Python/ django

Open in Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Network:Machinelearning Russia10 224 Technologies & Applications2 198...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 60 121 subscribers, ranking 2 198 in the Technologies & Applications category and 10 224 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 121 subscribers.

According to the latest data from 03 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -594 over the last 30 days and by -32 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.82%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.59% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 4 102 views. Within the first day, a publication typically gains 2 157 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 16.
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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 04 June, 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.

60 121

Subscribers

-3224 hours

-1237 days

-59430 days

4 102

Post views

~ 2 15724 hours

~ 2 64948 hours

6.82%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

60 121

🤖 LingBot-VLA - это прогрессивная модель, объединяющая визуальные, языковые и действия для роботов. Она обучена на 20,000 часов реальных данных и демонстрирует высокую эффективность и производительность в симуляциях и реальных задачах. 🚀 Основные моменты: - Обширные данные для предобучения - Превосходные результаты по сравнению с конкурентами - Увеличенная скорость обучения на 1.5-2.8x 📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla #python

60 121

⚡️«Ollama для клонирования голоса». Voicebox позволяет клонировать любой голос по нескольким секундам аудио и запускать всё полностью локально. • Без подписок. • Без облака. • Без передачи голосовых данных на серверы. В основе - Qwen3-TTS, одна из самых продвинутых моделей синтеза речи от Alibaba. Как это работает → Загружаешь несколько секунд голоса → Получаешь почти точную копию → Генерируешь речь на любом языке → Можешь смешивать несколько голосов в редакторе, как в DAW Это полноценная студия для работы с голосом: → Многодорожечный таймлайн для подкастов и диалогов → Запись системного звука + встроенная транскрипция через Whisper → Кэширование голосовых промптов для мгновенной генерации → Написан на Tauri (Rust) — в 10 раз легче Electron и с нативной производительностью Полностью open-source. Лицензия MIT. GitHub: https://github.com/jamiepine/voicebox

60 121

→ Разница между C++ и Python @pythonl

60 121

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире 17 февраля(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика. Почему точно нужно прийти: 📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

60 121

⚡️ Вышел FireRed-Image-Edit-1.0 - новая SOTA для редактирования изображений. И самое интересное - это open-source и готово к локальному запуску. Что умеет модель: - Обгоняет закрытые решения (лучше Nano-Banana и Seedream 4.0 на бенчмарке GEdit) - Построена с нуля на базе Text-to-Image, а не как надстройка поверх старых моделей - Рекорд по стилевому переносу — 4.97 / 5.0 - Аккуратно сохраняет оригинальные шрифты и текст - Поддерживает multi-image редактирование (например, виртуальная примерка одежды) - Понимает промпты на английском и китайском - Лицензия Apache 2.0 - Можно запускать локально - Подходит для продакшена и коммерческих проектов ▪Модель: https://modelscope.cn/models/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0 ▪Демо: https://modelscope.cn/studios/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0 ▪GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit @pythonl

60 121

LuxTTS - очень быстрый и компактный TTS с клонированием голоса Модель со ставкой на скорость + реализм, при этом она остается лёгкой и доступной по ресурсам. Главные фишки: - ⚡ До 150× realtime при генерации речи - 🎙️ Хорошая передача эмоций и естественности - 🧬 Качественное voice cloning - 💾 Влезает примерно в 1 ГБ VRAM - 🖥️ Работает и на CPU - 2–6× realtime Подходит для: - голосовых ассистентов - озвучки приложений - быстрых прототипов без тяжёлой инфраструктуры - LuxTTS работает как мульти-язычная TTS-модель, и русский входит в список языков. Repo: https://github.com/ysharma3501/LuxTTS Модель: https://huggingface.co/YatharthS/LuxTTS @pythonl

60 121

ROBOPARTY/roboto_origin - полностью open-source DIY гуманоидный робот 🤖 Это репозиторий с исходниками для открытого человекоподобного робота ROBOTO_ORIGIN от команды RoboParty. Вся разработка - механика, электроника, софт и обучение - выложена публично, чтобы любой мог собрать и доработать своего робота. Главная идея • Полноценный open-source гуманоид для R&D, обучения и экспериментов • Возможность собрать робота из доступных компонентов по открытым материалам • В одном месте: код, описания, симуляции и среда для разработки Что есть в репозитории • modules/ — модули с кодом и описаниями для железа, ROS2 и управления • Подпроекты для: - механики и электроники - ROS2-драйверов и middleware - симуляции и обучающих сред - URDF-моделей и кинематики Особенности • Открытая архитектура, можно расширять и модифицировать под свои задачи • Поддержка ROS2 и симуляции для тестирования и обучения • Фокус на доступности, проект ориентирован на сборку из массовых компонентов По сути это полный open-source стек для создания собственного гуманоидного робота - от «железа» до софта и симуляции. https://github.com/Roboparty/roboto_origin 📲Max @pythonl

