![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
[PYTHON:TODAY]
الذهاب إلى القناة على Telegram
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام [PYTHON:TODAY]
تُعد قناة [PYTHON:TODAY] (@python2day) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 63 479 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 049 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 9 415 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 63 479 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -279، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 14.20%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.73% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 017 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 907 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 64.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, soft, install, pip, docker.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
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.
63 479
المشتركون
-1124 ساعات
-957 أيام
-27930 أيام
أرشيف المشاركات
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
63 471
📱 Держите 6 хороших каналов по искусственному интеллекту и программированию для любого уровня!
Выбирай направление:
📱 Нейросети — @neuro_prompt
🤖 AI-инструменты — @ai_prompt
📱 Python — @python_prompt
🤔 InfoSec & Хакинг — @infosec_prompt
👩💻 IT Новости — @it_news
😄 IT Мемы — @it_memes
Промпты, обучение, шпаргалки и полезные ресурсы на каждую тему!
63 471
💻 GHOSTCREW — Python ИИ инструмент для пентестеров и безопасников, который проводит поиск уязвимостей в любых сервисах.
Работает как red team внутри твоей системы. Ты описываешь задачу обычным языком — дальше он сам планирует атаку, выбирает инструменты и идёт по цепочке: от разведки до отчёта. Без ручного тыканья и бесконечных команд.
Что он умеет на практике:
➡️ Проверяет всё подряд: код, бизнес-логику, сетевой трафик, протоколы.
➡️ Анализирует найденные дыры и объясняет, где проблема и как её закрыть.
➡️ Работает автономно — запустил и получил полноценный ресёрч.
➡️ Сам подключает MCP-серверы и инструменты (nmap, metasploit, ffuf и т.д.).
➡️ Использует Pentesting Task Trees для осмысленного принятия решений, а не тупого брута.
➡️ Поддерживает готовые workflow для комплексных проверок.
➡️ Генерирует детальные отчёты в Markdown с фактами и рекомендациями.
➡️ Помнит контекст диалога и не «теряется» после пары запросов.
➡️ Видит реальные файлы: wordlists, payloads, конфиги — и использует их в работе.
➡️ Позволяет выбрать модель ИИ и настроить её поведение.
➡️ Без регистрации и без ограничений.
⚙️ Установка:
git clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtpython main.py
63 471
⚡️ Запускаем DeepSeek у себя на компе с помощью Python
Хочешь LLM у себя на компе: чтобы работала офлайн, не сливала данные и спокойно встраивалась в бота? Тогда берём DeepSeek Coder и запускаем!
⚙️ Установка зависимостей:
pip install -U transformers accelerate torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16, # если GPU поддерживает fp16
device_map="auto" # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()
prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=180,
do_sample=True, # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))63 471
+4
Отличный бесплатный конспект по LLM на русском языке
Праздники не такие длинные, как кажется. Будет жалко, если они снова пройдут бесполезно, потому что это, очевидно, лучшее время для развития.
В общем, пора поделиться с вами вот этим свежим конспектом. Очень качественная подача материала, емко, интересно и с множеством прекрасных схем и картинок. Внутри:
– Необходимая математика: линал и матанализ на пальцах
– Все про механизм внимания и трансформеры
– Детальное объяснение процесса предобучения (а это редкость)
– RL – с нуля до обучения ризонинг-моделей
– Полноценный гайд по тому, как зафайнтюнить модель
Всего 6 глав и 50 страниц – идеальный объем, чтобы осилить за выходные и понять принцип работы современных моделей. Сохраняйте сейчас и не откадывайте в долгий ящик.
Забрать полную pdf-версию абсолютно бесплатно можно здесь
63 471
😕 Stack Overflow тихо уходит в закат...
Количество новых вопросов по статистике почти обнулилось.
Спад начался в тот момент, когда в нашу жизнь ворвался ИИ.
✅ На пике число запросов превышало 200 000.
✅ Теперь: за весь декабрь — около 3800 вопросов,
а за первые дни января — всего ~300.
