Python RU
الذهاب إلى القناة على Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python RU
تُعد قناة Python RU (@pro_python_code) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 451 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 058 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 52 575 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 451 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -43، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.48%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.77% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 931 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 345 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل api, docker, github, sql, linux.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 451
المشتركون
-424 ساعات
-137 أيام
-4330 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+15
في 0 قنوات
يونيو '26
+31
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+27
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+18
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+32
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+32
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+38
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+38
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+89
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+57
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+79
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+66
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+288
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+86
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+68
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+165
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+85
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+142
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+172
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+310
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+190
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+367
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+348
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+477
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+305
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+296
في 10 قنوات
Get PRO
مايو '24
+388
في 36 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+430
في 43 قنوات
Get PRO
مارس '24
+511
في 20 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+632
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '24
+549
في 44 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+543
في 40 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+205
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+174
في 6 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+438
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+540
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+362
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+748
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+350
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+148
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+210
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+356
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+187
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+117
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+267
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+933
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+485
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+411
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+636
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+1 029
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+1 476
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+1 378
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+751
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+205
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+241
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+193
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+900
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+697
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+142
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+315
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+503
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+1 124
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 14 يوليو | +2 | |||
| 13 يوليو | 0 | |||
| 12 يوليو | +2 | |||
| 11 يوليو | +1 | |||
| 10 يوليو | +3 | |||
| 09 يوليو | 0 | |||
| 08 يوليو | 0 | |||
| 07 يوليو | 0 | |||
| 06 يوليو | 0 | |||
| 05 يوليو | +1 | |||
| 04 يوليو | 0 | |||
| 03 يوليو | 0 | |||
| 02 يوليو | +5 | |||
| 01 يوليو | +1 |
منشورات القناة
DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools
Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.
В репозитории есть инструкции для:
* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов
Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.
Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.
github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent
| 2 |  Стать Королем Пиратов или Королем Вайбкодинга? Выбор за тобой | 693 |
| 3 |  Wagtail как Django admin на стероидах
Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей.
Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow.
При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django.
Самый практичный случай использования : взять существующий admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту.
Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin.
https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/ | 1 063 |
| 4 | 🖥 Python-трюк: `iter()` умеет работать как цикл до стоп-сигнала
Многие знают iter() только для списков, но у него есть второй режим:
iter(callable, sentinel)
Он вызывает функцию снова и снова, пока она не вернёт sentinel.
Например, читать большой файл кусками без while True:
with open("video.mp4", "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
process(chunk)
Что происходит:
• lambda читает по 8192 байта
• когда файл закончится, read() вернёт b""
• цикл сам остановится
Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:
while True:
chunk = f.read(8192)
if not chunk:
break
Редкая штука, которую приятно знать. | 888 |
| 5 |  Что изменилось в защите ПДн и как избежать штрафов? Рассказываем в канале КСБ-СОФТ. Подписывайтесь!
Киберспециалисты уже 12 лет разбирают и соблюдают требования к информационной безопасности ФСТЭК РФ и ФСБ. Про персональные данные подробно можно прочитать здесь ⬅️
Вступайте в канал, чтобы знать новые законы и приказы по киберзащите: https://tglink.io/cedf3cc873439a?erid=2W5zFHt3Hrh
#реклама
О рекламодателе | 1 |
| 6 |  Один декоратор в Python может убрать сотни лишних запросов
В Python есть встроенный кэш, о котором часто забывают: lru_cache из functools.
Он запоминает результат функции и при повторном вызове с теми же аргументами не считает всё заново.
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def get_user(user_id: int):
print("Идём в базу...")
return load_user_from_db(user_id)
get_user(42) # запрос в базу
get_user(42) # результат из кэша
Где полезно:
1. дорогие вычисления
2. парсинг конфигов
3. API-запросы
4. рекурсивные алгоритмы
5. справочники и метаданные
Есть и продвинутые фишки:
get_user.cache_info()
get_user.cache_clear()
Первое покажет hit/miss статистику, второе очистит кэш.
Главное помнить: lru_cache хорош для чистых функций, где результат зависит только от аргументов.
Для случайных данных, времени, прав доступа и часто меняющейся базы лучше не использовать вслепую. | 1 102 |
| 7 | Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHoKYJV
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHoKYJV | 866 |
| 8 |  OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber — своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности.
Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:
• Mythos 5 — 83,8%
• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%
• GPT-5.5 — 81,8%
• GPT-5.4 — 79,0%
• Claude Opus 4.7 — 73,1%
Главный акцент — не на «хакинге ради хакинга», а на легальной defensive security: анализе уязвимостей, проверке систем, аудите кода и помощи security-командам.
https://x.com/sama/status/2069121360744550796 | 818 |
| 9 |  Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению. | 893 |
| 10 |  🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 981 |
| 11 |  5 вещей, которые надо сделать до старта Python-проекта
Перед стартом Python-проекта сделай базовый набор, который потом спасёт нервы.
Сначала создай отдельное окружение, чтобы проект не ломал всё вокруг.
Потом сразу зафиксируй библиотеки, а не вспоминай через месяц, что ты ставил.
Добавь автоформатирование кода, проверку ошибок и простые тесты.
Секретные ключи держи отдельно, не пихай их прямо в код.
И главное: сразу сделай нормальную структуру папок, README и проверку перед коммитом.
Минимум простой: окружение, зависимости, форматирование, тесты и порядок в папках.
Это не занудство.
Это разница между проектом, который можно развивать, и папкой, которую страшно открыть через неделю. | 1 013 |
| 12 |  🔥 SPRINT OFFER: Инженер по автоматизации тестирования (Python)
Оффер за 5 дней – и вы в команде, которая создает программные системы для российской низкоорбитальной спутниковой группировки 🚀
БЮРО 1440 – место, где инженерные решения становятся частью технологий, определяющих будущее спутниковой связи и передачи данных. Команда нанимает в департамент "Единые системы управления и разработка ПО", где инженеры разрабатывают цифровые двойники, инструменты проектирования космической системы, внутреннее облако, дата-платформу, инструменты для разработчиков и системы управления разработкой, занимается тестированием и раскаткой ПО.
📍 Чем предстоит заниматься:
• Проводить полный цикл тестирования API, UI, GUI;
• Разрабатывать инструменты тестирования для космических систем;
• Развивать и оптимизировать тестовые фреймворки и интегрировать качество в CI/CD;
• Участвовать в технических обсуждениях, код-ревью и планировании.
Мы ищем инженеров уровня Middle и Senior с опытом в тестировании от 5 лет, высшим техническим образованием и опытом по автоматизации тестирования на Python от 3 лет.
⚙️ Как проходит SPRINT OFFER:
1️⃣ Подайте заявку до 24 июня;
2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью;
3️⃣ Получите оффер в течение 5 рабочих дней.
💼 Что предлагаем:
🚀 Удалённую работу по РФ, гибридный формат или офис;
🚀 Участие в разработке космических технологий и спутниковых систем связи;
🚀 Карьерный рост внутри команды и возможность развиваться в смежных направлениях;
🚀 Возможность участия в профессиональных конференциях, тренингах и обучение в собственной академии за счет компании;
🚀 ДМС со стоматологией, страхование, корпоративные скидки и комплексная программа поддержки сотрудников.
Оставляйте заявку до 24 июня и присоединяйтесь к команде БЮРО 1440, которая создаёт связь нового поколения! | 806 |
| 13 |  ## Какую модель Claude выбрать в 2026: Sonnet, Opus, Haiku и подписки Pro/Max
Если нужен Claude для ежедневной работы, базовый выбор — Sonnet 4.6.
Он хорошо закрывает почти всё: посты, новости, сценарии, озвучки, переводы, саммари, ресёрч по текстам, правки и обычные рабочие задачи. Это самая сбалансированная модель по качеству, скорости и стоимости.
Opus 4.8 лучше не тратить на рутину. Его стоит включать там, где реально нужна глубина:
* сложная архитектура
* разбор больших кодовых баз
* отладка пайплайнов
* тяжёлый анализ документов
* нестандартный креатив
* задачи, где ошибка дорого стоит
Haiku 4.5 — это модель для потока. Быстрые черновики, массовая обработка, классификация, простые переписывания, генерация вариантов, дешёвые итерации. Там, где важнее скорость и объём, чем максимальная глубина.
По подпискам логика такая:
Pro подойдёт, если Claude нужен периодически: написать текст, проверить идею, помочь с небольшим кодом. Но при длинных чатах, картинках, Claude Code и частых итерациях лимиты быстро начинают мешать.
Max 5x — самый практичный вариант для активной ежедневной работы. Его обычно хватает для контента, кода, анализа, длинных обсуждений и нормального рабочего ритма.
Max 20x имеет смысл брать только тем, кто реально живёт в Claude: весь день гоняет Claude Code, агентов, большие репозитории, длинные сессии и тяжёлые задачи.
Итог простой:
Для большинства оптимальная связка — Sonnet 4.6 + Max 5x.
