@pythonhub

PythonHub

Telegram-канал @pythonhub: 2,6 тыс. подписчиков, 93 просмотра на пост, оценка 41

Разработка

41DВыше, чем у 4 из 10 каналов категории

Середина категории 33–52Этот канал 41

2,6 тыс.
Подписчики: 93
Медиана просмотров за 30 дней: 3,5%
Просмотры / подписчики за 30 дней: 121
Постов за 30 дней

Данные на 1 октября 2026 г.

Открыть в Telegram

Поделиться В сторис

О новостях и инструментах для разработчиков на Python: подборки библиотек, статей и проектов из мира машинного обучения, баз данных и системного программирования. На 17 сентября: у канала 2,6 тыс. подписчиков — меньше медианы по категории Разработка (18 тыс.). При этом постов за 30 дней вышло 104, заметно чаще, чем у соседей по категории (медиана 25), а ER держится на 3,8 %, ниже медианы категории в 8,7 %. Среди последних материалов — разбор GPU-бэкенда numba-metal для Apple Silicon, статья о квадратичной сложности словарей и множеств в Python, заметка о запуске Rust внутри Python через PyO3 и инструмент package-doctor для поиска непроверенных зависимостей. Также встречаются материалы о превращении SQLite в векторную базу для RAG и о миграциях MongoDB на Python.

описание каталога О канале от автора

Human-curated Python news, projects, articles & tools. pythonhub.dev

Обзор

Составлен автоматически по данным канала, обновлён 3 сентября 2026. Числа в тексте — на эту дату; свежие стоят плитками выше.

PythonHub собирает дайджест новостей и материалов о Python: релизы библиотек (Django, JupyterGIS), инструменты для AI-агентов, гайды по машинному обучению и заметки о самом языке — от особенностей констант до воспроизводимых сборок на PyPI. Часть постов — это пересказ чужих статей и репозиториев с GitHub, часть — ссылки на видео с конференций вроде EuroPython.

Канал выходит очень часто: 74 поста за 30 дней — это заметно больше медианы по категории «Разработка» (23 поста). При этом медиана просмотров на пост — 110, а ER держится на уровне 4,2%, тогда как у типичного канала категории ER — 9,4%. Подписчиков у канала 2 629, что заметно ниже медианы категории в 18 524. Place Score записи — 33.

За 18 дней наблюдений подписчиков стало больше на 37, а средние просмотры выросли на 11 — динамика скромная, но положительная.

Подойдёт тем, кто хочет получать частую подборку разработческих новостей и не готов ждать редких длинных постов: здесь скорее короткие анонсы инструментов и статей, чем авторские разборы. На фоне категории канал выделяется высокой частотой публикаций при небольшой аудитории и вовлечённости ниже медианы.

Частые вопросы

О чём канал @pythonhub?: Канал собирает новости о Python: релизы библиотек, инструменты для AI-агентов, гайды по ML и заметки о языке. Часть постов — короткие ссылки на статьи и репозитории GitHub.
Можно ли купить рекламу в PythonHub?: Владелец пока не открыл прайс на размещения. Связаться с ним можно напрямую в Telegram.
Сколько подписчиков?: Подписчиков — 2,6 тыс. Медиана просмотров поста — 93. Просмотров на подписчика — 3,5%. Данные на 1 октября 2026 г.
Как часто выходят посты?: За 30 дней вышло постов: 121 — это несколько раз в день. Данные на 1 октября 2026 г.
Есть ли у канала галочка Telegram?: Галочки Telegram нет.
Кто ведёт страницу канала в каталоге?: Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.

Это ваш канал?

Подтвердите владение — точные метрики и что улучшить, ответы на отзывы от лица канала и бейдж владельца на странице.

Подтвердить владение

Займёт минуту: пост с кодом или бот в администраторах
Ваша страница в tg.place

Знаете владельца?

Перешлите ему это сообщение — он подтвердит права и заберёт накопленное: статистику страницы и ответы на отзывы.

Подписчики+49 за 46 дней

2 6422 592

1 окт.2 641+2 за день

Наведите на график или проведите пальцем — покажем день.

