Python/ django
Open in Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 59 006 subscribers, ranking 2 181 in the Technologies & Applications category and 10 228 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 006 subscribers.
According to the latest data from 25 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -303 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.41%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.48% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 785 views. Within the first day, a publication typically gains 2 056 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 17.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
59 006
Subscribers
No data24 hours
+1137 days
-30330 days
Data loading in progress...
Similar Channels
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
August '26
August '26
+261
in 33 channels
July '26
+178
in 43 channels
Get PRO
June '26
+66
in 1 channels
Get PRO
May '26
+73
in 1 channels
Get PRO
April '26
+107
in 8 channels
Get PRO
March '26
+204
in 25 channels
Get PRO
February '26
+363
in 50 channels
Get PRO
January '26
+982
in 111 channels
Get PRO
December '25
+208
in 7 channels
Get PRO
November '25
+486
in 46 channels
Get PRO
October '25
+117
in 22 channels
Get PRO
September '25
+3 917
in 181 channels
Get PRO
August '25
+924
in 18 channels
Get PRO
July '25
+1 812
in 85 channels
Get PRO
June '25
+1 488
in 93 channels
Get PRO
May '25
+249
in 7 channels
Get PRO
April '25
+417
in 31 channels
Get PRO
March '25
+287
in 14 channels
Get PRO
February '25
+527
in 45 channels
Get PRO
January '25
+2 105
in 56 channels
Get PRO
December '24
+1 168
in 70 channels
Get PRO
November '24
+3 786
in 192 channels
Get PRO
October '24
+5 728
in 78 channels
Get PRO
September '24
+2 068
in 207 channels
Get PRO
August '24
+1 164
in 43 channels
Get PRO
July '24
+1 632
in 53 channels
Get PRO
June '24
+1 751
in 58 channels
Get PRO
May '24
+1 467
in 39 channels
Get PRO
April '24
+1 067
in 47 channels
Get PRO
March '24
+1 190
in 28 channels
Get PRO
February '24
+1 611
in 8 channels
Get PRO
January '24
+1 605
in 49 channels
Get PRO
December '23
+802
in 46 channels
Get PRO
November '23
+4 375
in 51 channels
Get PRO
October '23
+1 184
in 6 channels
Get PRO
September '23
+1 766
in 0 channels
Get PRO
August '23
+2 630
in 1 channels
Get PRO
July '23
+1 617
in 0 channels
Get PRO
June '23
+1 711
in 0 channels
Get PRO
May '23
+988
in 0 channels
Get PRO
April '23
+455
in 0 channels
Get PRO
March '23
+779
in 0 channels
Get PRO
February '23
+692
in 0 channels
Get PRO
January '23
+603
in 0 channels
Get PRO
December '22
+555
in 0 channels
Get PRO
November '22
+610
in 0 channels
Get PRO
October '22
+606
in 0 channels
Get PRO
September '22
+704
in 0 channels
Get PRO
August '22
+607
in 0 channels
Get PRO
July '22
+618
in 0 channels
Get PRO
June '22
+670
in 0 channels
Get PRO
May '22
+909
in 0 channels
Get PRO
April '22
+941
in 0 channels
Get PRO
March '22
+1 284
in 0 channels
Get PRO
February '22
+1 131
in 0 channels
Get PRO
January '22
+680
in 0 channels
Get PRO
December '21
+589
in 0 channels
Get PRO
November '21
+594
in 0 channels
Get PRO
October '21
+590
in 0 channels
Get PRO
September '21
+565
in 0 channels
Get PRO
August '21
+603
in 0 channels
Get PRO
July '21
+640
in 0 channels
Get PRO
June '21
+604
in 0 channels
Get PRO
May '21
+557
in 0 channels
Get PRO
April '21
+993
in 0 channels
Get PRO
March '21
+545
in 0 channels
Get PRO
February '21
+668
in 0 channels
Get PRO
January '21
+826
in 0 channels
Get PRO
December '20
+11 844
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 26 August | +12 | |||
| 25 August | +15 | |||
| 24 August | +56 | |||
| 23 August | +64 | |||
| 22 August | 0 | |||
| 21 August | +13 | |||
| 20 August | +23 | |||
| 19 August | +3 | |||
| 18 August | +2 | |||
| 17 August | +3 | |||
| 16 August | +5 | |||
| 15 August | +2 | |||
| 14 August | +5 | |||
| 13 August | +4 | |||
| 12 August | 0 | |||
| 11 August | +11 | |||
| 10 August | 0 | |||
| 09 August | +2 | |||
| 08 August | +2 | |||
| 07 August | +1 | |||
| 06 August | +3 | |||
| 05 August | 0 | |||
| 04 August | +3 | |||
| 03 August | +4 | |||
| 02 August | +2 | |||
| 01 August | +26 |
Channel Posts
🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений
На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица.
Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве.
Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать:
* стабильную геометрию между кадрами
* точные соответствия facial points
* 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений
Код:
https://github.com/kocasariumut/FaceAnything
| 2 |  Встраивайте систему распознавания документов в ваш продукт за 15 минут 🚀
Если вы развиваете SaaS, автоматизируете B2B-процессы или собираете ИИ-агентов, вопрос безопасности и скорости обработки документов всегда встает ребром.
Provision OCR — это мощный российский движок для on-premise и private cloud развертывания.
⚡️ 100% локальности: данные не покидают ваш сервер.
⚡️ Скорость: обработка <3 сек/страница на GPU 2070 и выше, Поддержка CPU , точность до 99%
⚡️ Быстрая и бесшовная интеграция через REST API + gRPC.
⚡️ Поддержка разных документов на русском языке: договоры, счета и другие.
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
💻 Примеры кода на GitHub:
https://github.com/orgs/Provision-Labs/repositories
#OCR #ProvisionOCR #Документы #Разработка #Python #AI #OnPremise | 1 502 |
| 3 |  ⚡️ Claude Code и Codex можно запускать БЕСПЛАТНО
Появился open-source инструмент, который проксирует запросы coding-агентов через десятки бесплатных AI-провайдеров.
Что умеет:
- до 1,5 млрд бесплатных токенов в месяц
- автоматическое переключение между моделями при сбоях
- оптимизация расхода токенов - заявлена экономия до 90%
- поддержка Claude Code, Codex и Hermes Agent
- работа из терминала, IDE и desktop-приложений
- голосовой ввод промптов
- поддержка tools, skills, изображений и других возможностей агентов
Можно собрать единый бесплатный роутер и не зависеть от одного провайдера.
https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code | 2 748 |
| 4 |  50 сайтов, на которых можно зависнуть на несколько часов
1. https://zoom.earth — Земля со спутника почти в реальном времени.
2. https://flightradar24.com — все самолёты в небе прямо сейчас.
3. https://marinetraffic.com — отслеживание кораблей по всему миру.
4. https://windy.com — ветры, осадки и штормы на живой карте.
5. https://lightningmaps.org — молнии по всему миру в реальном времени.
6. https://earthquake.usgs.gov — последние землетрясения.
7. https://submarinecablemap.com — карта подводных интернет-кабелей.
8. https://globalforestwatch.org — состояние лесов со спутников.
9. https://worldometers.info — мировая статистика в реальном времени.
10. https://internetlivestats.com — что происходит в интернете прямо сейчас.
11. https://thetruesize.com — реальные размеры стран.
12. https://oldmapsonline.org — старинные карты мира.
13. https://davidrumsey.com — огромный архив исторических карт.
14. https://openstreetmap.org — карта мира от сообщества.
15. https://window-swap.com — случайный вид из чужого окна.
16. https://virtualvacation.us — виртуальные прогулки по городам.
17. https://mapcrunch.com — случайная точка мира в Street View.
18. https://atlasobscura.com — самые необычные места планеты.
19. https://neal.fun — залипательные интерактивные эксперименты.
20. https://htwins.net/scale2 — от атома до Вселенной.
21. https://eyes.nasa.gov — 3D-модель Солнечной системы.
22. https://stellarium-web.org — карта звёздного неба.
23. https://apod.nasa.gov — астрономическое фото дня.
24. https://images.nasa.gov — фото- и видеоархив NASA.
25. https://pudding.cool — интерактивные истории на данных.
26. https://ourworldindata.org — данные о том, как меняется мир.
27. https://gapminder.org — проверка популярных заблуждений о мире.
28. https://informationisbeautiful.net — красивые визуализации данных.
29. https://data.worldbank.org — открытая статистика Всемирного банка.
30. https://data.tuik.gov.tr — официальная статистика Турции.
31. https://archive.org — книги, фильмы, сайты, игры и старое ПО.
32. https://gutenberg.org — десятки тысяч бесплатных книг.
33. https://openlibrary.org — огромный каталог книг.
34. https://loc.gov — цифровой архив Библиотеки Конгресса.
35. https://europeana.eu — культурное наследие Европы онлайн.
36. https://dp.la — цифровые коллекции библиотек США.
37. https://artsandculture.google.com — музеи и искусство онлайн.