Haiku — для быстрых массовых задач.
Opus — только для действительно сложных случаев.
Max 20x — если Claude стал основным рабочим инструментом на весь день.
#claude #claudecode #ai #нейросети | 1 042 |
| 14 |  ⚡️ Python иногда умеет выглядеть как тёмная магия.
Вот однострочный quicksort через lambda:
q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]])
Что тут происходит:
* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список
Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.
Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.
Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно. | 1 144 |
| 15 |  ⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора
Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.
Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.
https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/ | 1 072 |
| 16 | 🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.
Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.
Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.
Внутри:
- Python с нуля
- много практики без сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современная разработка с ИИ
- отдельный блок по вайбкодингу
Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.
48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/ | 1 122 |
| 17 |  🖥 Python не медленный. Медленным его часто делает ваш код.
У Python есть странная репутация: стоит программе начать тормозить, виноват сразу язык. Но в реальности большая часть быстрых сценариев в Python работает не потому, что интерпретатор внезапно стал магическим, а потому что тяжёлая работа уходит ниже - в C, C++ или Rust.
CPython написан на C. Многие встроенные операции тоже выполняются в C:
- len()
- list.append()
- dict.get()
- sum()
- сортировка
- операции со строками
- часть работы со списками и словарями
Когда вы вызываете list.append(), Python не крутит всю логику добавления элемента на уровне байткода. Он платит небольшой overhead за вызов, а дальше попадает в C-функцию внутри CPython.
Медленный путь начинается там, где мы вручную гоняем данные по одному элементу:
total = 0
for x in data:
total += x
На каждой итерации интерпретатор должен выполнить байткод, достать объект, проверить типы, сделать операцию, обновить значение и перейти к следующему элементу. Для маленьких списков это незаметно. Для миллионов элементов это уже цена, которую вы платите за каждую итерацию.
Быстрый путь выглядит иначе:
total = sum(data)
Здесь цикл проталкивается внутрь реализации. Python остаётся удобной оболочкой, а основная работа выполняется ближе к нативному коду.
С NumPy та же идея, только ещё жёстче:
total = np.sum(data)
Внутренний цикл почти не возвращается в Python. Массив обрабатывается внутри оптимизированного нативного кода, а обратно приходит уже готовый результат.
Поэтому фраза «Python медленный» слишком грубая.
Точнее так:
Python-циклы дорогие
C-циклы дешёвые
built-in функции часто быстрее ручного кода
NumPy быстрый не из-за синтаксиса, а потому что не гоняет каждый элемент через интерпретатор
хороший Python-код старается как можно дольше оставаться внутри готовых операций и библиотек
Оптимизация Python часто начинается не с переписывания проекта на Go или Rust, а с простого вопроса:
можно ли убрать ручной цикл и отдать работу тому коду, который уже написан на C, C++ или Rust?
Python хорош не как самый быстрый исполнитель каждой операции.
Он хорош как удобный слой управления над быстрыми нативными кусками.
https://www.youtube.com/shorts/Rep67xPxmvk | 1 175 |
| 18 | Letta — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания приложений LLM с отслеживанием состояния.
С помощью Letta можно создавать агентов с отслеживанием состояния с расширенными возможностями логического мышления и прозрачной долговременной памятью. | 985 |
| 19 |  +2✔️ Qwen анонсировала модель для управления роботами разных конструкций
Подразделение Alibaba сообщила о выпуске Qwen-VLA - модели, которая способна управлять роботами разных типов без отдельной настройки под каждую платформу.
VLA-модели получают на вход изображение с камеры и текстовую команду, а на выходе выдают конкретные действия для робота.
Новинка построена на VL-основе Qwen3.5-4B и дополнена декодером действий на 1,15 млрд параметров.
Модель объединяет 3 типа задач: манипуляции (захват и перемещение предметов), навигацию и прогнозирование траекторий, а переключение между разными роботами требует лишь изменения текстовой инструкции.
Qwen-VLA не уступает специализированным системам, обученным под каждую отдельную задачу - GR00T (разработка NVIDIA) и π0.5 (Physical Intelligence).
На наборе тестов LIBERO Qwen-VLA показала 97,9%, на RoboTwin-Hard - 87,2%, а в экспериментах с двуруким роботом ALOHA средний процент успешных выполнений в знакомых условиях составил 83,6% и 76,9% в незнакомых.
Пока опубликован технический отчет и создан репозиторий проекта, о доступности самих моделей не сообщается.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 318 |
| 20 |  🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026 | 1 328 |
