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 214 Technologies & Applications2 192...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 60 101 subscribers, ranking 2 192 in the Technologies & Applications category and 10 214 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 101 subscribers.

According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -562 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.76%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.58% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 4 065 views. Within the first day, a publication typically gains 2 153 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 15.
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 06 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.

60 101

Subscribers

-824 hours

-1237 days

-56230 days

4 065

Post views

~ 2 15324 hours

~ 2 67248 hours

6.76%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

60 099

🚀 Современная система сборки Meson Meson — это высокопроизводительная система сборки, ориентированная на простоту и скорость. Она поддерживает множество языков и инструментов, обеспечивая гибкость и эффективность в разработке. 🚀 Основные моменты: - Поддержка Python и Ninja для сборки. - Быстрая и интуитивно понятная настройка проектов. - Активное сообщество и возможность внесения вкладов. - Совместимость с различными платформами и языками. 📌 GitHub: https://github.com/mesonbuild/meson #python @pythonl

60 099

🚀 Полезный совет: any и all в Python работают с генераторами и используют short-circuit Иногда в python есть малоизвестные особенности, которые могут сильно помочь. Например, функция all и any умеют работать не только с простыми списками, но и с генераторами. Это значит, что пайтон остановит проверку сразу, как только результат станет очевидным — это называется "шорт-сёркьют".


nums = [0, 0, 0, 5, 0]

#any (эни) вернёт True, как только найдёт первый элемент != 0
print(any(nums))  # True

#ll (ол) вернёт False, как только встретит первый элемент == 0
print(all(nums))  # False

#использование с генератором — не создаёт лишний список
print(any(x > 10 for x in nums))  # False

Это позволяет писать очень эффективный код без лишних проверок и без создания промежуточных списков. @pythonl

60 099

🐍 Необычный Python-совет В Python можно перегрузить оператор [] и превратить объект в умный словарь или вычисляемый массив. Это позволяет писать очень выразительный код. Пример: создадим класс, который хранит функцию и вычисляет результат «на лету» при обращении по индексу:


class PowTable:
    def __init__(self, power):
        self.power = power

    def __getitem__(self, n):
        return n ** self.power

squares = PowTable(2)
cubes = PowTable(3)

print(squares[5])  # 25
print(cubes[4])    # 64

👉 В итоге obj[x] может не просто доставать значение, а вычислять его динамически. Это мощный приём для DSL, кэшей и ленивых вычислений.

60 099

🍏 Apple представила FastVLM на Hugging Face — модели 0.5B, 1.5B и 7B с поддержкой WebGPU VLM (Vision-Language Model) — это модель, которая умеет одновременно работать с картинками и текстом: понимать, что изображено, описывать картинку словами, отвечать на вопросы по изображению и совмещать визуальные и текстовые данные. ⚡ Что это значит: - До 85 раз быстрее и в 3.4 раза компактнее аналогичных VLM - У крупных моделей время до первого токена стало быстрее в 7.9 раз - Меньше выходных токенов + быстрее обработка картинок высокого разрешения 🔥Модель работает в реальном времени прямо в браузере через transformers.js и WebGPU. https://huggingface.co/spaces/apple/fastvlm-webgpu @pythonl