🟢Олды жили там сутками;
🟢Минусовали за криво заданный вопрос;
🟢Воевали за репутацию;
🟢Искали один-единственный ответ среди сотен комментариев.
Сегодня ответы от ИИ приходят мгновенно, без сарказма и без «покажи код».
🫡 — Прощай, легенда. Ты нас вырастил — и стал не нужен.
63 471
😰 Репозиторий из более чем 100+ готовых Python-скриптов, которые закрывают кучу задач — без изобретения велосипеда и ночных страданий.
💬 парсинг и поиск в интернете;
💬 работа с фото и видео;
💬 Кейлогер и менеджеры паролей;
💬 клонирование сайтов;
💬 автоматизация рутины;
💬 и ещё десятки полезных штук под реальные кейсы.
🔥 Готовая практика + код, подойдёт и для обучения, и для работы.
⬇️ Сохраняй, обязательно пригодится!
#python #soft #github
63 471
😎 Братва!
Пусть 2️⃣0️⃣2️⃣6️⃣ станет годом действий, а не ожиданий.
Годом, когда идеи перестают пылиться в голове и начинают работать на вас.
💪 Желаю, чтобы цели зажигали, планы собирались в реальность, а каждый новый день приносил чувство: «Я НА СВОЁМ МЕСТЕ!»
⚡️ Даже самые дерзкие мечты любят тех, кто не боится делать первый шаг!
Крепкого здоровья вам и вашим близким, уюта, тепла и людей рядом, которых хочется беречь. 🫶
Пусть дом будет точкой силы, а не просто адресом.
Пусть в новом году будет больше открытий, смелых решений, неожиданных возможностей и моментов, которые захочется запомнить 🔥
🎄 С наступающим 2026 годом! Пусть он будет вашим!
🚬 Мои итоги 2025г, все ли цели удалось закрыть? Где обосрался, а что удалось перевыполнить? Написал большой пост в нашем клубе.
63 471
⭐ Главная причина купить AR-очки — спасать проект от дедлайна рубиться в игры!
Все вокруг в напряжении, босс счастлив, а ты в этот момент качаешь ульту 😂
✅ Название для письма Деду Морозу — XREAL Air 2 Pro.
#cyberpunk
63 471
+1
▶️ Качаем YouTube без рекламы и ограничений!
YTConverter — Швейцарский нож для YouTube.
Инструмент написанный на Python, качает видео и музыку с YouTube напрямую, без браузера, без рекламы, без “подтверди, что ты не робот” и без сюрпризов.
Один раз поставил — и просто пользуешься.
💻 Работа через удобное интерактивное меню в терминале.
Что умеет:
✅ качает видео и аудио с YouTube;
✅ показывает ВСЕ доступные качества и битрейты;
✅ конвертирует в MP3, MP4 и другие форматы;
✅ грузит сразу плейлисты и пачки роликов;
✅ абсолютно бесплатно — без рекламы, лимитов и сайтов-прокладок.
⚙️ Установка:
GitHub
git clone https://github.com/kaifcodec/ytconverter.git
cd ytconverter/standalone/
./install.shpip install ytconverterpython3 ytconverter.py63 471
🌟 **40 миллионов рублей в месяц. На... Обычном Будильнике.**
Ловите идею для стартапа! 💰
Чувак просто накодил то, чего не хватало всем —
будильник, который громче стандартного iPhone.
🚫 Без философии. Без инноваций. Без нейросетей.
Приложение моментально взлетело в App Store. Ведь все хотят просыпаться с комфортом.
😎 Программирование — это сложно...
63 471
Repost from Библиотека программиста
+2
⚡️ Сайт, который заменит тебе 90% закладок
Это не просто подборка — это гигантская база шпаргалок вообще по всему, что может понадобиться в работе, учёбе и креативе.
Открываешь — и нужная инфа уже перед глазами. Без воды. Без лишнего.
Внутри:
💬 языки программирования — Python, JavaScript, C#, C++, Java, Rust, Flutter, EJS, Fortran.
💬 инструменты разработчика — Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Regex, Postman, VS Code.
