لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا10 314 التكنولوجيات والتطبيقات2 248...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 522 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 248 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 314 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 522 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -164، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -36، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.11‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.03‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 575 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 773 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 21.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

58 522

المشتركون

-3624 ساعات

-767 أيام

-16430 أيام

3 575

عرض المشاهدات

~ 1 77324 ساعات

~ 2 21548 ساعات

6.11%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

58 516

В 2026 во Владимирской области у Yandex Cloud появится новая зона доступности на базе нового дата-центра Яндекса, прямо рядом с уже действующим ЦОД. Мощность — 40+ МВт. Задержка между зонами <1 мс, канал до 25,6 Тб/с. Для ваших СУБД и бэкендов на Python/Django это значит: запросы летят почти мгновенно, транзакции проходят без подвисаний, а системы бронирований и ритейл работают бесперебойно. Каналы связи между зонами полностью независимы, отказоустойчивость на высоте.

58 516

🗣️ RealtimeVoiceChat — живой голосовой чат с ИИ. RealtimeVoiceChat — это open-source проект, который позволяет общаться с LLM в реальном времени голосом. Он объединяет распознавание речи, LLM и синтез речи в единую систему с минимальной задержкой — около 500 мс при локальной установке. ➡️ Как работает: 1. Запись речи в браузере 2. Передача аудио по WebSocket на сервер 3. Распознавание речи через RealtimeSTT (на базе Whisper) 4. Ответ от LLM (Ollama, OpenAI и др.) 5. Озвучка ответа через RealtimeTTS (Coqui XTTSv2, Kokoro и др.) 6. Обратная передача аудио в браузер 7. Поддержка прерываний и динамики через turndetect.py ✨ Особенности: - Задержка ~500 мс - Поддержка разных LLM и TTS движков - Быстрый запуск через Docker Compose - Чистый веб-интерфейс на Vanilla JS + Web Audio API ✔️ Стек: - Backend: Python + FastAPI - Frontend: JS + WebSockets - ML: transformers, torchaudio, Ollama, Whisper, TTS - Контейнеризация: Docker ✔️ Требуется CUDA-совместимая видеокарта (для Whisper/TTS) и Docker. 🔥 Отличный проект для тех, кто хочет интегрировать голосовой интерфейс с LLM — например, для ассистентов, чат-ботов, презентаций или UX-экспериментов. 🔜 Репозиторий: https://github.com/KoljaB/RealtimeVoiceChat 🔜 Демо: https://www.youtube.com/watch?v=-1AD4gakCKw @pythonl #tts #llm #opensource

58 516

Собрали топ-30 бесплатных курсов для Python-разработчиков 🐍 Эксперты Академии Selectel собрали более 30 онлайн-программ для IT-специалистов с тестами и заданиями для проверки знаний. Среди них вы найдете: 🔹 обучающие подборки по программированию на Go и JavaScript; 🔹 гайды и инструкции для создания собственных pet-проектов на Python, Flask и Django; 🔹 курсы для тех, кто хочет освоить новый навык — Linux или работу с PostgreSQL: в процессе учебы вы получите промокод для практики в панели управления Selectel, а после — сертификат о прохождении. Курсы доступны в любое время, проходите их в комфортном темпе. А главное — все бесплатные! Выберите нужную программу и начните обучение прямо сейчас ➡️ Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJ7KBu2

58 516

🎥 Редактирование видео с Lucy Edit Lucy Edit — это модель для редактирования видео, позволяющая выполнять изменения по текстовым инструкциям. Она поддерживает разнообразные редактирования, включая смену одежды, замену персонажей и изменение сцен, сохраняя при этом движение и композицию. 🚀 Основные моменты: - 🏃‍♂️ Сохранение движения и композиции видео - 🎯 Надежные и точные редактирования - 🧢 Изменение одежды и аксессуаров - 🧌 Замена персонажей на животных или известных личностей - 🗺️ Замена сцен по текстовым описаниям 📌 GitHub: https://github.com/DecartAI/Lucy-Edit-ComfyUI #python

58 516

🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито 25 сентября(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