38. https://rijksmuseum.nl — искусство в высоком разрешении.
39. https://wikiart.org — огромный архив живописи.
40. https://publicdomainreview.org — забытые материалы из истории.
41. https://openculture.com — бесплатные книги, фильмы и курсы.
42. https://metmuseum.org — онлайн-коллекция Метрополитен-музея.
43. https://musicmap.info — история музыкальных жанров.
44. https://radiooooo.com — музыка по странам и десятилетиям.
45. https://listen.hatnote.com — правки Википедии, превращённые в звуки.
46. https://wikipedia.org/wiki/Special:Random — случайная статья Википедии.
47. https://timeanddate.com — время, восходы, затмения и астрономия.
48. https://sciencedaily.com — свежие научные новости.
49. https://arxiv.org — бесплатные научные препринты.
50. https://observablehq.com — интерактивные данные и визуализации.
Интернет гораздо больше, чем несколько сайтов, которые мы открываем каждый день. | 2 331 |
| 5 |  Яндекс запускает юбилейный сезон Тренировок по алгоритмам 🎉
Интенсив продлится две недели и охватит три крупные темы с видеоуроками, практическими задачами и их разборами. В этот раз разбираем темы, которые часто спрашивают на алгоритмических собеседованиях разработчиков:
🔹 Стеки: вызов функций, рекурсия, арифметические выражения, скобочные последовательности, поиск ближайших меньших элементов.
🔹 Очереди, деки, кучи: научимся реализовывать структуру данных для очереди разными способами
🔹 Сортировки: разберемся, как устроены сортировки внутри, как их реализовать, что такое «устойчивость» и в каких случаях какую сортировку нужно выбирать
Выбери свой вариант участия:
🔸 Тренировка — решай задачи в своём темпе и получи сертификат о прохождении курса.
🔸 Соревнование — проверь себя на задачах, приближенных к интервью, соревнуйся с другими участниками и получи шанс попасть на офлайн-интенсив в Москве.
Среди участников, решивших все задания, разыграют 30 карьерных консультаций, а лучшие на офлайн-интенсиве смогут попасть на пробные собеседования.
Старт сезона — 4 сентября. Участие бесплатное, но необходимо подать заявку. | 2 222 |
| 6 |  🐧 Сегодня Linux исполняется 35 лет
25 августа 1991 года Линус Торвальдс впервые публично рассказал о своём «небольшом хобби-проекте».
Прошло 35 лет - и Linux стал фундаментом серверов, облаков, Android, суперкомпьютеров и огромной части современной инфраструктуры.
В честь дня рождения Linux собрали 10 GitHub-репозиториев, которые реально помогают его изучать:
1. Linux Upskill Challenge
Практический курс по Linux-серверам, SSH, systemd, процессам и администрированию.
https://github.com/livialima/linuxupskillchallenge
2. The Art of Command Line
Командная строка, Bash, pipes, grep, awk, sed и куча полезных CLI-приёмов.
https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line
3. linux-insides
Один из лучших проектов для изучения внутреннего устройства Linux kernel.
https://github.com/0xAX/linux-insides
4. DevOps Exercises
Сотни практических задач по Linux, networking, systemd, storage и troubleshooting.
https://github.com/bregman-arie/devops-exercises
5. tldr-pages
Короткие и понятные примеры использования Linux-команд.
https://github.com/tldr-pages/tldr
6. Bash Handbook
Хорошая база по Bash scripting: переменные, циклы, функции, условия и pipes.
https://github.com/denysdovhan/bash-handbook
7. The Book of Secret Knowledge
Огромная коллекция Linux/Unix/DevOps шпаргалок, one-liners и инструментов.
https://github.com/trimstray/the-book-of-secret-knowledge
8. strace
Отличный способ понять Linux через системные вызовы и отладку процессов.
https://github.com/strace/strace
9. systemd
Для тех, кто хочет глубже разобраться в services, units, journal и устройстве современного Linux userspace.
https://github.com/systemd/systemd
10. Linux Kernel
Исходный код самого Linux. Финальный уровень, если хочется посмотреть, как всё устроено на самом деле.
https://github.com/torvalds/linux
Если не знаете, с чего начать:
Linux Upskill Challenge → Art of Command Line → Bash → strace → linux-insides → kernel.
