现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Python Community
前往频道在 Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
显示更多📈 Telegram 频道 Python Community 的分析概览
频道 Python Community (@python_community_ru) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 11 829 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 608，并在 俄罗斯 地区排名第 55 492 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 11 829 名订阅者。
根据 23 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 -69，过去 24 小时变化为 -8，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 5.89%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.98% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 697 次浏览，首日通常累积 353 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 1。
- 主题关注点： 内容集中在 docker, git, github, контейнер, await 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：
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
凭借高频更新（最新数据采集于 24 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。
11 829
订阅者
-824 小时
-227 天
-6930 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+15
在0个频道中
五月 '26
+42
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+42
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+19
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+18
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+16
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+7
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+19
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+13
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+5
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+14
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+7
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+29
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+12
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+15
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+19
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+27
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+18
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+12
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+6
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+82
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+27
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+29
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+13
在1个频道中
Get PRO
六月 '24
+10
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+28
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+65
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+82
在17个频道中
Get PRO
二月 '24
+28
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+64
在5个频道中
Get PRO
十二月 '23
+74
在4个频道中
Get PRO
十一月 '23
+53
在6个频道中
Get PRO
十月 '23
+95
在4个频道中
Get PRO
九月 '23
+51
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+219
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+66
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+133
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+33
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+29
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+30
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+82
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+27
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+98
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+200
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+320
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+310
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+358
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+194
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+55
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+81
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+52
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+33
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+15
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+31
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+39
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+20
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+19
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+357
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+6 044
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+36
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+38
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+8 384
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+18 733
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 24 六月 | 0 | |||
| 23 六月 | +1 | |||
| 22 六月 | 0 | |||
| 21 六月 | +1 | |||
| 20 六月 | 0 | |||
| 19 六月 | 0 | |||
| 18 六月 | +1 | |||
| 17 六月 | +1 | |||
| 16 六月 | 0 | |||
| 15 六月 | +2 | |||
| 14 六月 | +1 | |||
| 13 六月 | +2 | |||
| 12 六月 | 0 | |||
| 11 六月 | 0 | |||
| 10 六月 | 0 | |||
| 09 六月 | +1 | |||
| 08 六月 | +2 | |||
| 07 六月 | 0 | |||
| 06 六月 | +2 | |||
| 05 六月 | 0 | |||
| 04 六月 | 0 | |||
| 03 六月 | +1 | |||
| 02 六月 | 0 | |||
| 01 六月 | 0 |
频道帖子
+1
Как создать аннотированный график с помощью #Python и matplotlib 🐍📊
@Python_Community_ru
| 2 | Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут (https://gitverse.ru/docs/artifactory/registry-mirrors/pypi-mirror/?utm_source=telegram&utm_medium=fix&utm_campaign=gigacode_python_tg_seeding_post_2026_june&utm_term=pythonl&erid=2W5zFJPe21P) рассказали, как подключить зеркало!
@Python_Community_ru | 322 |
| 3 | Pew Research опубликовали свежий отчёт «Americans and AI 2026».
Только 16% американцев теперь ожидают, что ИИ принесёт пользу обществу в следующие 20 лет, а 40% считают, что ИИ навредит обществу за тот же период.
24% американцев используют чат-боты ежедневно: 12% - несколько раз в день, 4%, почти постоянно.
51% взрослых жителей США всё ещё вообще не пользуются ИИ-чат-ботами.
42% используют чат-боты для поиска информации, и это делает поиск главным сценарием применения.
38% работающих взрослых используют чат-боты для рабочих задач.
10% используют их для эмоциональной поддержки или советов, а 4% - для общения и чувства компании.
ChatGPT доминирует по уровню использования: 44% взрослых американцев сообщили, что пользовались им.
Дальше идут Gemini - 24%, Copilot — 17%, Meta AI — 14%, Grok — 8%, Claude — 6% и Character.ai — 3%.
Взрослые младше 50 лет примерно в два раза чаще пользуются ChatGPT, чем люди старшего возраста: 57% против 28%.
30% говорят, что чат-боты помогают им с продуктивностью, и только 5% считают, что они ей вредят.
28% говорят, что чат-боты помогают им оставаться в курсе событий, и только 5% считают, что они мешают этому.
60% взрослых жителей США читают ИИ-сводки в поиске. Это значит, что ИИ уже влияет на потребление информации даже у тех, кто может активно не пользоваться чат-ботами.
https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact/
@Python_Community_ru | 374 |
| 4 |  +6没有文字... | 398 |
| 5 | 🏆 Итоги Первого Кубка нейроконтента в МосХаб.Сколково
Вчера наше пространство превратилось в настоящую нейролабораторию. 150 дизайнеров, разработчиков, сценаристов и AI-специалистов собрались, чтобы за несколько часов создать вертикальные ролики с помощью нейросетей.