58 516

🎬 HomeTube - Удобный загрузчик видео для вашего HomeLab HomeTube предлагает простой веб-интерфейс для загрузки видео с различных платформ, включая YouTube, с автоматической организацией файлов для медиа-серверов, таких как Plex и Jellyfin. Идеальное решение для интеграции любимых видео в локальный медиаплеер. 🚀Основные моменты: - 🎯 Загрузка видео в высоком качестве с автоматической организацией - 📱 Доступ через веб-интерфейс с любого устройства в сети - 🚫 Поддержка блокировки рекламы и спонсоров - 🍪 Возможность разблокировки ограниченного контента с помощью cookies - ⚙️ Поддержка более 1800 платформ 📌 GitHub: https://github.com/EgalitarianMonkey/hometube @pythonl #python

58 516

🚀 Улучшаем взаимодействие с Claude Code cc-sessions — это инструмент, который оптимизирует работу с Claude Code, устраняя его основные недостатки. Он обеспечивает контроль над процессом программирования, заставляя Claude сначала обсуждать изменения, прежде чем вносить их в код. 🚀Основные моменты: - Обеспечивает управление состоянием и памятью о задачах. - Устраняет случайные изменения в коде. - Сохраняет контекст между сессиями. - Принуждает к обсуждению перед реализацией изменений. 📌 GitHub: https://github.com/GWUDCAP/cc-sessions #python

58 516

Программируешь на Python? Попробуй оживить робота своим алгоритмом и поборись за призовой фонд в 10 250 000 рублей на True Tech Champ 2025. True Tech Champ 2025 — это третий всероссийский чемпионат по программированию от МТС с онлайн-этапами отбора и грандиозным шоу-финалом в Москве. Тебя ждут два трека — выбирай: I. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 рублей]. Если классический олимпиадный формат — твоя стихия, этот трек для тебя. Блесни математическими навыками, покажи скилы в работе со структурами данных и написании алгоритмов — и окажись выше соперников в турнирной таблице. II. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 рублей]. Запрограммируй робота на скоростное прохождение лабиринта в симуляторе и пройди в финал. На финале участники встретятся офлайн и сразятся на четырех уровнях с полосой препятствий, вспышками света, лазерами и другими препятствиями. Трек будет интересен начинающим и опытным разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только. Подробности на сайте. Регистрация открыта до 20 октября.

58 516

🖥 Новинка: `pyx` — Python-native пакетный реестр от Astral (в Beta) Что такое `pyx`: - Python-native registry, часть платформы Astral и продвинутый бэкенд для uv. - Обеспечивает более быструю, безопасную и GPU-осознанную работу с пакетами (как приватными, так и публичными, включая PyPI и PyTorch). Почему это важно: - Следует философии Astral: поддержка open-source, без превращения инструментов в конкурирующие SaaS-продукты. - Первый шаг к вертикальной интеграции с существующими open-source инструментами. - Уже в бета-версии с ранними партнёрами — Ramp, Intercom и fal. Впечатление: pyx выглядит как обдуманный, open-source-ориентированный подход к packaging infrastructure, который может сделать разработку Python-экосистемы быстрее и мощнее. https://simonwillison.net/2025/Aug/13/pyx/#atom-tag @pythonl

58 516

🖥 Полезный совет по ускорению Python-кода Многие считают, что list comprehension всегда оптимален. Но при больших объёмах данных связка map + filter может быть быстрее: она выполняется на уровне C и не создаёт лишних промежуточных структур. Когда нужно одновременно фильтровать и преобразовывать элементы, map + filter часто выигрывает по скорости.


def transform(x):
    return x * x

data = range(10_000_000)

# Медленнее: создаём лишние промежуточные объекты
res1 = [transform(x) for x in data if x % 2 == 0]

# Быстрее: map и filter не создают лишних списков
res2 = list(map(transform, filter(lambda x: x % 2 == 0, data)))

print(res1[:5], res2[:5])

