Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

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

Network:Machinelearning Russia10 308 Technologies & Applications2 246...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 499 subscribers, ranking 2 246 in the Technologies & Applications category and 10 308 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 499 subscribers.

According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -174 over the last 30 days and by -25 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.05%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.03% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 3 541 views. Within the first day, a publication typically gains 1 771 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 21.
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 30 October, 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.

58 499

Subscribers

-2524 hours

-1017 days

-17430 days

3 541

Post views

~ 1 77124 hours

~ 2 23348 hours

6.05%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

58 498

💎 Quadratic — электронные таблицы нового поколения с кодом и ИИ. Проект предоставляет гибридную среду, где формулы, Python и SQL работают бок о бок, позволяя анализировать миллионы строк прямо в браузере без потерь производительности. Особенность инструмента — технологичный стек (Rust, WebAssembly, WebGL). Интерфейс с поддержкой 60 FPS и масштабированием как в Figma делает работу с большими данными неожиданно плавной. 🤖 GitHub @pythonl

58 498

🤖 AI, который сам пишет код — умный агент на базе LangGraph Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph. 🚀 Что делает агент: 🧠 Понимает задачу и строит план AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки. 💻 Генерирует и редактирует код Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы. 🔁 Разделяет роли — надёжнее работает Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля. 🧬 Понимает структуру проекта Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек. 📦 Работает по шагам Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI. 💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас. ▪ Github @pythonl #AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation

58 498

🖥 Полезный хак для Python разработчиков.


import dis

def explain_bytecode(fn):
    print(f"Анализ байткода функции: {fn.__name__}\n")
    dis.dis(fn)

Пример:
def tricky(x):
    return x * 2 + 1 if x > 0 else x - 1

explain_bytecode(tricky)

Этот хак показывает байткод Python-функции, позволяя заглянуть под капот интерпретатора. Используется для: • отладки «странного» поведения функций • анализа производительности на уровне Python VM • изучения, как Python интерпретирует тернарные выражения, замыкания, генераторы и т. д. Модуль dis встроен в стандартную библиотеку и часто игнорируется — но это мощный инструмент для продвинутых разработчиков и авторов интерпретаторов. @pythonl

58 498

🎮 Учимся Python прямо в бою — в Steam бесплатно раздают CodeStrike! Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом. В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями. 💻 Что тебя ждёт: • Пишешь Python-код • Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь • Программируешь поведение героя в реальном времени • Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело. 🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься. ⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/ @pythonl

58 498

📚 Эффективное сжатие текста: код Хаффмана в действии Приглашаем на открытый урок. 🗓 11 июня в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Алгоритмы и структуры данных». На этом вебинаре мы продолжим разработку архиватора, реализовав код Хаффмана. ✔️ Рассмотрим, как построить дерево кодов, где частота появления символов определяет их битовое представление. ✔️ Интегрируем алгоритм в наш архиватор и проведем сравнительное тестирование с RLE. ✔️ Увидим, как эффективно работает код Хаффмана на текстовых файлах и других типах данных. Отличная возможность изучить продвинутые древовидные структуры данных на практическом примере. Развивайте алгоритмическое мышление, увеличивайте производительность программ. 🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - Algo5 👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/4BpC/ #реклама О рекламодателе

58 498

🖥 Задача: Что делает эта загадочная функция paradox и почему она называется так?


def paradox(n):
    def f(x):
        return ((x * x) % n + x) % n

    slow = fast = 0
    while True:
        slow = f(slow)
        fast = f(f(fast))
        if slow == fast:
            return slow

print(paradox(31337))

