ch
Feedback
Python/ django

Python/ django

前往频道在 Telegram

📈 Telegram 频道 Python/ django 的分析概览

频道 Python/ django (@pythonl) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 60 065 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 204,并在 俄罗斯 地区排名第 10 228

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 60 065 名订阅者。

根据 07 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -567,过去 24 小时变化为 -16,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 6.93%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.38% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 163 次浏览,首日通常累积 2 030 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 18
  • 主题关注点: 内容集中在 github, claude, контекст, архитектура, api 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

凭借高频更新(最新数据采集于 08 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

60 065
订阅者
-1624 小时
-1237
-56730
帖子存档
✉ Вам приглашение на митап в честь Дня рождения Python! В четверг, 20 февраля, в 18:00 ждем вас в московском офисе Сбера на P
Вам приглашение на митап в честь Дня рождения Python! В четверг, 20 февраля, в 18:00 ждем вас в московском офисе Сбера на Python Birthday Meetup. О чем поговорим: 🟢Лень как искусство, или зачем программисту LLM? Никита Замулдинов из Сбера расскажет, как превратить искусственный интеллект в своего личного ассистента, делегировать скучные задачи и расширить собственные возможности. Вас ждут реальные кейсы и демонстрация AI-агентов в действии. 🟢Люблю и ненавижу Asyncio Николай Хитров из Точки разберет новые и старые «грабли» Asyncio и расскажет о best practices его использования. 🟢От хаоса к порядку: Pydantic в борьбе с инцидентами безопасности Александр Глазков из Сбера расскажет, как и почему Pydantic изменил жизнь команды, а также поделится тонкостями его использования. А также в программе: ➡Нетворкинг, фуршет и подарки. 📍 Офлайн + онлайнРегистрация на мероприятие и подробности

🖥 Mail0 — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на создание альтернативы Gmail, позволяющей пользователям уп
🖥 Mail0 — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на создание альтернативы Gmail, позволяющей пользователям управлять своей электронной почтой без зависимости от крупных провайдеров! 🌟 Он предлагает возможность самохостинга почтового сервера, интеграции с внешними сервисами (например, Gmail и Outlook) и обеспечивает конфиденциальность, так как данные остаются под полным контролем пользователя. Проект фокусируется на прозрачности, приватности и гибкости настройки. 🖥 Github @pythonl

Тест: узнай свой грейд и зарплату 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
Тест: узнай свой грейд и зарплату 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы 3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором 4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке. Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxdXSNq

🖥 LLM Functions — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания инструментов и агентов на осн
+1
🖥 LLM Functions — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания инструментов и агентов на основе больших языковых моделей с использованием языков программирования, таких как Bash, JavaScript и Python! 🌟 Он позволяет разработчикам легко интегрировать LLM с пользовательским кодом, что открывает широкие возможности для выполнения системных команд, обработки данных, взаимодействия с API и многого другого. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub! 🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквест
🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub! 🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквесты, генерирует на естественном языке сквозные UI-тесты на основе внесённых изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🖥 NiceGUI — это удобный фреймворк на языке Python, предназначенный для создания веб-интерфейсов, которые отображаются непоср
🖥 NiceGUI — это удобный фреймворк на языке Python, предназначенный для создания веб-интерфейсов, которые отображаются непосредственно в вашем браузере! 🌟 С его помощью можно легко создавать такие элементы, как кнопки, диалоги, разметку Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое. NiceGUI особенно подходит для разработки небольших веб-приложений, информационных панелей, проектов в области робототехники, решений для умного дома и аналогичных задач. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика? Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собесе
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика? Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире! Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала. Что узнаешь на эфире: ✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем ✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер ✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwFxJ1j

🖥 python-benedict — это расширение стандартного словаря Python, предоставляющее дополнительные возможности для удобной работ
🖥 python-benedict — это расширение стандартного словаря Python, предоставляющее дополнительные возможности для удобной работы с данными! 💡 Ключевые особенности включают поддержку доступа к значениям по списку ключей (keylist), доступ к вложенным данным с использованием разделителей (keypath), а также доступ к элементам словаря через атрибуты (keyattr). Кроме того, библиотека предлагает встроенные методы для чтения и записи данных в различных форматах, таких как JSON, YAML, XML, CSV, INI, TOML, HTML, Base64, а также работу с файлами Excel и строками запросов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Repost from Machinelearning
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач! Что такое MedRAX? MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения. 🎯 Чем хорош именно MedRAX? Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом 🛠️ Интегрированные инструменты: - Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med - Сегментация: MedSAM & ChestX-Det - Формирование отчетов: CheXpert Plus - Классификация: TorchXRayVision - Grounding Maira-2 - Синтетические данные: RoentGen 💡 Ключевые особенности: - Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей. - Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов. - Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов. 📊 ChestAgentBench: Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям. 🎉 Результаты говорят сами за себя: - 63,1% точности на ChestAgentBench - Sota результативность на CheXbench - Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673Github: https://github.com/bowang-lab/MedRAX @ai_machinelearning_big_data #ai #agents #ml #opensource #med #medicine