58 516

🆕 PDF Arranger — лёгкий и удобный инструмент для работы с PDF. ✨ Возможности: - Объединение и разделение файлов - Поворот и обрезка страниц - Перестановка и удаление страниц - Интуитивный drag-and-drop интерфейс 💻 Доступен для Linux, Windows (включая портативную версию) и BSD. Полностью опенсорс (GPL-3.0). Идеален, если нужно быстро подготовить PDF к печати или презентации — без сложных настроек. 📌 GitHub #PDF #opensource #Linux #devtools @pythonl

58 516

👩‍💻 Vicinity — легковесное хранилище векторов с поддержкой гибких бэкендов для поиска ближайших соседей! 🌟 Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для выполнения поиска ближайших соседей, поддерживая различные бэкенды и методы оценки. Основная цель Vicinity — унифицировать взаимодействие с различными методами поиска ближайших соседей, устраняя необходимость изучения отдельных интерфейсов для каждого из них. 🌟 Ключевые особенности Vicinity включают минимальные зависимости, высокую производительность, поддержку динамического обновления данных (вставка и удаление элементов), сериализацию для сохранения и загрузки хранилищ векторов, а также простоту использования. Поддерживаемые бэкенды включают BASIC, HNSW, FAISS, ANNOY, PyNNDescent и другие, каждый из которых предлагает свои параметры настройки для оптимизации поиска. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

58 516

⌨️ Как вырасти до Мидла или Синьора в два раза быстрее? 👨‍💻Просто хорошо работать работу не достаточно. Ты делаешь то, что нужно компании, а не то, что повысит твой грейд Лучший способ вырасти — это персональный план развития от Senior-инженера из БигТеха. Вот как все работает: 1️⃣ Мок-интервью 1-на-1: Час реалистичного собеса с Senior-инженером из Иннотеха, Сбера или другого бигтеха 2️⃣ Честный фидбек: созвонимся и расскажем твои точки роста, оценим грейд и потенциальный уровень зарплаты 3️⃣Персональный план развития: не просто «учите алгосы», а роадмап с конкретными темами, который приведет тебя к желаемому грейду или офферу Мы в ШОРТКАТ провели уже почти 1000 таких мок-интервью и получили оценку 4.9/5, поэтому знаем о чем говорим. 📈 Да, и все это за 900 рублей. Почему так дешево? Мы хотим, чтобы у каждого была возможность проверить в деле наш сервис, а потом уже доверить нам свое развитие. Переходи в нашего бота и забирай свой мок за 900 рублей → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

58 516

⚡️ Hexora — статический анализ Python-скриптов на вредоносные паттерны Что это: - Ищет опасные конструкции в Python-коде: чтение буфера обмена, exec/eval (включая обфускации), подозрительные импорты (pickle, ctypes, marshal), загрузку бинарей, длинные base64/hex-строки и т. п. - Полезен для аудита зависимостей (supply chain), проверки скриптов из Pastebin/GitHub, triage после инцидентов и ревью пакетов из PyPI. Быстрый старт:


pip install hexora            # или: uv tool install hexora
hexora --help

# Проверить одиночный файл
hexora audit path/to/script.py

# Проверить каталог (с удобным выводом)
hexora audit --output-format terminal ./resources/test/

# Аудит пакетов из venv (и фильтрация шумных правил)
hexora audit \
  --exclude HX5020,HX5030,HX5040,HX5050,HX5060 \
  --min-confidence high \
  .venv/lib/python3.11/site-packages/

🔗Github

58 516

🎙️ VibeVoice: Инновационная модель TTS для длинных разговоров VibeVoice — это передовая система синтеза речи, способная генерировать выразительное аудио для длительных разговоров, включая подкасты. Она решает проблемы традиционных TTS-систем, обеспечивая высокую согласованность голосов и естественное взаимодействие между несколькими спикерами. 🚀 Основные моменты: - Синтезирует речь до 90 минут с 4 различными спикерами. - Использует токенизаторы непрерывной речи для повышения эффективности. - Поддерживает высокое качество звука при низкой частоте кадров. - Применяет диффузионные модели для понимания контекста и потока диалога. 📌 GitHub: https://github.com/microsoft/VibeVoice @pythonl