Из чего складывается
Вовлечённость	1,3 из 30
Качество роста	20 из 20
Реакции и пересылки	6 из 15
Регулярность	3,6 из 12
Доверие	3,9 из 8
Отзывы	недостаточно данныхотзывов пока нет

Оценка 41 — по 5 показателям из 6: остальные пока не измерены. Методология

О чём писал канал

По постам 11–13 сентября · составлено автоматически

Python и инструменты разработки — посты о недельном дайджесте, библиотеках для агентов и научных вычислений, системах текст-в-речь, моделях детекции объектов и кешировании в больших языковых моделях. Разбирали также архитектуру AI-агентов на чистом Python и особенности фреймворка Django.

Последние посты

Посты — на английском: это то, что публикует канал.

сегодня23Открыть в Telegram
superdesigndev / treg OpenRouter for agent tools. Join community here: discord.gg/6mQYYfFMAn github.com/superdesigndev/treg
сегодня50Открыть в Telegram
Put the Arithmetic in the Tool: an MCP Server for an AWS Waste Scanner The article shows how to add an MCP server to a Python-based AWS cost scanner so AI agents can query computed totals, breakdowns, filters, and cleanup plans without doing arithmetic themselves. It also covers JSON-RPC over stdio, read-only tool design, end-to-end testing, rounding consistency, and integration with Claude Code.
dev.to/…
https://dev.to/aws-builders/put-the-arithmetic-in-the-tool-an-mcp-server-for-an-aws-waste-scanner-3n79
Ещё
сегодня53Открыть в Telegram
This Design Pattern Replaces an Entire Class Hierarchy This video compares three ways to model type-based variation in Python: subclasses, storing a type value such as an enum, and representing each variation as an object. Using a subscription system, it introduces the Type Object pattern and explains when each approach is the better fit.
youtube.com/…
https://www.youtube.com/watch?v=IdwdqdywNOM
вчера571 пересылкаОткрыть в Telegram
DeepTeam DeepTeam is a framework to red team LLMs and AI agents.
github.com/…
https://github.com/confident-ai/deepteam
вчера722 пересылкиОткрыть в Telegram
Yoo... subprocess.run actually redirects to the Python docs for subprocess.run()
reddit.com/…
https://www.reddit.com/r/Python/comments/1wp8325/yoo_httpssubprocessrun_actually_redirects_to_the/
вчера1512 пересылкиОткрыть в Telegram
nonetrace: tells you where a None came from when Python crashes on it When Python crashes on None, it points at the wrong line. nonetrace shows which call returned the None, why, and the fix. pypi.org/project/nonetrace
вчера782 пересылкиОткрыть в Telegram
Kev tiny Jev-like family of decision models built on top of Qwen3.5 you can train and run on your own. github.com/jaredpalmer/kev
вчера741 пересылкаОткрыть в Telegram
ZeroModels ZeroModels is an open-source Keras 3 library of pretrained models spanning vision, language, speech, depth estimation, and multimodal tasks.
github.com/…
https://github.com/IMvision12/ZeroModels
вчера731 пересылкаОткрыть в Telegram
Bad evals, my own: five exercises from two LLM judges The author uses five exercises from two real LLM judges to expose evaluation pitfalls, including inconsistent results, biased test sets, misleading metrics, and pass/fail thresholds that become unreliable as test suites grow. He shows why trustworthy evaluations require representative data, clearly defined metrics, repeated testing, and preserved run artifacts, revealing flaws in his own...
digline.dev/…
https://digline.dev/blog/bad-evals-my-own/
Ещё
2 дня назад811 пересылкаОткрыть в Telegram
PyPy v8.0.0 PyPy 8.0.0 introduces its first Python 3.12 interpreter as a beta, alongside Python 2.7 and 3.11 releases, and raises the minimum glibc requirement for Linux binaries to 2.28. The release also advances compatibility with CPython’s limited C API and abi3 wheels, improves RPython code generation, and drops HPy as a default backend, though abi3 wheel installation support is not yet complete.
pypy.org/…
https://pypy.org/posts/2026/09/pypy-v800-release.html
Ещё