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 12 330 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 140 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 52 291 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 330 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -30، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.85%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.15% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 968 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 388 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- 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 26 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 330
المشتركون
-224 ساعات
-37 أيام
-3030 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+46
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+55
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+43
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+40
في 0 قنوات
Get PRO
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 | |
| 26 أكتوبر | +2 | |||
| 25 أكتوبر | 0 | |||
| 24 أكتوبر | +3 | |||
| 23 أكتوبر | +4 | |||
| 22 أكتوبر | +3 | |||
| 21 أكتوبر | +1 | |||
| 20 أكتوبر | +1 | |||
| 19 أكتوبر | +2 | |||
| 18 أكتوبر | +6 | |||
| 17 أكتوبر | +9 | |||
| 16 أكتوبر | +1 | |||
| 15 أكتوبر | +1 | |||
| 14 أكتوبر | 0 | |||
| 13 أكتوبر | 0 | |||
| 12 أكتوبر | +3 | |||
| 11 أكتوبر | +1 | |||
| 10 أكتوبر | 0 | |||
| 09 أكتوبر | +1 | |||
| 08 أكتوبر | +3 | |||
| 07 أكتوبر | 0 | |||
| 06 أكتوبر | +1 | |||
| 05 أكتوبر | +1 | |||
| 04 أكتوبر | 0 | |||
| 03 أكتوبر | +1 | |||
| 02 أكتوبر | +1 | |||
| 01 أكتوبر | +1 |
منشورات القناة
| 2 |  Python 🥇🥇🥇 | 577 |
| 3 | В PyPI-пакет и Docker-образ с LiteLLM подставлено вредоносное ПО
Зафиксирована публикация в репозитории PyPI вредоносного выпуска библиотеки LiteLLM, насчитывающей 23 млн загрузок в неделю, а также подстановка вредоносного кода в официальный Docker-образ проекта. Это не первый подобный инцидент с LiteLLM - в марте этого года атакующие уже публиковали вредоносные выпуски после перехвата учётных данных сопровождающего. На этот раз атакующие разместили версию LiteLLM 1.107.0, в которую был встроен вредоносный код для организации удалённого выполнения команд, а также поиска и отправки учётных данных, ключей и токенов доступа.
Полный текст:
https://opennet.ru/66525/
https://opennet.me/66525/ | 866 |
| 4 |  Как закомментировать в Python: 5 способов для строки и нескольких строк
Как закомментировать в Python одну или несколько строк: 5 способов, горячие клавиши в VS Code, PyCharm, IDLE и Jupyter, docstring и частые ошибки.
https://uproger.com/kak-zakommentirovat-v-python/ | 982 |
| 5 |  🔧 Google открыла Harness²: ИИ-агент сам улучшает свою рабочую среду
Результат агента зависит не только от модели, но и от её окружения: системного промпта, инструментов, памяти, навыков и субагентов. Всё это называют harness.
Harness² позволяет менять эту конфигурацию под новую задачу без переобучения модели.
Агент предлагает правки, пробует несколько вариантов на одной задаче, сравнивает поведение запусков и собирает улучшенную конфигурацию. Для этого ему не нужен заранее известный правильный ответ или внешний проверяющий.
После задачи система сохраняет выбранную конфигурацию и выводы, подтверждённые запусками. Следующий цикл улучшений начинается уже с этим опытом.
В тестах с Gemini 3.5 Flash и GLM-5 один шаг улучшения дал прирост до 11,5 балла на WorkBuddy-Bench, 4,5 балла на JobBench и 11,8 процентного пункта по partial pass rate на LAB. Дополнительные итерации повышали результаты.
Конфигурации можно проверять параллельно или дорабатывать последовательно. Поддерживаются OpenCode и Codex.
https://github.com/google-research/harness2
@ai_machinelearning_big_data
#harness | 953 |
| 6 |  👾 Русскоязычный каталог из 2118 проектов по декомпиляции игр: от Ocarina of Time до Xbox 360
На GitHub появился awesome-список, собранный на русском: проекты, которые восстанавливают игры из машинного кода. Это декомпиляции, статические рекомпиляции, порты на исходниках и ремейки движков. Задача простая: помочь найти проект под нужную игру и платформу и объяснить, как всё это устроено.
Масштаб впечатляет. В каталоге около 2118 проектов для примерно 1829 игр, из них 1771 активных. По типам: 786 декомпиляций, 525 статических рекомпиляций, 269 портов на исходниках, 238 ремейков движков, 234 дизассемблирования, 57 браузерных портов и 9 инструментов.
По платформам лидирует ПК с 295 проектами, дальше Nintendo 64 (190), Xbox 360 и PlayStation 1 (по 161). Следом идут DOS, GameCube, PS2, Game Boy Advance и Wii. Среди примеров Zelda (Ocarina of Time, Majora's Mask, Twilight Princess), Mario 64, Sonic, Diablo, Morrowind, OpenRA и OpenRCT2.
