Самостоятельные курсы по программированию для школьников от Яндекс Лицея
Убрали дедлайны, отборы и преподавателей, чтобы вы смогли в комфортном темпе проходить материал. Сейчас доступны курсы по Go, С++ и фронтенд-разработке.
Эти курсы помогут понять, нравится вам кодить или нет, подготовиться к экзаменам, контрольным по информатике. Можно сказать, что это замена репетитора для более детального изучения тем.
👉 Регистрируемся и начинаем обучение здесь
Убрали дедлайны, отборы и преподавателей, чтобы вы смогли в комфортном темпе проходить материал. Сейчас доступны курсы по Go, С++ и фронтенд-разработке.
Эти курсы помогут понять, нравится вам кодить или нет, подготовиться к экзаменам, контрольным по информатике. Можно сказать, что это замена репетитора для более детального изучения тем.
👉 Регистрируемся и начинаем обучение здесь
❤8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Визуализируй большие векторные данные в Python — БЫСТРО!
Надоели медленные и громоздкие инструменты для визуализации больших векторных датасетов в Python?
Открой для себя этот однострочный трюк с Leafmap + DuckDB, который позволяет мгновенно отрисовывать огромные векторные наборы данных, даже размером в гигабайты - прямо в Jupyter Notebook.
В этом видео ты узнаешь, как:
Без труда визуализировать миллионы векторных объектов
Использовать Leafmap + DuckDB для динамической выдачи векторных тайлов
Работать с GeoParquet, GeoPackage, данными из облака и не только
Создавать полностью интерактивные карты — без вылетов браузера
Пример ноутбука: https://leafmap.org/maplibre/duckdb_layer
👉 @PythonPortal
Надоели медленные и громоздкие инструменты для визуализации больших векторных датасетов в Python?
Открой для себя этот однострочный трюк с Leafmap + DuckDB, который позволяет мгновенно отрисовывать огромные векторные наборы данных, даже размером в гигабайты - прямо в Jupyter Notebook.
В этом видео ты узнаешь, как:
Без труда визуализировать миллионы векторных объектов
Использовать Leafmap + DuckDB для динамической выдачи векторных тайлов
Работать с GeoParquet, GeoPackage, данными из облака и не только
Создавать полностью интерактивные карты — без вылетов браузера
Пример ноутбука: https://leafmap.org/maplibre/duckdb_layer
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15👍5❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Годы юзал Chrome и только сегодня узнал об этом 😅
Вводишь в адресную строку:
Полезные штуки, которые там можно найти:
-
-
-
Ставьте лайк, если тоже не знали, посмотрим сколько нас
👉 @PythonPortal
Вводишь в адресную строку:
chrome://chrome-urls — открывается список всех внутренних страниц браузера - от отладочных тулзов до экспериментальных фич.Полезные штуки, которые там можно найти:
-
chrome://flags → скрытые настройки-
chrome://gpu → информация о работе GPU-
chrome://net-export → отладка сетиСтавьте лайк, если тоже не знали, посмотрим сколько нас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍91❤16💊8🤣6🌭2
Компания JetBrains на днях выпустила отчёт о состоянии экосистемы разработчиков в 2025 году. В нем приняли участие 24 534 разработчика из 194 стран
Некоторые выводы:
Наиболее используемый язык - Python
TypeScript демонстрирует самый впечатляющий рост в реальном использовании за последние пять лет. Rust, Go и Kotlin тоже постепенно укрепляют свои позиции, хотя их успехи не столь заметны, как у TypeScript.
А PHP, Ruby и Objective-C продолжают уверенно терять популярность.
Индекс Language Promise от JetBrains оценивает языки по трём критериям: рост, стабильность и готовность разработчиков их осваивать. Согласно этому индексу, в 2025 году наибольший потенциал роста демонстрируют TypeScript, Rust и Go, тогда как JavaScript, PHP и SQL, судя по всему, достигли стадии зрелости.
Список самых высокооплачиваемых разработчиков возглавлавила Scala — 38%, хотя этот язык является основным всего у 2% специалистов. Похоже, сказывается узкая специализация
👉 @PythonPortal
Некоторые выводы:
Наиболее используемый язык - Python
TypeScript демонстрирует самый впечатляющий рост в реальном использовании за последние пять лет. Rust, Go и Kotlin тоже постепенно укрепляют свои позиции, хотя их успехи не столь заметны, как у TypeScript.
А PHP, Ruby и Objective-C продолжают уверенно терять популярность.
Индекс Language Promise от JetBrains оценивает языки по трём критериям: рост, стабильность и готовность разработчиков их осваивать. Согласно этому индексу, в 2025 году наибольший потенциал роста демонстрируют TypeScript, Rust и Go, тогда как JavaScript, PHP и SQL, судя по всему, достигли стадии зрелости.
Список самых высокооплачиваемых разработчиков возглавлавила Scala — 38%, хотя этот язык является основным всего у 2% специалистов. Похоже, сказывается узкая специализация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤20👍9
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣67❤10😁8🤝2🌭1
Надо собирать данные с сайтов, но пользоваться готовыми облачными сервисами неудобно 🎧
Платно, сложно контролировать обход блокировок и не всегда понятно, что делается с данными. Вся эта история быстро превращается в чёрт пойми что
Случайно наткнулся на ScrapFly Scrapers, это опенсорсный набор Python-скрейперов под ~40 популярных сайтов (Amazon, eBay, TikTok и др.). Код асинхронный, работает через ScrapFly API, использует parsel и пригоден как учебная база или старт для своих парсеров.