С днём рождения, Linux. Неплохо для проекта, который начинался как «просто хобби» 🐧 | 2 105 |
| 7 |  Python, который мы заслужили! | 2 831 |
| 8 |  10 открытых GitHub-репозиториев для изучения Python
1. 30 Days of Python - курс от основ до более продвинутых тем за 30 дней.
https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python
2. Learn Python - компактный учебник с примерами: типы, функции, ООП, декораторы, генераторы и многое другое.
https://github.com/trekhleb/learn-python
3. The Algorithms — Python - сотни алгоритмов и структур данных с реализациями на Python.
https://github.com/TheAlgorithms/Python
4. Python Mini Projects — много небольших проектов, на которых удобно набивать руку.
https://github.com/Python-World/python-mini-projects
5. Interactive Coding Challenges - задачи по алгоритмам, структурам данных и программированию с решениями.
https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges
6. Python Patterns - паттерны проектирования и идиоматичный Python на реальных примерах.
https://github.com/faif/python-patterns
7. Learn Python 3 - хороший набор примеров и упражнений от базового синтаксиса до продвинутых возможностей языка.
https://github.com/jerry-git/learn-python3
8. Real Python Materials - исходники и примеры к большому количеству обучающих материалов Real Python.
https://github.com/realpython/materials
9. 100+ Python Challenging Programming Exercises - большая коллекция задач с постепенным ростом сложности.
https://github.com/zhiwehu/Python-programming-exercises
10. Awesome Python - огромный каталог библиотек, фреймворков и инструментов Python. Полезен, когда базу уже прошёл и хочется понять экосистему.
https://github.com/vinta/awesome-python
Если идти по порядку, я бы начал с 30 Days of Python → Learn Python → Mini Projects → The Algorithms → Python Patterns. Так получится путь от синтаксиса до алгоритмов и нормального продакшен-кода. | 2 782 |
| 9 |  Лицо C++-разработчика, когда он написал 6000 строк кода, чтобы обогнать твои 4 строки на Python на 0,000438 секунды. | 3 328 |
| 10 |  🖥 pyhctsa - Python-инструмент для highly comparative time-series analysis: он автоматически считает большой набор характеристик временного ряда и превращает сигнал в таблицу признаков.
Базовый сценарий выглядит так:
from pyhctsa.calculator import FeatureCalculator
calc = FeatureCalculator()
features = calc.extract(data)
На выходе — DataFrame, где каждая временная серия превращается в набор feature'ов. Причём серии могут быть разной длины.
Есть:
— полный набор операций из коробки
— собственные YAML-конфиги для подмножеств признаков
— вызов отдельных feature-функций
— параллельная обработка на нескольких CPU
— инструменты для nonlinear analysis, HRV и других специализированных задач
GitHub: https://github.com/DynamicsAndNeuralSystems/pyhctsa | 3 452 |
| 11 |  🔥 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_1001_notes
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. | 2 797 |
| 12 |  Python Game Server: простой сервер для пошаговых мультиплеерных игр
python-game-server — лёгкий open source-фреймворк на Python для создания пошаговых мультиплеерных игр.
Он даёт готовую серверную основу, чтобы не писать с нуля комнаты, игровые сессии и сетевое взаимодействие.
Из коробки есть:
— единый API для разных игр
— несколько параллельных игровых сессий
— подключение к конкретной комнате
— автоматический вход в ближайшую свободную сессию
— возможность относительно легко добавлять новые игры
Проект рассчитан в первую очередь на настольные, карточные и другие turn-based игры. Для написания клиентов и новых игровых механик, по словам автора, достаточно базового знания Python.
В репозитории уже больше 600 коммитов, отдельно лежат клиентская и серверная части.
GitHub: https://github.com/feberts/python-game-server | 3 031 |
| 13 |  Для тех, кто работает с ACP-агентами из терминала, появился простой REPL
acp-repl запускает любой stdio-сервер с поддержкой Agent Client Protocol и позволяет общаться с агентом прямо из терминала: отправлять промпты, создавать сессии, переключать модель и режим, обрабатывать permission-запросы и смотреть debug-логи.
Работает не с одним конкретным агентом. В README есть примеры для OpenCode, Codex, Claude Code и Pi, плюс можно подключить любой другой ACP-совместимый executable.
Удобная штука для быстрой проверки агента до того, как встраивать его в свой runtime или приложение. Можно сравнить поведение разных моделей и режимов, проверить permissions или просто понять, нормально ли стартует конкретный ACP-провайдер.
Запуск через npm:
npm install -g @normahq/acp-repl@latest
acp-repl -- opencode acp
Репозиторий:
https://github.com/normahq/acp-repl | 3 317 |
| 14 |  25 августа встречаемся на Agentic Coding Meetup в Сбер.Среде и в онлайне⚡️
AI-агенты уже умеют писать код. Но самое интересное начинается дальше — когда вместе с инструментами меняются роли инженеров, команды и сам процесс разработки.