На первый взгляд — простой цикл с двумя указателями: slow и fast. Но на деле это алгоритм Флойда ("заяц и черепаха"), используемый для нахождения цикла в псевдослучайной последовательности. 📌 Функция f(x): Простая квадратичная функция, по сути — генератор псевдослучайных чисел по модулю n. 📌 Что происходит: slow движется на 1 шаг за итерацию: f(x) fast — на 2 шага: f(f(x)) Как только slow == fast, цикл найден — значит, последовательность начала повторяться. 🔍 Почему это парадокс? Потому что вы начинаете с 0, вычисляете кучу якобы "случайных" значений, и внезапно обнаруживаете цикличность в хаосе. Вы не знаете длину цикла, период или точку входа, но находите пересечение без хранения всей истории. 💡 Эта техника используется в: криптографии (Pollard's rho для факторизации), генерации чисел, распознавании псевдопериодов, хаотических системах. 🎯 Челлендж для продвинутых: Измените f(x) на pow(x, 3, n) — как это повлияет на цикл? Реализуйте поиск начала цикла и длины периода, используя Флойда + Брента. Придумайте, как использовать это для взлома слабых генераторов случайных чисел. 🧠 Эта задача не просто про числа — она про границу между случайным и детерминированным.

58 498

🚨 Атака на PyPI, npm и RubyGems: сотни вредоносных пакетов в официальных реестрах 🔍 Исследователи обнаружили массовую кампанию по размещению вредоносных библиотек в популярных экосистемах: 🧪 Что произошло: • На npm опубликованы фейковые версии библиотек вроде Hardhat, крадущие приватные ключи и .env • В PyPI появились клоны requests, urllib3 и др., с вредоносными вставками • В RubyGems — более 700 пакетов, использующих тайпосквоттинг (`activesupportt`, httpartyy и т.д.) 🎯 Цель — разработчики. Пакеты собирают: – мнемоники – приватные ключи – конфиги AWS/GCP – системную информацию 🛡 Что делать: – Проверяй названия пакетов (тайпосквоттинг — главный приём) – Запускай pip audit, npm audit, bundler audit – Используй виртуальные окружения и минимум прав – Подпиши зависимости, где это возможно (например, через Sigstore) 📌 Подробнее

58 498

Давно хотели освоить программирование, но вас останавливала нехватка времени или строгие дедлайны? Тогда советуем обратить внимание на бесплатные курсы Яндекс Лицея по Python, Go и C++ для начинающих. Заниматься на них можно когда и где угодно, ведь уроки доступны онлайн и в них нет дедлайнов! Вас ждут: ✅ Качество: занятия разработаны практикующими экспертами Яндекса. ✅ Свобода: пользуйтесь автоматической проверкой решений и задавайте вопросы через поддержку. ✅ Перспективы: после завершения вы получите уверенную базу для дальнейшего роста, а также сертификат, который пригодится при поступлении в Яндекс Лицей. Не откладывайте на потом — выберите курс и зарегистрируйтесь на сайте!

58 498

🤖 ReasonFlux-Coder — ИИ, который пишет код и сразу проверяет его Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты. Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно. 💡 Что внутри: 🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders. Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска. 🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT) Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought). • Обходит Qwen3-4B • Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8% • Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением 📌 Зачем это нужно: – для автотестирования кода – для CICD пайплайнов – для агентных систем, которые сами проверяют свои решения 📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B @pythonl

58 498

Это реклама открытой технологической конференции от Сбера GigaConf 2025. На ней технари рассказывают сложные вещи о прикладном применение генеративного искусственного интеллекта. Контент конференции будет сложно понять простому обывателю, а разработчиков и членов инженерных команд мы приглашаем пройти регистрацию на сайте. GigaConf 2025 // Москва, 25 июня https://gigaconf.ru/

58 498

🖥 Physics Simulations Набор симуляций физических явлений, написанных на Python с использованием Pygame. Эти симуляции создавались в образовательных целях и охватывают различные концепции, включая: - Законы Ньютона - Гравитацию - Силы и трение - Простую гармоническую модуляцию - И многое другое Для запуска симуляций необходимо установить зависимости:


pip install -r requirements.txt

Затем можно запустить нужный скрипт напрямую, например:


python gravity_sim.py

Каждый файл представляет отдельную симуляцию, сопровождаемую визуализацией с помощью Pygame. 📌 Github @pythonl