58 516

🔥 Совет по Python: неожиданное поведение с изменяемыми аргументами по умолчанию Если в функции задать аргумент по умолчанию как list или dict, то этот объект создаётся один раз — при определении функции. Из-за этого все вызовы будут делить один и тот же объект, что часто приводит к багам. Правильный способ — использовать `None` и создавать новый объект внутри функции.


def bad_append(x, data=[]):
    data.append(x)
    return data

print(bad_append(1))    # [1]
print(bad_append(2))    # [1, 2]  <-- неожиданно!


def good_append(x, data=None):
    if data is None:
        data = []
    data.append(x)
    return data

print(good_append(1))   # [1]
print(good_append(2))   # [2]

Используйте этот приём, чтобы не попасться на скрытые баги с аргументами по умолчанию.

58 516

📘 На Stepik вышел курс — «LangChain: с нуля до продакшн LLM-приложений» Нужен не игрушечный бот, а воспроизводимый RAG-пайплайн с метриками и сервисом? Этот курс — про путь «ноутбук → FastAPI → прод». 🔍 Что вы получите • RAG по PDF с цитированием источников и гибридным поиском (классический + векторный); контроль галлюцинаций через метрики • Инструменты и агенты для анализа данных: Pandas-задачи, структурированный JSON-вывод под отчёты/дашборды • Продакшн-контур: FastAPI-сервис, логирование латентности/токенов, PromptOps (версии/A/B), базовый SLA-мониторинг 🎓 Сертификат по завершении — можно добавить в резюме или LinkedIn 🚀 Начните сегодня и получите скидку 25% в течение 24 часов 👉 Пройти курс на Stepik

58 516

🖥 Python trick: группировка с помощью itertools.groupby Иногда при работе с коллекциями в пайтон нужно быстро сгруппировать данные по ключу и при этом не писать громоздкий цикл с проверками. В таких случаях можно использовать модуль итэртулз и функцию группбай. Она позволяет превратить список в словарь с удобной структурой, где каждый ключ сразу содержит все связанные элементы. Это сильно экономит строки кода и делает его чище.



from itertools import groupby
from operator import itemgetter

data = [
    {"category": "A", "value": 10},
    {"category": "B", "value": 20},
    {"category": "A", "value": 30},
    {"category": "B", "value": 40},
]

 сортировка обязательна перед groupby
data.sort(key=itemgetter("category"))

grouped = {
    key: list(group) for key, group in groupby(data, key=itemgetter("category"))
}

print(grouped)

58 516

Диски в облаке — это базовая функциональность. Для пользователя всё просто: приаттачил к ВМ и всё заработало. Но как это устроена работа с i/o на стороне провайдера? Инженеры MWS Cloud Platform ⬜️ делятся своим опытом работы с фреймворком SPDK: ⏺️чем он лучше работы через QEMU или ядро Linux; ⏺️какие фичи пришлось дописывать самим; ⏺️как довели фреймворк до продакшена и даже отдали часть изменений в апстрим. ⏩️Загляните внутрь дисковой подсистемы облачного провайдера — читайте статью.

58 516

🖥 rest-filters — фильтрационный бэкенд для Django REST framework Что это: Новый инструмент для фильтрации в DRF, который расширяет возможности стандартного django-filter. Особенности - Использует serializer-поля для разбора и валидации (без Django-форм и виджетов) - Поддержка группировки фильтров для гибкой логики - Constraint system — проверка взаимозависимостей между параметрами - Вложенные фильтры (nested filters) для работы со сложными структурами Последний релиз — v0.6.0 (21 августа 2025) - Возможность указывать группу по умолчанию для всего FilterSet (в том числе глобально) - Поддержка subgroups для более сложных связей между фильтрами - Новый метод FilterSet.get_combinator() для динамического выбора способа объединения фильтров - ⚠️ Breaking change: теперь Entry нельзя создавать без указания группы Почему стоит попробовать Если стандартные фильтры Django REST кажутся ограниченными, rest-filters даёт: - фильтрацию через сериализаторы, - сложные сценарии с группировками и вложенностью, - гибкость и расширяемость. 🔗 Репозиторий: https://github.com/realsuayip/rest-filters @pythonl