60 121

✉️ Вам приглашение на 35-летний юбилей Python 🐍🎉 Python уже совсем взрослый — и мы отмечаем это уютной конференцией вместе с комьюнити: докладами, интерактивами и праздничной атмосферой. 📍 Встречаемся в пятницу, 20 февраля, в 15:30 — в московском офисе Сбера и онлайн. В программе: 🔹 Доклады от топовых спикеров — обсудим будущее Python, ИИ в кодинге, мутационное тестирование и многое другое. 🔸 Интерактивные зоны и праздничная атмосфера — кодинг-активности, нетворкинг и, конечно, торт 🎂 Проведём этот день вместе — в офисе или онлайн. Ждём вас 20 февраля в 15:30! Регистрация по ссылке. 👈

60 121

🦀 Crabwalk: Мониторинг AI-агентов в реальном времени Crabwalk — это инструмент для наблюдения за работой AI-агентов на платформах WhatsApp, Telegram, Discord и Slack. Он визуализирует сессии агентов в виде графа, позволяя отслеживать их действия и состояния в реальном времени. 🚀Основные моменты: - Живой граф активности с визуализацией сессий - Поддержка нескольких платформ одновременно - Реальное время через WebSocket - Отслеживание действий и параметров инструментов - Фильтрация сессий по платформе и получателю 📌 GitHub: https://github.com/luccast/crabwalk

60 121

⚡️ Появился любопытный open-source проект на стыке LLM и кибербезопасности - PentestAgent. Это система AI-агентов для black-box пентеста, где атака моделируется как оркестрация нескольких специализированных агентов, а не один «умный бот». Что он делает В автономном режиме система может прогонять целые пайплайны, имитируя работу red team: - цепочки разведки (recon) - анализ уязвимостей - попытки эксплуатации - формирование отчётов Инструменты подключены напрямую Агенты умеют работать с классическими пентест-утилитами: - Nmap - Metasploit - FFUF - SQLMap То есть это не «LLM рассуждает в вакууме», а связка LLM + реальные security-инструменты. Архитектурные фишки - RAG для подтягивания контекстных знаний - tool chaining — агенты передают результаты друг другу - встроенный браузер и поиск - dockerized окружение с инструментами - всё это оркестрируется «командами» LLM-агентов По сути, это попытка превратить пентест из набора ручных шагов в агентную систему с автоматическим циклом разведка → анализ → действие → отчёт. github.com/GH05TCREW/pentestagent

60 121

Это репозиторий с реализацией DensePose через Wi-Fi-сигналы — то есть попытка получать плотные представления (DensePose) тела людей на основе Wi-Fi-данных, а не обычной камеры. Такая идея может использоваться для анализа движения через радиосигналы в помещении, без видео-камер, с акцентом на приватность. Если тебе интересны нестандартные подходы к компьютерному зрению, беспроводным сигналам и сенсорике без камер — обязательно посмотри. 🔗 Есть интересный проект: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose @pythonl