💬 дизайн и звук — Figma, Photoshop, Blender, Audacity.
💬 повседневные штуки — ChatGPT, Telegram, Firefox, Gmail, Zoom.
💬 базы данных и многое другое.
Каждая страница — коротко, структурировано и по делу.
✅ Темы есть для всех: программистов, дизайнеров, студентов, креативщиков и просто тех, кто хочет работать быстрее.
👍 Сохраняй, пригодится!
#cheatsheet #doc
63 471
🐳 Как ужать Docker-образ в 10+ раз и перестать стрелять себе в ногу
⬇️ Наглядная шпаргалка, сохраняй!
Размер Docker-образа — это прямая техническая характеристика, которая влияет на:
🟢скорость CI/CD
🟢время деплоя
🟢cold start контейнеров
🟢объём передаваемых данных
🟢стабильность сборки
В реальном примере образ удалось уменьшить с 588 MB до 47.7 MB —
минус почти 92% размера. Без хаков, без экзотики.
4 приёма, которые реально работают:
1️⃣ Базовый образ — ключевое решение
python:3.9 тащит за собой всё подряд:
системные утилиты, документацию, dev-пакеты.
Переход на python:3.9-alpine даёт:
* кратное уменьшение размера
* быстрее pull
* меньше лишнего в проде
Это самый большой выигрыш одним действием.
2️⃣ Оптимизация Docker-слоёв
Каждый RUN, COPY, ADD — это отдельный слой.
Много инструкций → раздутый образ.
Рабочее правило:
🖱 объединяй связанные команды
🖱 удаляй временные файлы в том же RUN
Меньше слоёв → меньше размер → быстрее сборка.
3️⃣ .dockerignore — обязательный минимум
Без него в build context попадает всё:
.git, .venv, кеши, временные файлы.
Это:
🔤увеличивает контекст
🔤замедляет билд
🔤ломает кеширование
.dockerignore должен быть всегда. Это база.
4️⃣ Multi-stage build — стандарт для продакшена
Одна из самых эффективных техник.
Схема:
🟣stage 1 — сборка и зависимости
🟣stage 2 — только runtime
В финальном образе:
* нет build-инструментов
* нет лишних библиотек
* только то, что реально нужно для запуска
📊 Итог
➡️ 588 MB → 47.7 MB
➡️ −91.89% размера
➡️ быстрее CI
➡️ быстрее деплой
➡️ быстрее старт контейнеров
✅ Вывод
Оптимизация Docker — это не микрооптимизация.
Это нормальная инженерная практика.
Маленькие улучшения накапливаются
и начинают работать на каждом билде и деплое.
👍 Сохраняй, пригодится!
#doc #cheatsheet
63 471
❗ Пора отвлечься от хотфиксов на приятные хлопоты ❗
Время забирать подарки — годовые подписки на Облако Mail и VK Музыку.
Чтобы посоревноваться за подарки:
🔹 подпишитесь на наш канал @backendhubvk
🔹 нажмите кнопку «Участвовать»
🔹 почитайте по ссылке информацию об организаторе, правилах и призах
🔹 дождитесь 30 декабря — в этом посте мы выберем случайным образом 6 победителей
63 471
🔥 Держи клад из бесплатных нейросетей!
В одном месте собрана большая подборка топовых AI-инструментов под любые задачи:
💬 генерация изображений;
💬 чат-боты;
💬 помощники для кодинга;
💬 автоматизация и многое другое.
Большинство имеют тестовый период. Зашёл, выбрал и используешь.
Отличный вариант, если хочется попробовать нейронки в деле или закрыть задачу здесь и сейчас.
👍 Сохраняем и пробуем ТУТ
#soft #нейросеть #nn
63 471
😰 Логирование в Python: руководство разработчика
В этом материале разбираем, как настроить полноценное логирование в Python с помощью встроенного модуля logging:
как логировать переменные и исключения, настраивать собственные логгеры, управлять форматами вывода и превращать отладку из гадания в понятный процесс.
💬 Меньше боли — больше контроля над кодом.
👇 Статья на русском + код
#python #article #code