58 498

Реально ли совмещать учёбу с работой и жизнью? Совместный онлайн-бакалавриат НИУ ВШЭ и Нетологии как раз даёт такую возможность. Обучение проходит полностью дистанционно, но в очной форме, а значит сохраняется отсрочка от армии, льготы на проезд, доступ к библиотеке и возможность взять образовательный кредит с господдержкой. На первых курсах вы изучите базовые математические и гуманитарные предметы, основы программирования и профильные дисциплины по фулстек-разработке. А с третьего курса выберете углублённый трек: руководитель командой разработки или DevOps-инженер. По итогу обучения освоите 4 языка программирования: Java, Python, JavaScript, Go. Практики будет много — участие в хакатонах, командные проекты и возможность попасть на стажировку в Сбер по ускоренному треку. Получите диплом, который поможет строить карьеру в сильных IT-командах. Учитесь без отрыва от жизни: https://netolo.gy/ebKb Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wZ53dr

58 498

🕵️‍♂️ ExeRay — статический анализатор PE-файлов на Python ExeRay — это удобный инструмент для реверс-инженеров, исследователей безопасности и malware-аналитиков. Он проводит статический анализ исполняемых файлов .exe (PE-файлов) и визуализирует их структуру в удобной форме. 🧩 Что умеет ExeRay: ✅ Анализировать PE-файл и извлекать: - Заголовки, секции, импорты/экспорты - Таблицы ресурсов - Используемые API и библиотеки - Suspicious patterns и аномалии ✅ Генерировать отчёт в HTML ✅ Работает полностью офлайн ✅ Поддержка анализа несколькими методами (pefile + custom парсеры) 📦 Пример использования:


python main.py -f malware.exe

После чего ты получаешь красивый и подробный отчёт по всем ключевым параметрам PE-файла. 💻 Технологии: - Python 3 - pefile, matplotlib, pyvis для графов зависимостей - Простая CLI и понятный код — легко расширить под свои задачи 🧠 Кому подойдёт: - Reverse Engineers - Malware Analysts - Red/Blue Teams - Python-разработчикам, интересующимся PE-структурой и безопасностью 🔥 Если ты работаешь с .exe, и хочешь быстро понять, что внутри — ExeRay сэкономит часы ручного анализа. 📁 Репозиторий: @pythonl

58 498

🐍 Ошибка с изменяемыми значениями по умолчанию»** 🎯 Цель: Найти и объяснить баг, который не вызывает исключений, но ломает логику приложения 📍 Ситуация: У тебя есть функция, которая логирует события с метаданными. По умолчанию метаданные можно не передавать:


def log_event(event, metadata={}):
    metadata["event"] = event
    print(metadata)

На первый взгляд — всё работает. Но при многократных вызовах функции происходит что-то странное:


log_event("start")
log_event("stop")
log_event("error", {"code": 500})
log_event("retry")

👀 Вывод:


{'event': 'start'}
{'event': 'stop'}
{'code': 500, 'event': 'error'}
{'code': 500, 'event': 'retry'}

🔍 Что пошло не так? Почему code: 500 появляется там, где его быть не должно? 🧩 Задача: 1. Найди и объясни источник бага 2. Почему Python не выбрасывает ошибку? 3. Как проверить, что дефолтный аргумент сохраняет состояние между вызовами? 4. Как это исправить безопасно и "по питоновски"? 5. Где ещё может проявиться аналогичный эффект? 🛠 Разбор и решение: 🔸 Причина: Изменяемое значение (`dict`) используется как значение по умолчанию. В Python значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове. То есть metadata={} создаётся один раз и сохраняется между вызовами, если параметр не передан. 🔸 Проверка:

def f(d={}):
    print(id(d))
    d["x"] = 1
    print(d)

f()
f()

Вы увидишь одинаковые id(d) — значит, используется тот же объект. 🔸 Решение (правильный способ):

def log_event(event, metadata=None):
    if metadata is None:
        metadata = {}
    metadata["event"] = event
    print(metadata)