🔥 Поговорим о том, как agentic coding выглядит на практике: новые инженерные роли и модели команд, SDD и трансформация процессов, coding-агенты и инструменты, подходы к постановке задач и управлению контекстом, а также опыт внедрения AI в разработку больших технологических компаний.
⏳ Начало в 17:00, встреча очных гостей — в 16:00.
Количество очных мест ограничено — успейте зарегистрироваться! | 3 056 |
| 15 | ### Как нормально тестировать AI-агента, если правильный ответ ещё ничего не доказывает
У обычного чат-бота можно проверить финальный ответ. С агентами этого уже мало: модель может выдать вполне убедительный текст, но перед этим выбрать не тот skill, вызвать неправильный tool, потерять контекст на втором сообщении или выполнить только половину задачи.
Ed Crewe описал, как они строили eval-фреймворк для агентного чат-бота вокруг Postgres AI Hybrid Manager.
Начали с простого routing eval: для каждого запроса проверяется, выбрал ли агент нужный skill или tool. Это быстро, детерминированно и удобно гонять в CI.
Следующий слой — Task Completion Rate. Здесь уже оценивается сам результат: выполнил ли агент задачу, использовал ли нужные данные, предложил ли адекватный следующий шаг. Для таких проверок используется LLM-as-a-judge и заранее заданная rubric.
Но и этого оказалось мало. Реальные задачи часто состоят из нескольких сообщений, поэтому тестировать приходится уже целые диалоги с сохранением conversation state и отдельными проверками каждого шага.
Финальный уровень — trajectory testing: смотреть не только на ответ, а на весь путь агента к нему: маршрутизацию, выбор skills, tool calls, промежуточные действия, состояние диалога и итоговый результат.
Получается уже почти классическое E2E-тестирование, только объект проверки здесь не HTTP-запрос или UI, а поведение AI-агента целиком.
В основе автор использует deepeval, поверх которого добавлены YAML goldens, CI, плагины, multi-turn evals и телеметрия через Langfuse.
https://edcrewe.blogspot.com/2026/08/from-routing-checks-to-trajectory.html | 3 259 |
| 16 |  🖥 Для Python появился Interlock - современный circuit breaker без зоопарка отдельных решений для sync и async.
Один CircuitBreaker умеет работать и с обычными функциями, и с async, считать процент ошибок по скользящему окну и отдельно реагировать на слишком медленные вызовы.
Можно собрать полноценный pipeline отказоустойчивости:
pipeline = (
Pipeline.builder()
.fallback(...)
.retry(attempts=4)
.circuit_breaker(breaker)
.bulkhead(8)
.timeout(2.0)
.build()
)
То есть timeout, retry, ограничение параллелизма, circuit breaker и fallback складываются в одну явную цепочку.
Есть интеграции с httpx, aiohttp, requests, FastAPI, Redis и OpenTelemetry. Через Redis состояние breaker можно шарить между несколькими процессами или инстансами приложения.
Ещё полезная штука - METRICS_ONLY: сначала можно просто посмотреть реальные проценты ошибок и медленных запросов в проде, ничего не блокируя, а уже потом включить breaker.
https://github.com/bagowix/interlock | 3 211 |
| 17 |  🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline).
🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры.
👥Кому подходит урок:
• Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов.
• Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень.
➡ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь https://otus.pw/G0ppi/?erid=2W5zFGqfgUR
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 753 |
| 18 |  Разница между C++ и Python | 3 883 |
| 19 |  ⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском
Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.
Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.
Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.
https://github.com/justxor/Harness_ru | 4 130 |
| 20 |  🔴В 2025 году Россияне заработали 5,3 млрд рублей на арбитраже криптовалют
По данным Минфин 32% граждан покинули своё место работы, поскольку в среднем уже в первый месяц тут можно зарабатывать от 140 000 рублей, а через 2-3 месяца с легкостью выйти на семизначные числа.
Самое смешное, что лишь 8% россиян что-то слышали об этой профессии, хотя все инструкции бесплатно лежат на канале Арбитраж Криптовалют
Там объясняют, как имея телефон и доступ в интернет, заработать свои первые $2000. Причём разжёвывают так доступно, что поймёт даже ребенок. Кстати, на канале сегодня вышла новая рабочая связка!
Быстрее вступайте, пока это бесплатно — https://t.me/+QMOc1G6J2VoxMTcy | 2 548 |
