллы для работы в нише.
➦ Заимеешь переговорные навыки и научишься писать идеальные резюме.
Даже если ты уже работаешь в киберсеке, но чувствуешь, что нуждаешься в левел-апе — ю а вэлком.
А еще у нас для тебя есть разовые консультации и помощь в составлении резюме. Почитай подробности: https://t.me/+TEXVI86DKPI1MjA6
52 296
Ускорьте Python в 50 раз за 4 простых шага
По умолчанию интерпретатор Python, CPython, работает медленно, в основном из-за своей динамичности.
После определения переменной с определённым типом её можно изменить на другой. Эти динамические манипуляции приводят к дополнительным затратам на выполнение и память.
Чтобы ускорить работу, используйте модуль Cython. Он превращает код Python в C, делая его быстрым и эффективным.
Вот как использовать модуль Cython:
1) Загрузите модуль Cython: %load_ext Cython
2) Добавьте магическую команду Cython
3) Указывайте типы данных параметров при использовании функций
4) Определяйте каждую переменную с помощью ключевого слова cdef и указывайте её тип данных
Вот и всё!
Теперь ваш код будет работать с ускорением до скорости нативного машинного кода, как показано на картинке.
👉 @PythonPortal | #tips
52 296
Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию:
1. Обучение Python с нуля
2. Обучение JavaScript с нуля
3. Обучение С++ с нуля
4. Обучение С# с нуля
5. Обучение HTML/CSS с нуля
6. Обучение Java с нуля
7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля
Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥
52 296
5 декораторов Python, которые должен знать каждый разработчик 😜
➖Статья знакомит разработчиков с мощным инструментом Python, который позволяет изменять поведение функций и методов без изменения их исходного кода.
В ней рассматриваются техники, способные улучшить читаемость, повторное использование и производительность кода, а также упрощают работу с кэшированием, доступом к данным и логированием
📝Читать:
https://www.clcoding.com/2025/02/5-python-decorators-every-developer.html
👉 @PythonPortal | #статья
52 296
⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов
В этих каналах публикуются все свежие вакансии и стажировки
🔺 ВАКАНСИИ
Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ
Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Junojobs
Вакансии и стажировки для junior-разработчиков на удалёнке.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ
Junior вакансии и стажировки в крупнейших IT-компаниях мира: NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Макс из < codereview />
Эксперименты про трудоустройство в IT, советы для быстрого поиска работы и офферы для джунов.👉 ПОДПИСАТЬСЯ
52 296
Альтернатива Pandas, работающая в 100 раз быстрее!
(Она даже может обойти GPU-библиотеки для работы с DataFrame)
Хотя Pandas — самая популярная библиотека для работы с DataFrame, у нее есть серьезные ограничения:
🟢Pandas использует только одно ядро CPU.
🟢Часто создает громоздкие DataFrame.
🟢Жадное (немедленное) выполнение мешает глобальной оптимизации.
Представляем FireDucksDev — высокооптимизированную замену Pandas, которую можно использовать без изменений кода.
Просто замените одну строку:
import fireducks.pandas as pd52 296
"Машинное обучение с помощью Python"
Этот 366-страничный учебник для студентов инженерных специальностей теперь БЕСПЛАТНЫЙ.
📝Цель этой книги — обсудить разработку моделей машинного обучения с использованием Python. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) являются важными навыками, которые необходимы каждому выпускнику инженерных и управленческих специальностей для успешного карьерного роста
Получите свой экземпляр:
⏩ https://ggnindia.dronacharya.info/Downloads/Sub-info/RelatedBook/4thSem/Fundamentals-of-AIML-text-book-4.pdf
👉 @PythonPortal | #книги
52 296
Смотрите, как курсор управляет моим браузером. Он может видеть, что происходит, включая логи сети и консоли.🐈
Теперь мой курсор может отлаживать и исправлять проблемы на сайте без необходимости копировать и вставлять.
ОГРОМНОЕ ускорение для веб-разработки — с этим курсор может конкурировать с v0 и Replit в автономной разработке веб-приложений.