Участники работали по четырём социально значимым кейсам: «Москва 2040: технологии для людей», «Технологическое будущее: страна инженеров», «Код жизни: медицина будущего» и «Москва — город заботы».
Главный кубок второй год подряд завоевала команда «Кролики».
Генеральный директор платформы «Россия — страна возможностей» (https://t.me/stranavozmojnostey)Андрей Бетин отметил: «Из 1300 заявок в финал вышли сильнейшие. Это подтверждает высокий уровень подготовки участников и их творческий потенциал».
Кубок нейроконтента подтвердил: нейросети усиливают замысел человека, но не заменяют его. Настоящий прорыв — в тандеме живого творчества и цифровых технологий. МосХаб.Сколково — та самая точка, где такие проекты становятся реальностью.
Фото с мероприятия — в альбоме (https://vk.com/album-236300510_311272663)
Подписывайтесь: Telegram (https://t.me/hub_sk) | МАКС (https://max.ru/hub_sk) | ВКонтакте (https://vk.com/hub_sk)
@Python_Community_ru | 382 |
| 6 |  ⚡️ 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/
@Python_Community_ru | 467 |
| 7 |  OpenMythos - open-source попытка теоретически реконструировать Claude Mythos, где все архитектурные ставки расписаны прямо в README.
По сути, OpenMythos это публичная гипотеза, которая ещё и запускается.
Что авторы считают основой Mythos?
Не глубокий стек уникальных слоёв, а Recurrent-Depth Transformer.
MoE с активацией около 5% параметров, поэтому общий размер модели скорее показывает объём хранения, а не реальную стоимость вычислений.
Loop-index positional embedding, чтобы каждая итерация работала как отдельная вычислительная фаза.
ACT halting, чтобы модель сама решала, когда ей достаточно “думать”, причём отдельно для каждого токена.
И ещё continuous latent thoughts, которые могут кодировать сразу несколько следующих шагов. По смыслу это похоже на breadth-first search внутри одного forward pass.
Источники идей тоже понятны: Parcae для стабильности, Universal Transformers для halting, DeepSeek для MoE routing.
GitHub:
http://github.com/kyegomez/OpenMythos
@Python_Community_ru | 576 |
| 8 |  🐍 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
@Python_Community_ru | 557 |
| 9 | GLM-5.2 (https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10339)теперь можно запускать локально.
2-битная версия сохраняет около 82% точности после сжатия модели с 1,51 ТБ до 238 ГБ, то есть размер уменьшили на 84%.
Запуск возможен на Mac с 256 ГБ памяти или на системах с достаточным объёмом RAM/VRAM.
GLM-5.2 называют самой сильной открытой моделью на данный момент.
Гайд: https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.2
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF
@Python_Community_ru | 635 |
| 10 |  Python иногда может 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]])
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.
@Python_Community_ru | 575 |
| 11 | Zero training needed, Image-to-LoRA(i2L) V2 уже вышел 🚀
Обновлённая версия i2L стала заметно мощнее: теперь она может превратить одно или несколько референсных изображений в style LoRA за один прямой проход, без отдельного обучения для кастомизации визуального стиля.
🌟 Что нового в V2:
* Совместимость: работает с разными базовыми моделями, включая Z-Image, Klein-4B и Hidream-O1.
* Скорость: прямое предсказание весов style LoRA без обучения.
* Точность стиля: высокая верность переноса стиля без утечки семантики.
* Контроль: явные веса открывают asymmetric CFG, смешивание стилей из нескольких референсов и управляемую генерацию.
* Архитектура: image encoder, обучаемые LoRA queries и compressed decoding heads, которые генерируют адаптированные матрицы.
🤖 Коллекция моделей: https://modelscope.ai/collections/DiffSynth-Studio/Image-to-LoRA-V2
🎠 Studio: https://modelscope.ai/studios/DiffSynth-Studio/Z-Image-i2L-V2
📄 Paper: https://modelscope.ai/papers/2606.13809
@Python_Community_ru | 567 |
| 12 |  SQLModel использует аннотации типов Python, чтобы объединить Pydantic и SQLAlchemy и уменьшить дублирование кода при работе с SQL-базами.