Внутри не просто список. В README есть топ-25, отдельный список браузерных портов, каталоги по типам и платформам, раздел о том, как начать декомпилировать самому, FAQ и глоссарий. Из инструментов упоминаются N64Recomp, XenonRecomp, RT64, splat, decomp.me, objdiff и m2c. Каталог обновляется автоматически через GitHub Actions.
Важная оговорка: сами проекты работают с данными из легально купленных копий игр, а в репозитории лежат только ссылки.
Репозиторий: https://github.com/justxor/awesome-decomp-games-ru | 712 |
| 7 | 🧪 Добавил соль в воду. Python посчитал свойства раствора.
pyEQL позволяет работать с водными растворами как с Python-объектами: задаёте вещества и их концентрации, получаете расчётные характеристики.
Что умеет:
• Считать плотность, электропроводность и осмотическое давление.
• Определять активности ионов и коэффициенты диффузии.
• Работать с концентрированными растворами благодаря модели Питцера.
• Учитывать единицы измерения через pint.
Внутри есть база физико-химических свойств и параметров моделей. Если данных недостаточно, библиотека переходит к более простым и менее точным методам расчёта.
Полезный инструмент для моделирования химии воды и растворов электролитов.
https://github.com/KingsburyLab/pyEQL | 660 |
| 8 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 614 |
| 9 |  لا يوجد نص... | 894 |
| 10 |  Браузерные агенты изнутри: как ИИ кликает по сайтам вместо вас
Как браузерный ИИ-агент видит страницу, выбирает действие и кликает: архитектура, цикл observe-think-act, код на Playwright и защита от prompt injection.
https://uproger.com/kak-rabotayut-brauzernye-ii-agenty/ | 1 120 |
| 11 |  Что нового в Python 3.15? Ленивые импорты, frozendict и JIT быстрее на 12%
Python 3.15 вышел, и в нём много полезного для разработчиков. Ленивые импорты ускоряют запуск, появились frozendict и sentinel, UTF-8 теперь включён по умолчанию, а JIT ускоряет код на 7–12%. Ещё в релизе профилировщик Tachyon, который подключается к живому процессу, новые возможности typing и стабильный ABI для сборок без GIL. Перед обновлением проверьте зависимости и тесты.
Полный разбор: https://uproger.com/python-3-15-chto-novogo/
Видео: https://uproger.com/python-3-15-chto-novogo/
#python #python315 #программирование #разработка #jit | 1 150 |
| 12 |  🐍 Python умеет сравнивать числа как в математике
Проверку диапазона можно записать короче:
# Вместо
if 60 < heart_rate and heart_rate < 100:
print("В пределах диапазона")
# Пишем
if 60 < heart_rate < 100:
print("В пределах диапазона")
Это цепочка сравнений: оба условия должны выполняться. Границы включаются привычным способом:
0 <= score <= 100
💡 Есть полезная тонкость: в 60 < get_value() < 100 функция вызывается только один раз. А если повторить вызов по обе стороны and, она может выполниться дважды. | 1 304 |
| 13 |  Hugging Face исследовали multi-harness RL: обучение с подкреплением сразу через Claude Code, Codex, OpenCode и Mini-SWE-Agent.
Для этого объединили три проекта:
• OpenEnv записывает обращения к модели, токены и вероятности генерации.
• Harbor запускает одинаковые задачи в контейнерах через разные обвязки.
• TRL использует собранные данные для обучения.
Каждая обвязка сохраняет собственные инструменты, промпты и цикл работы. Модель учится внутри настоящих агентов.
По данным авторов, у LFM2.5-2.6B доля тестовых задач, решённых с первой попытки, выросла с 42,2% до 54,2%. Улучшения появились во всех четырёх обвязках. На задачах, которые решили обе версии модели, обученная использовала на 31% меньше вызовов инструментов.
Эксперимент ограничен одним семейством задач, но показывает перспективный подход: адаптацию к разным обвязкам можно закладывать прямо в обучение.
📖 Руководство: https://huggingface.co/spaces/FineEnvs/multi-harness-rl | 1 293 |
| 14 |  DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию
DeepSeek выпустила превью Harness v0.2 с десктопным приложением для macOS и Windows: менеджер плагинов, режим создателя, задачи по расписанию и планы на маркетплейс.
https://uproger.com/deepseek-harness-desktop/ | 1 448 |
| 15 | Пишем игру на Python: неоновая аркада с разбором кода и ИИ
Pygame часто считают библиотекой для школьных проектов, и зря. На нём за вечер собирается динамичная аркада с неоновой графикой, частицами, тряской камеры и волнами врагов, которая выглядит как маленькая инди-игра.
В этой статье мы напишем такую игру на Python с нуля, разберём каждый важный кусок кода и покажем, как ускорить разработку с помощью ИИ-ассистентов и грамотных промптов.