🔜 https://github.com/eastlondoner/cursor-tools
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 296
20 БЕСПЛАТНЫХ ресурсов для изучения Python:
🟢 Веб-сайты:
- Python.org
- Официальный учебник Python: docs.python.org/3/tutorial/
- Документация Python: docs.python.org/3/
- Codecademy:
- Курс "Learn Python 3": codecademy.com/learn/learn-python-3
- freeCodeCamp:
- Курс "Python for Everybody": freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/
-тЗадачи Python: freecodecamp.org/learn/python-challenges
- W3Schools:
- Учебник Python: w3schools.com/python/
- Real Python:
- Уроки: realpython.com/tutorials/python/
- GeeksforGeeks:
- Учебник Python: geeksforgeeks.org/python-programming-language/
🟢Интерактивные платформы:
- Академия Хана:
Intro to Programming: http://khanacademy.org/computing/computer-programming
- MIT OpenCourseWare:
Введение в информатику и программирование на Python: http://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/.
🟢Книги и электронные книги:
- Think Python:
Книга онлайн: http://greenteapress.com/wp/think-python-2e/
- Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python:
Читать бесплатно онлайн: http://automatetheboringstuff.com
🟢Видеоуроки:
YouTube:
- CS Dojo (Youtube-канал YK Sugi): http://youtube.com/c/CSDojo.
- Corey Schafer: http://youtube.com/user/schafer5
- edX:
Введение в Python: http://edx.org/learn/python
🟢Практические платформы:
- LeetCode:
Python Coding Challenges: http://leetcode.com/problemset/all/?search=python
- HackerRank:
Практика Python: http://hackerrank.com/domains/python
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 296
20 БЕСПЛАТНЫХ ресурсов для изучения Python:
1. Веб-сайты:
Python.org
Официальный учебник Python: docs.python.org/3/tutorial/
Документация Python: docs.python.org/3/
Codecademy:
Курс "Learn Python 3": codecademy.com/learn/learn-python-3
freeCodeCamp:
Курс "Python for Everybody": freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/
Задачи Python: freecodecamp.org/learn/python-challenges
W3Schools:
Учебник Python: w3schools.com/python/
Real Python:
Уроки: realpython.com/tutorials/python/
GeeksforGeeks:
Учебник Python: geeksforgeeks.org/python-programming-language/
52 296
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика?
В этот вторник, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире!
Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала.
Что узнаешь на эфире:
✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем
✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер
✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python
Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqw9zf2D
52 296
Скрипт парсер
Скрипт простой, мощный и универсальный Telegram бот для парсинга, разработанный для упрощения процесса извлечения данных с веб-сайтов.
Он имеет удобный интерфейс с меню и поддерживает широкий спектр опций извлечения данных, включая необработанный HTML, элементы HTML, абзацы, ссылки, аудио и видео.
🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: pyrogram, bs4, requests, html5lib
🖥 База данных: -
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 296
Панель потоковых данных GitHub — это произведение искусства. 🐈
👉 @PythonPortal | #видео
52 296
+1
CuPy — это библиотека для работы с массивами в стиле NumPy, но с поддержкой вычислений на GPU.
Она позволяет использовать NVIDIA CUDA для ускорения операций с массивами, что делает её полезной для научных вычислений, машинного обучения и других задач, требующих высокой производительности. 🐈
🟢Полная совместимость с NumPy (можно легко заменить numpy на cupy в коде).
🟢Аппаратное ускорение на GPU через CUDA.
🟢Поддержка многопоточных вычислений.
🟢Поддержка FFT, линейной алгебры, разреженных матриц и других численных методов.
Если у тебя есть видеокарта NVIDIA и установленная CUDA, ты можешь использовать CuPy для ускорения кода, который обычно работает на CPU через NumPy.
🔜 https://github.com/cupy/cupy
👉 @PythonPortal | #ресурсы
52 296
Трудоголизм - это нормально!
Особенно, когда современный тренд на «успех без особых усилий» приводит лишь к тому, что люди:
1️⃣ Работают по 3-4 часа, а потом выгорают и депрессуют
2️⃣ Оправдывают свою лень тяжелым ментальным состоянием
3️⃣ Делают по 10 медитаций в день, чтобы «просто жить в этом трудном мире»
Если ты устал слушать 90% людей, у которых РАБОТА = КАТОРГА и РАБОТА ДЛЯ РАБОВ - советую подписаться на канал Александра Вотякова
Это клуб здоровых трудоголиков, где собраны те, у кого горят глаза, кто готов пахать и развиваться 💯💪
Если ты считаешь, что много работать вредно – иди гуляй, нам не по пути…
Всем остальным вэлком - @votyakov_ar_life