* одна аннотация типа заменяет отдельные модели Pydantic и SQLAlchemy
* хорошо совместим с FastAPI, Pydantic и SQLAlchemy
* внутри работает на базе Pydantic и SQLAlchemy
* разумные настройки по умолчанию уменьшают количество шаблонного кода
https://github.com/fastapi/sqlmodel
@Python_Community_ru | 620 |
| 13 |  🔍 Обнаружение уязвимостей с помощью Audit
Audit — это агент для поиска уязвимостей, использующий 8-ступенчатую методологию, основанную на взаимодействии узких агентов и принципе "умышленного несогласия". Он интегрируется с Claude Pro и предлагает структурированные отчеты о безопасности.
🚀 Основные моменты:
- Многопоточность: узкие агенты работают параллельно для поиска уязвимостей.
- Умышленное несогласие: второй агент проверяет выводы первого.
- Отслеживание доступности: подтверждает, что уязвимости могут быть достигнуты злоумышленником.
- Обратная связь: находит новые задачи на основе обнаруженных уязвимостей.
📌 GitHub: https://github.com/evilsocket/audit
#python
@Python_Community_ru | 712 |
| 14 |  TerminalTextEffects - это Python-библиотека без внешних зависимостей для добавления анимированного текста прямо в терминал.
Что умеет:
- работает прямо в текущем терминале и не ломает привычный workflow
- поддерживает Xterm 256 и RGB HEX-цвета
- умеет сложное движение символов через кривые Безье и плавное ускорение
- эффекты можно настраивать через типизированный config dataclass
- CLI-аргументы генерируются автоматически из конфигурации
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@Python_Community_ru | 749 |
| 15 | Nex-N2 - новое любопытное семейство агентных моделей.
Что внутри:
- Adaptive Thinking - модель сама подбирает глубину рассуждения на каждом шаге
- экономия около 20% токенов без потери качества
- Coherent Thinking - единый формат мышления для поиска, кодинга и tool use
- меньше хрупких переключений между разными режимами работы
По заявлению команды, Nex-N2 показывает уровень Tier-1 open-source моделей на SWE-bench, Terminal-Bench, GDPval и других бенчмарках, приближаясь к GPT-5.5 и Opus 4.7.
Звучит мощно, но такие цифры стоит проверять независимыми прогонами.
- Kimi-K2.6: 86% - 13 из 14
- MiniMax: 100% - 8 из 8
- GLM-5.1: 100% - 13 из 13
- DeepSeek-V4-Pro: 92% - 11 из 12
- Opus 4.7: 45% - 5 из 11
- GPT-5.5: 30% - 3 из 10
🔗 https://nex-agi.com
📦 https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://github.com/nex-agi/Nex-N2
@Python_Community_ru | 840 |
| 16 | 🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения
FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.
🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.
📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib
#python
@Python_Community_ru | 792 |
| 17 | ✔️ Centaur - это платформа для совместного использования AI-агентов, интегрированных в Slack.
Она позволяет командам взаимодействовать с агентами, которые выполняют задачи в изолированных средах Kubernetes, обеспечивая безопасность и гибкость.
🚀 Основные моменты:
- Slack-агенты для выполнения задач и получения ответов.
- Изолированные среды для безопасного выполнения команд.
- Поддержка пользовательских инструментов и плагинов.
- Долговременные рабочие процессы с возможностью восстановления.
- Хранение состояния для повторного подключения без потери данных.
📌 GitHub: https://github.com/paradigmxyz/centaur
#python
@Python_Community_ru | 745 |
| 18 |  没有文字... | 352 |
| 19 | 🖥 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.
@Python_Community_ru | 731 |
| 20 | 🖥 В России второй день подряд жалуются на проблемы с доступом к PyPI, главному репозиторию пакетов для Python. По данным Downdetector, сбои затрагивают пользователей из разных регионов.
PyPI для Python-разработчиков - это не просто сайт с библиотеками. Через него ставятся зависимости, фреймворки, CLI-утилиты и большая часть всего, что нужно для нормальной разработки. Когда он начинает отваливаться, ломается не «ещё один зарубежный сервис», а базовая инфраструктура языка.
Диагностика интернет-блокировок показала обрыв соединения на этапе TLS. Это момент, когда клиент и сервер пытаются установить защищённое соединение. Такое поведение похоже на блокировки через DPI, то есть глубокую инспекцию пакетов.
По симптомам ситуация напоминает недавние проблемы с доступом к DeepSeek, которые издание тоже связывало с похожим механизмом.
При этом в Роскомнадзоре утверждают, что PyPI не ограничивали и проблем с доступом к ресурсу не фиксируют, сообщает «Осторожно, новости».
Для разработчиков это неприятный сигнал. Даже если проблема окажется временным сбоем, зависимость от внешней инфраструктуры снова стала очень заметной: без PyPI внезапно сложнее собрать проект, поднять окружение, поставить зависимости и просто нормально работать с Python.
@Python_Community_ru | 752 |