В конце вас ждёт полный код, который можно скопировать и сразу запустить.
https://uproger.com/pishem-igru-na-python-neonovaya-arkada-s-razborom-koda-i-ii/ | 1 412 |
| 16 |  لا يوجد نص... | 1 307 |
| 17 |  لا يوجد نص... | 1 369 |
| 18 |  🐧 Linux Cheat Sheet - шпаргалка по командам Linux
Самая удобная шпаргалка по Linux и Bash на русском: теория простым языком (как устроены файлы, процессы, права, память, загрузка и сеть), команды терминала, права доступа, процессы, сеть, SSH, systemd, grep/sed/awk, Vim и готовые однострочники - с примерами.
А для тех, кто идёт дальше, - продвинутый уровень: Bash для профи, LVM и RAID, трассировка и производительность, ядро, безопасность, контейнеры, восстановление системы и вопросы с собеседований.
https://github.com/justxor/Linux-/ | 1 372 |
| 19 |  10 агентов Claude теоретически обошли алгоритм Дейкстры
В Vals AI запустили 10 агентов Claude Opus 5.5, которые за 15 часов и 733 сообщения разработали алгоритм C-HD для поиска кратчайших путей в ориентированных графах.
Для графов с определённой плотностью сложность снизилась с O(n log n) у Дейкстры до O(n log¹¹⁄¹² n). Корректность и оценка времени работы формально подтверждены доказательством в Lean.
Но это пока теоретический результат. Алгоритм не тестировали на крупных реальных графах, константы велики, а улучшение действует только в ограниченном диапазоне входных данных.
Главное здесь другое: группа ИИ-агентов смогла самостоятельно разработать алгоритм и подготовить его формальное доказательство всего за 15 часов.
https://www.vals.ai/blogs/faster-shortest-path-algorithm | 1 347 |
| 20 |  🌟 Prism ML собрала тернарную версию Qwen3.8-27B
Bonsai 2 27B - сжатая Qwen3.8-27B, которая занимает 5,9 ГБ против примерно 54 ГБ у исходной модели в FP16 и сохраняет 98,2% её среднего результата на бенчмарках.
Prism ML - американский стартап из команды Калтеха, вышедший из стелс-ркжима весной 2026 года с анонсом первой версии моделей Bonsai.
Основатель и руководитель - профессор Калтеха Бабак Хассиби, специалист по теории сжатия. Среди инвесторов стартапа Cerberus, Google и Samsung.
Модель рассчитана на локальный запуск на потребительском оборудовании, имеет контекст в 262 тысячи токенов и может обрабатывать изображения и вызывать инструменты.
Целевые сценарии - агенты в редакторе кода, работа с компьютером, разбор документов без отправки их в облако.
Вес в тернарном квантовании хранится не числом, а одним из трёх знаков: минус, ноль или плюс. Сами величины задаются отдельно - веса разбиты на группы по 128, и у каждой группы один общий множитель в FP16.
В пересчёте на один вес это 1,72 бита против 16 у исходной модели. Перед сжатием веса каждой матрицы разворачивают фиксированным преобразованием Адамара, сам разворот вписан в веса, но при работе его нужно повторить на входных данных, иначе модель выдаёт бессмыслицу.
Распознавание картинок сжатие не проходило, лежит отдельным файлом на 0,6 ГБ и подгружается только тогда, когда на вход пришло изображение, так что текстовые задачи его не задействуют.
🟡В релизе три варианта
🟢GGUF в двух упаковках: PTQ1_0 (1,75 бита, 5,95 ГБ, быстрее на картах Ada и L4) и PQ2_0 (2,13 бита, 7,21 ГБ, быстрее на H100 и Blackwell);
🟢сборка под MLX на 8,60 ГБ вместе со зрением;
🟠тестовая упаковка Q2_0 для доработки ядер.
Для GGUF нужен специальный форк llama.cpp от Prism ML, для MLX - загрузчик из самого пакета.
🟡Бенчмарки
Замеры Prism ML считали через EvalScope и vLLM на H100, в режиме рассуждения, всего провели 14 тестов. Сравнивали со сборки той же Qwen3.8-27B в квантованиях UD-Q4_K_XL и IQ2_XXS.
Среднее по всем тестам: 84,78 против 86,32 у FP16 и 72,59 у IQ2_XXS. До четырёхбитной сборки не хватило 0,4 пункта при втрое меньшем размере.
AIME26: 95,83 против 94,58 у FP16 и 57,50 у IQ2_XXS.
LiveCodeBench: 90,07 против 90,05 и 56,40 соответственно.
BFCL v3 (вызов инструментов): 74,92 против 76,74 у FP16.
MMMU-Pro: 75,49 против 81,73.
Скорость генерации на RTX 5090 примерно 129 токенов в секунду, на ноутбучном M5 Pro - 28 токенов в секунду.
📌Лицензирование: Apache 2.0
🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Техотчет
🟡Демо на WebGPU
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Bonsai #PrizmML | 1 058 |