Теперь при каждом вызове создаётся новый словарь, и code: 500 не "протекает" в следующие вызовы. 🔸 Где ещё встречается: - Списки: items=[] - Множества: visited=set() - Объекты пользовательских классов 📌 Вывод: Изменяемые значения по умолчанию — одна из самых частых ошибок в Python. Она не вызывает исключений, но может незаметно повредить данные. Всегда используй None + инициализацию внутри функции для изменяемых типов. @pythonl

58 498

🎯 5 ИИ-проектов, которые ты можешь собрать за выходные Хочешь прокачать навыки ML и Python без математики и Kaggle? Лови 5 готовых идей, которые можно собрать за 1–2 дня: 🔹 Голосовой ассистент — Whisper + GPT + озвучка 🔹 Чат-бот для PDF — LangChain + FAISS + OpenAI 🔹 Генератор картинок — Stable Diffusion + Gradio 🔹 Подписи к фото — BLIP + HuggingFace 🔹 TL;DR бот — BART или GPT для суммаризации текста ✅ Примеры кода ✅ Деплой на HuggingFace / Streamlit ✅ Всё реально собрать за выходные 📎 Забирай гайд — и добавь проекты в резюме: «AI developer: checked» @pythonl

58 498

🐍 Python-библиотеки для Linux-администраторов Набор must-have инструментов, которые помогут автоматизировать системные задачи, управлять файлами, процессами и сетью: 🔸 os — работа с файловой системой, путями, переменными окружения https://docs.python.org/3/library/os.html 🔸 subprocess — запуск внешних команд и управление ими https://docs.python.org/3/library/subprocess.html 🔸 psutil — мониторинг процессов, ресурсов, дисков, сети https://pypi.org/project/psutil/ 🔸 platform — информация об ОС, архитектуре, версии Python https://docs.python.org/3/library/platform.html 🔸 socket — сетевые соединения и сокеты https://docs.python.org/3/library/socket.html 🔸 pwd — доступ к информации о пользователях Unix https://docs.python.org/3/library/pwd.html 🔸 pathlib — удобная работа с путями в ООП-стиле https://docs.python.org/3/library/pathlib.html 🔸 shutil — копирование, удаление, архивация файлов и директорий https://docs.python.org/3/library/shutil.html 🔸 tarfile — создание и извлечение `.tar`-архивов https://docs.python.org/3/library/tarfile.html 📦 Эти модули — основа для написания удобных и мощных CLI-утилит, скриптов и системных инструментов. @pythonl

58 498

Хотите быстро создать своего Telegram-бота? Например: 📊 Бота-аналитика, который собирает данные и строит отчеты 🤖 Бота-переводчика, который поможет общаться с зарубежными коллегами 🎬 Бота-киноэксперта, который подберет фильмы по настроению Какого бы помощника вы ни хотели запустить, это можно легко сделать в облаке без настройки серверов и затрат на инфраструктуру. Облачный провайдер Cloud․ru расскажет на бесплатном вебинаре 5 июня, как создать бота в облаке и какие компоненты для этого нужны. Будет демо — в прямом эфире эксперт покажет процесс и ответит на вопросы. Зарегистрироваться на вебинар🖱

58 498

🎙️ Voice Extractor — мощный open-source инструмент для извлечения и разметки голоса из многофайлового аудио Если у тебя есть подкасты, интервью или многоголосые записи — этот инструмент выделит каждого говорящего и превратит всё в чистые датасеты для TTS или анализа. 🔧 Что умеет: • Диаризация: разделение голосов с помощью Pyannote • Удаление перекрытий: исключает участки с одновременной речью • Транскрипция: генерирует текст аудио • Изоляция голоса: можно вырезать только одного говорящего • Многоязычность: работает не только с английским 🎯 Зачем использовать: • Создание кастомных TTS-моделей • Анализ подкастов, лекций и интервью • Построение голосовых ассистентов 🚀 Как запустить:


git clone https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor.git
cd Voice_Extractor
pip install -r requirements.txt
python extract_voice.py --file_path your_audio_file.mp3

📎 GitHub: https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor @pythonl

58 498

🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥 Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах. Внутри: • Как искать bottleneck'и и профилировать код • Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy • Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars • Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам • Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka ⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production. 📌 Полная версия онлайн @pythonl