GitHub опубликовал Octoverse 2025

→ TypeScript стал самым используемым языком
→ Python доминирует в AI-проектах
→ 80% репозиториев используют Python, JS, TS, Java, C++ и C#
→ Shell вырос на 324%
→ Узкая специализация на одном фреймворке уже не главное
→ Софта создаётся больше, чем когда-либо раньше

👉 @PythonPortal

Как владельцы Макбуков в модной кофейне видят твой Lenovo ThinkPad

👉 @PythonPortal

Мои Python-скрипты стали куда симпатичнее, когда я открыл для себя рендерер Markdown() из rich.

https://rich.readthedocs.io/en/stable/markdown.html

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду:

Декораторы добавляют переиспользуемый функционал к функциям и помогают соблюдать принцип разделения ответственности.

Они делают код модульным и аккуратным. Освой их, чтобы писать более питонично. 🥺

Пример:

def ask_for_passcode(func):
    def inner():
        print('Какой пароль?')
        passcode = input()

        if passcode != '1234':
            print('Неверный пароль.')
        else:
            print('Доступ разрешён.')
            func()

    return inner


@ask_for_passcode
def start():
    print("Сервер запущен.")


@ask_for_passcode
def end():
    print("Сервер остановлен.")


start()  # декоратор спросит пароль
end()    # декоратор спросит пароль

👉 @PythonPortal

Бедняга не дождался IPO

👉 @PythonPortal

Освой GitHub MCP Server меньше чем за 90 секунд

Вчера наткнулся на GitHub MCP Server прямо в VS Code и честно, офигел.

Можно создавать репозитории, управлять задачами, делать pull-request’ы и многое другое… не выходя из редактора.

На видео короткое демо, чтобы показать, как MCP Server от github может зарядить твой VS Code 🧠

VS Code реально выходит на новый уровень с этими MCP-серверами от разных инструментов и компаний :)

👉 @PythonPortal

Вот почему не стоит выкладывать всё подряд в интернет.

Видео, которое вы видите, пожалуй, одно из самых наглядных по теме осознанности в отношении ИИ.

👉 @PythonPortal

Нашёлся бесплатный учебный сайт по программированию на русском

Там много курсов по Python, Tkinter, Django, SQL, алгоритмам. Всякие разборы тем, примеры кода, упражнения. Всё довольно структурировано по разделам, рассчитано на новичков и продолжающих. Автор выкладывает статьи и видеоуроки, иногда небольшие задачи.

👉 @PythonPortal

Microsoft снова в своём стиле

Собирать решение на агенте с ИИ почти никогда не получается с первого раза.

Дни уходят на то, чтобы крутить промпты, добавлять примеры, надеяться на улучшение. Никакой системы, один сплошной тык.

И как раз это решает Agent Lightning от Microsoft. 😏

Это опенсорсный фреймворк, который обучает ЛЮБОГО ИИ-агента с помощью обучения с подкреплением. Подходит для LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK или просто Python.

Как это работает:

Агент работает как обычно с любым фреймворком. Просто добавляешь лёгкий вызов agl.emit() или даёшь трейсеру самому собирать данные.

Agent Lightning собирает каждый промпт, вызов инструмента и награду. Сохраняет всё как структурированные события.

Ты выбираешь алгоритм (RL, оптимизация промптов, fine-tuning). Он читает события, находит паттерны и генерирует улучшенные промпты или веса политики.

Trainer загружает обновления обратно в агента. Агент становится умнее, без переписывания кода.

Самое приятное: можно оптимизировать каждого агента в системе из нескольких агентов.

👉 @PythonPortal

🤣🤣🤣

👉 @PythonPortal

Datalab выкатывает Chandra

Среди open-source OCR внезапно появился новый чемпион. Модель Chandra от команды Datalab залетела на независимые бенчмарки и обошла прежнего топа dots-ocr. Судя по тестам, это не просто ещё один форк, а реально мощный инструмент.

Chandra уверенно работает с текстом, таблицами и даже формулами. Поддерживает больше сорока языков и не только печатный текст, но и старые рукописи. Один из тестов прогнали на письме Рамануджана 1913 года, и модель справилась без кривых артефактов.

Проект полностью открыт

👉 @PythonPortal

Python совет:

itertools.dropwhile пропускает элементы итерируемого объекта, пока условие возвращает True, а затем отдаёт все последующие элементы, начиная с первого, для которого условие стало False.

Итератор dropwhile не вернет ни одного элемента, пока предикат хотя бы раз не даст False.

Пример👇

>>> import itertools
>>> purchase_price = 99.00
>>> daily_prices = [95, 97, 94, 96, 100, 102, 99]
>>> prices_after_gain = list(itertools.dropwhile(lambda price: price <= purchase_price, daily_prices))
prices_after_gain
[100, 102, 99]

👉 @PythonPortal

Как остановить хакерскую атаку:

👉 @PythonPortal

Преподаватель показал, как метод Монте-Карло помогает по-настоящему разбираться в данных. Он собрал интерактивный дашборд на Python с использованием Matplotlib, чтобы студенты могли сами моделировать неопределённость в оценке запасов лития. 🌟

👉 @PythonPortal