60 121

📢 Production Python Engineer (Refactor/Architecture) антифрод‑пайплайн. Мы разрабатываем сложную систему анализа сетевых аномалий. У нас мощный R&D: мы умеем детектировать ботов, VPN и прокси по сетевым отпечаткам. Текущая задача: У нас есть работающий код (написанный исследователями), который нужно превратить в надежный инженерный продукт. Нам нужен человек, который наведет порядок, внедрит архитектуру и типизацию. ### Задачи: 1. Глубокий рефакторинг и стабилизация: Перевод с неструктурированных словарей на строгие контракты данных (Pydantic/TypedDict). 2. Архитектура: Внедрение паттерна Pipeline с единым контекстом обработки (Парсинг → Обогащение → Детекция → Ответ). Цель — сделать логику прозрачной и модульной. 3. Оптимизация работы с БД: Ревизия взаимодействия с PostgreSQL (оптимизация структур, миграции). 4. Культура разработки: Внедрение: mypy, pytest, чистотой Git-истории. ### Наши ожидания: - Python Strong: Глубокое понимание языка, ООП, паттернов проектирования. Ваш код, легко читать и поддерживать. - Strict Typing: Частое использование аннотаций. Опыт работы с Pydantic (валидация данных на входе/выходе/внутри) и статическими анализаторами (mypy/ruff). - Architecture: Умение проектировать модульные системы. Понимание, как разделить бизнес-логику и инфраструктурный слой. - AsyncIO & PostgreSQL: Опыт работы с асинхронностью и сложными SQL-запросами. Понимание транзакций и индексов. - Testing: Опыт написания тестов (pytest) не «для галочки», а для гарантии надежности при рефакторинге. - Git Culture: Умение работать с Git «чисто»: атомарные коммиты, понятные PR, интерактивный rebase. ### Soft skills: - Устойчивость к рутине: Рефакторинг. Готовность методично распутывать клубок легаси-кода. - «Инженерная эмпатия»: Способность прочитать чужой код (даже если он плохой), понять логику автора и переписать её правильно, не сломав бизнес-логику. - Внимательность к деталям. - Здоровый перфекционизм: Желание привести хаос к порядку. ### Будет большим плюсом: - Глубокое понимание сетевых протоколов (TCP/IP, TLS, HTTP/2). - Rule-based scoring, анализ “плавающей логики”. - Опыт переноса Research-кода (Jupyter Notebooks) в Production. ### Условия - Удаленка - любое ГЕО, не требуется присутствие в офисе. - Зарплата От 120 - 250 тыс. руб. на руки (возможна оплата в USDT), выплата - два раза в месяц. - in-house продукт, в котором вы свободны и можете реализовать свои идеи. - Доступ к самым передовым LLM (Sonnet 4.5, GPT-5.2). - Дружный коллектив. Который ценит качество кода. ### Как откликнутся: Заполнить форму https://forms.gle/5tVNBxsJ22b8NKCc8 , приложить свой гитхаб, рассказать о себе и своём опыте.

60 121

🔍 Исследуй связи с Эпштейном EpsteIn позволяет искать упоминания ваших контактов из LinkedIn в открытых судебных документах Эпштейна. Просто загрузите файл с вашими связями и получите отчет в формате HTML о найденных совпадениях. 🚀 Основные моменты: - Поиск по судебным документам Эпштейна - Генерация отчетов в HTML - Упоминания сортируются по количеству - Поддержка точного совпадения имен 📌 GitHub: https://github.com/cfinke/EpsteIn #python

60 121

🛠️ Трекер токенов для LLM CLI инструментов Sherlock предоставляет живую панель мониторинга для отслеживания использования токенов в LLM CLI инструментах. Вы можете в реальном времени видеть, сколько токенов вы используете, а также сохранять все запросы для последующего анализа. 🚀 Основные моменты: - Отслеживание использования токенов в реальном времени - Визуализация контекстных окон с индикатором - Автоматическое сохранение запросов в формате Markdown и JSON - Никакой конфигурации — просто установите и используйте 📌 GitHub: https://github.com/jmuncor/sherlock #python 📲Max

60 121

🖥 Если ищете идеи и готовые решения для LLM-проектов — есть полезный репозиторий. awesome-llm-apps - это коллекция production-готовых AI-приложений, которые можно запустить уже сегодня. Что внутри: → Нужен RAG? Есть готовый код → Нужны AI-агенты? Есть примеры → Нужны multimodal-приложения? Тоже есть → Хотите собрать AI-SaaS? Базовая архитектура уже реализована Главное отличие — здесь нет: - учебных Hello World - игрушечных демо - упрощённых примеров Только реальные приложения: - с архитектурой - интеграциями - рабочей логикой - которые можно доработать и задеплоить Хороший вариант, если: - не знаете, что строить на LLM в 2026 - хотите быстрее собрать MVP - ищете референсы production-подходов 100% бесплатно 100% Open Source Repo: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps @pythonl

60 121

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.