Проект позиционируется как учебный, тоесть можно быстро посмотреть архитектуру и взять рабочие примеры, но перед реальным запуском стоит проверить юридические и этические моменты.
👉 @PythonPortal
Платно, сложно контролировать обход блокировок и не всегда понятно, что делается с данными. Вся эта история быстро превращается в чёрт пойми что
Случайно наткнулся на ScrapFly Scrapers, это опенсорсный набор Python-скрейперов под ~40 популярных сайтов (Amazon, eBay, TikTok и др.). Код асинхронный, работает через ScrapFly API, использует parsel и пригоден как учебная база или старт для своих парсеров.
Проект позиционируется как учебный, тоесть можно быстро посмотреть архитектуру и взять рабочие примеры, но перед реальным запуском стоит проверить юридические и этические моменты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥5
В Python можно распаковывать последовательности с помощью *, чтобы работать с переменным количеством элементов. При этом * можно ставить в любом месте и он соберёт все лишние элементы в отдельную переменную.
👉 @PythonPortal
a, b, c = 10, 2, 3 # Стандартная распаковка
a, *b = 10, 2, 3 # b = [2, 3]
a, *b, c = 10, 2, 3, 4 # b = [2, 3]
*a, b, c = 10, 2, 3, 4 # a = [10, 2]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍49❤7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наконец-то! Инструмент Text-to-SQL, который реально работает! 😎
Vanna это open-source фреймворк RAG для сложной генерации Text-to-SQL. Он умеет работать с динамическими данными и поддерживает кастомное обучение RAG-модели для повышения точности.
Полностью open-source
👉 @PythonPortal
Vanna это open-source фреймворк RAG для сложной генерации Text-to-SQL. Он умеет работать с динамическими данными и поддерживает кастомное обучение RAG-модели для повышения точности.
Полностью open-source
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19👍6💊2🔥1
Огромный набор из 17 лучших GitHub-репозиториев для изучения Python
👉 @PythonPortal
1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный Python-челлендж с основами языка.
2. Python Basics — простые и понятные основы Python для новичков.
3. Learn Python — справочник по темам с примерами и кодом.
4. Python Guide — лучшие практики, инструменты и продвинутые темы.
5. Learn Python 3 — понятное руководство по Python 3 с практикой.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмические задачи, идеальны для подготовки к собесам.
8. Project-Based-Learning — изучай Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи для практических проектов и прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — пошаговый гайд по Machine Learning на Python.
11. TheAlgorithms/Python — огромная коллекция алгоритмов на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты от автоматизации до продвинутых утилит.
13. Geekcomputers/Python — сборник практических скриптов: сеть, файлы, автоматизация.
14. Materials — код, упражнения и проекты из Real Python.
15. Awesome Python — топ-список лучших фреймворков и библиотек.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — лайфхаки, туториалы и полезные скрипты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Обычно анализ данных - от чистки и исследования до моделирования, визуализации и написания отчётов отнимает кучу времени. Особенно когда приходится возиться с кучей файлов разных форматов. Это тот ещё гемор.
К счастью, я наткнулся на опенсорсный проект DeepAnalyze, который позволяет ИИ полностью самостоятельно пройти весь цикл data science, реально без участия человека.
Он построен на DeepSeek-R1 и использует подход curriculum learning при обучении. Поддерживает весь пайплайн: подготовку данных, анализ, моделирование, визуализацию и генерацию отчётов.
Инструмент умеет работать с разными типами данных ( базы данных, CSV, Excel, JSON, XML ) и в итоге генерирует профессиональные исследовательские отчёты.⌨️
👉 @PythonPortal
К счастью, я наткнулся на опенсорсный проект DeepAnalyze, который позволяет ИИ полностью самостоятельно пройти весь цикл data science, реально без участия человека.
Он построен на DeepSeek-R1 и использует подход curriculum learning при обучении. Поддерживает весь пайплайн: подготовку данных, анализ, моделирование, визуализацию и генерацию отчётов.
Инструмент умеет работать с разными типами данных ( базы данных, CSV, Excel, JSON, XML ) и в итоге генерирует профессиональные исследовательские отчёты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤26👍11
Серия Python + Generative AI от Azure AI Foundry завершилась, но все материалы открыты
Теперь можно спокойно пересмотреть записи, скачать слайды и попробовать код из каждой сессии — от LLM и RAG до AI-агентов и MCP.
Все ресурсы здесь: aka.ms/pythonai/resources
👉 @PythonPortal
Теперь можно спокойно пересмотреть записи, скачать слайды и попробовать код из каждой сессии — от LLM и RAG до AI-агентов и MCP.
Все ресурсы здесь: aka.ms/pythonai/resources
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Отличная опенсорсная альтернатива Postman
Называется Yaak, и работает просто волшебно. Когда недавно Postman лёг из-за проблем с AWS, то Yaak реально выручил.
UI у него суперчистый и минималистичный, всё выглядит аккуратно и приятно в использовании.
Определённо подойдет для любого разработчика, который работает с API✌️
👉 @PythonPortal
Называется Yaak, и работает просто волшебно. Когда недавно Postman лёг из-за проблем с AWS, то Yaak реально выручил.
UI у него суперчистый и минималистичный, всё выглядит аккуратно и приятно в использовании.
Определённо подойдет для любого разработчика, который работает с API
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥25❤5