🖥 Ollama Python — это библиотека, предназначенная для интеграции проектов на Python версии 3.8 и выше с платформой Ollama! �
🖥 Ollama Python — это библиотека, предназначенная для интеграции проектов на Python версии 3.8 и выше с платформой Ollama! 🌟 Она предоставляет простой интерфейс для взаимодействия с языковыми моделями, такими как Llama 3.2, позволяя разработчикам легко интегрировать возможности обработки естественного языка в свои приложения. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Доклады, нетворкинг и облачные технологии — всё на K2 Cloud Conf. Ребята из K2 Cloud сделали свою конференцию, где поделятся
Доклады, нетворкинг и облачные технологии — всё на K2 Cloud Conf. Ребята из K2 Cloud сделали свою конференцию, где поделятся всем про облака: как подключаться к ним без компромиссов в безопасности, автоматизировать процессы с помощью PaaS, а также расскажут о новом типе сетевых дисков – всё это и не только! Встречаемся 4-го марта. Подробности и регистрация по ссылке

🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai! 💡 Она включает функции д
🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai! 💡 Она включает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore добавляет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и mixins из Ruby, а также улучшает стандартные возможности Python, такие как параллельная обработка. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 httpdbg — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах! 🌟 О
🖥 httpdbg — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах! 🌟 Он позволяет разработчикам перехватывать и анализировать HTTP(S)-клиентские запросы, выполняемые их приложениями, без необходимости вносить изменения в исходный код. Для использования достаточно запустить программу с помощью команды pyhttpdbg вместо стандартного python, после чего можно просматривать перехваченные запросы через веб-интерфейс по адресу http://localhost:4909. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитекту
Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов! Два месяца назад мы уже писали про этот курс. Сейчас пишем еще раз, потому что у курса вышло полезное обновление, уже доступное ученикам, независимо от того, когда они его купили. ————— 📚 Первое: в портфолио включили примеры интеграций от крупных BigTech-компаний. Это позволит вам понять, как технологии применяются в реальных бизнес-контекстах. 🌐 Второе: обновили портфолио. Теперь в нём есть задания повышенного уровня сложности для каждой темы. Это небольшие реальные проекты, с помощью которых можно не только проверить, но и улучшить свои навыки! ✔️Третье: вышел новый модуль про проектирование баз данных - нормализация, транзакции, основы DWH, индексы. 💬Четвертое: стал активен чат учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества) ————— • Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио-резюме • Доступ к урокам и всем обновлениям останется навсегда • Фундаментальная база • Всю программу и отзывы смотрите в боте курса Когда перейдете в бот курса, то получите бесплатные открытые уроки по архитектуре и интеграциям. Польза 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 000₽ на Stepik по промокоду PYTHONL2 до 28 февраля.

🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью. Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная,
🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью. Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее. Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API. Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины. Я уже давно работаю с FireDucks 🦆 Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее. Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks : > import fireducks.pandas as pd Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук: $ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API. Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks. FireDucks побеждает с отрывом. ⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub: https://github.com/fireducks-dev/fireducks ⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo ⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb ⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться: https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/ #fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource

⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упр
⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упрощает процесс и позволяет создавать рекомендательные системы с минимальным кодом, предоставляя встроенные алгоритмы, готовый датасет и встроенную оценку модели. ▪ GithubПример @pythonl

⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упр
⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упрощает процесс и позволяет создавать рекомендательные системы с минимальным кодом, предоставляя встроенные алгоритмы, готовый датасет и встроенную оценку модели. ▪ GithubПример @pythonl

"Поступашки — ШАД, Стажировки и Магистратура", - лучше гайд в мире образования и карьеры. Канал ведут преподаватели Яндекса, ВШЭ и ШАД. Внутри: 🔺Слив вопросов с собеса в Яндекс 🔺Как бесплатно вкатиться в айти 🔺Подборка топовых магистратур по Data Science ...и еще море полезнейшего контента. Я жалею, что не нашел этот канал раньше. Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: ⬇️ @postypashki_old

🖥 reaktiv Python Version PyPI Version License Если вы работали с современными фронтенд-фреймворками, такими как React, Vue и
🖥 reaktiv Python Version PyPI Version License Если вы работали с современными фронтенд-фреймворками, такими как React, Vue или Angular, вы знакомы с мощью реактивного управления состояниями. Это магия, лежащая в основе динамических пользовательских интерфейсов и систем реального времени. Но почему Python должен упускать преимущества реактивности? reaktiv привносит эти преимущества реактивного программирования в ваши Python-проекты. pip install reaktivGithub #python #frontend #react #opensource