60 121

⚡️ Экосистема AI-агентов превратилась в настоящий джунгли. Чем больше появляется фреймворков, тем сложнее их настраивать, дебажить и просто понимать, что происходит внутри. Поэтому особенно ценны инструменты, которые возвращают всё к простоте. KISS Multi-Agent Evolutionary Framework 0 небольшой Python-фреймворк, который следует принципу: *Keep It Simple, Stupid*. Что в нём интересного: - Почти никакой магии - обычный Python и один run() - Обычная функция с type hints автоматически становится tool через нативный function calling модели - Без декораторов, лишних аннотаций и glue-кода - Код читается и отлаживается как обычный Python Агент работает по циклу ReAct: думает → вызывает инструмент → анализирует результат → повторяет, пока не достигнет цели. Нужно несколько агентов? Всё просто: вызываете их последовательно в Python. researcher → writer → editor Можно использовать разные модели и строить пайплайны без сложной оркестрации. Фреймворк также сохраняет trajectory-лог: - шаги агента - использование токенов - время выполнения - стоимость Это позволяет быстро понять, где агент ошибся или начал тратить слишком много. Но самая сильная часть — автоэволюция. AgentEvolver - создаёт множество вариантов агента - применяет мутации и кроссовер - выбирает лучшие по качеству, скорости и стоимости GEPA (Genetic-Pareto) - агент сам анализирует свои ответы и переписывает промпты - используется Pareto-фронт - сохраняется несколько оптимальных стратегий, а не одна В итоге получается не просто агент, а самооптимизирующаяся система, которая ищет баланс между качеством и затратами. Если устали от тяжёлых агент-фреймворков и хотите минимализм, прозрачность и контроль - KISS может стать отличной базой для ваших LLM-агентов. https://github.com/ksenxx/kiss_ai @pythonl

60 121

🕘 Таймер продуктивности на Python с использованием threading Используйте библиотеку threading для создания простого таймера продуктивности, который поможет вам сосредоточиться на работе в течение заданного времени с последующим перерывом. Это поможет избежать выгорания и повысит продуктивность.


import threading
import time
def timer(duration, break_duration):
    print(f"Начинаем работу на {duration} минут.")
    time.sleep(duration * 60)  # Длительность работы в секундах
    print("Время на перерыв!")
    time.sleep(break_duration * 60)  # Длительность перерыва в секундах
    print("Перерыв закончен, продолжайте работу!")
# Задайте длительность работы и перерыва
work_duration = 25  # в минутах
break_duration = 5  # в минутах
# Запускаем таймер
threading.Thread(target=timer, args=(work_duration, break_duration)).start()

60 121

🖥 Вы неправильно считываете JSON в Python. Большинство делает так - и теряет скорость, память и контроль над данными. Ошибка №1 - читать огромный JSON целиком json.load() загружает ВСЁ в память. На больших файлах ты сам создаёшь себе OOM. Ошибка №2 - не валидировать структуру Ты думаешь, что поле есть. Прод думает иначе. Ошибка №3 - парсить стандартным json там, где нужна скорость Стандартный модуль медленный для high-load задач. Как правильно: - Большие файлы → читать потоково (ijson / построчно) - Критичная скорость → использовать orjson - Важные данные → сразу проверять ключи и типы - API → оборачивать в try/except, а не надеяться Продакшн-код работает не потому что “JSON простой”, а потому что ты контролируешь объём, структуру и ошибки.

60 121

🚀 Вышла интересная open-source модель - MiniCPM-o 4.5 MiniCPM-o 4.5 позиционируется как full-duplex omni-modal LLM. Проще говоря, модель может: - одновременно видеть (видео/изображение) - слушать (аудио) - говорить и делать это в реальном времени, без режима "подожди, я сначала дослушаю". Больше похоже на живой диалог, чем на поочередные запросы. Не только отвечает, но и проявляет инициативу Заявлена поддержка проактивного поведения - модель может не просто реагировать на вопросы, а, например, сама инициировать напоминания или действия в рамках диалога. По метрикам С 9B параметрами модель показывает 77.6 на OpenCompass и, по авторам, обходит GPT-4o и Gemini 2.0 Pro в ряде vision-language задач. Для такого размера это сильный результат. Практический момент Главный плюс - это open-source, и всё можно крутить локально на ПК, а не только через облачные API. Модель: MiniCPM-o 4.5 Страница: Hugging Face (openbmb / MiniCPM-o-4_5)