60 099

🆕 OctoBot — мощный криптовалютный торговый бот с открытым исходным кодом! OctoBot — это: - Открытый и настраиваемый крипто-торговый бот от Drakkar-Software - Интерфейс конфигурации и система *tentacles* (модули-«щупальца») для гибкого построения стратегий — от технического анализа до интеграции внешних данных - Поддержка Spot и Futures, торговля на более чем 15 биржах через библиотеку ccxt - Возможности: создание и тестирование стратегий, оптимизация, торговля корзиной криптовалют, использование AI-инструментов и backtesting Архитектура проекта: - OctoBot — ядро с backtesting и стратегическим менеджментом - OctoBot-Tentacles — модули для стратегий, нотификаций, внешних данных - OctoBot-Trading — взаимодействие с биржами через ccxt - Дополнительные пакеты: OctoBot-Services, OctoBot-Backtesting, OctoBot-Commons, Async-Channel Активность и релизы: - 4,5k★ и 900+ форков на GitHub - Недавний релиз 2.0.12 (июнь 2025) с поддержкой Windows, Linux (x64, arm64) и macOS - Регулярные обновления и активное сообщество Почему это важно: - Гибкая модульная архитектура - Возможность добавлять свои стратегии и источники данных - Отличный инструмент для изучения алгоритмической торговли и прототипирования - Интеграции с AI, TradingView, Telegram 👉 Репозиторий: https://github.com/Drakkar-Software/OctoBot @pythonl

60 099

🖥Вышла крутейшая документалка про Python c Гвидо ван Россумом и другими ключевыми людьми в истории самого популярного языка программирования в мире Внутри целая драма — начало, как Python создавался в качестве хобби, едва не исчез, но все-таки взлетел и стал одним из ведущих ЯП. В документалке даже проявляется сам Гвидо ван Россум, а также создатель NumPy, и другие топы коммьюнити. 📌Смотрим тут

60 099

⚡️ Limekit — кроссплатформенный GUI-фреймворк на Lua Хочешь писать десктоп-приложения без Python и компиляции? С Limekit всё просто: «написал один раз — запускай везде» (Windows, macOS, Linux). ✨ Что умеет: - Чистый Lua API, без необходимости знать Python - 40+ встроенных виджетов, поддержка Material Design и тёмной темы - Запуск без сборки — достаточно Python и самого фреймворка - Много примеров и документация на ReadTheDocs - Полностью опенсорс (GPLv3) 📌 Минимальный пример:


local window = Window{title='Limekit app'}
window:show()

Две строки кода — и у тебя уже готовое окно 🚀 ⚡️GitHub @pythonl

60 099

Тренировки Яндекса по алгоритмам: от решения задач к карьере в IT Вас ждет 4 недели практики, чтобы систематизировать знания и научиться решать задачи, которые встречаются на собеседованиях и в реальной работе. Программа включает восемь ключевых тем: множества, словари, динамическое программирование и не только. Лекции и разборы будет вести Михаил Густокашин — директор Центра студенческих олимпиад ВШЭ и тренер чемпионов мира по программированию. Топ-300 участников смогут пропустить контест при отборе на стажировку в Яндекс по направлениям бэкенд, фронтенд, мобилка и пройти пробное техническое собеседование. А еще лидеры рейтинга смогут получить персональные карьерные консультации. Подать заявку можно до 29 сентября.

60 099

🐍 Изучаем MCP на Python — серия уроков от Microsoft Пошаговое руководство для Python-разработчиков по Model Context Protocol (MCP): как понять концепцию и построить свой MCP-сервер в интерактивном формате. 📚 Репозиторий с гайдом #python #MCP #tutorial #developers

60 099

🚀 Jupyter Agent 2 Этот агент умеет: 📂 Загружать данные 💻 Запускать код 📊 Строить графики прямо в Jupyter — быстрее, чем вы успеете прокрутить экран! 🤖 Основан на движке Qwen3-Coder ⚡️ Работает на Cerebras ⚙️ Запускается в E2B ↕️ Поддерживает загрузку файлов 👉 Попробовать можно здесь: https://hf.co/spaces/lvwerra/jupyter-agent-2 @pythonl

60 099

☕️ JPype — проект, позволяющий вызывать Java-код напрямую из Python-скриптов. В отличие от Jython, JPype не переписывает Python на Java, а создает мост между двумя виртуальными машинами через нативные интерфейсы. Инструмент сохраняет доступ ко всем возможностям CPython и Java-библиотек одновременно. Это открывает возможности для использования Java-фреймворков в научных вычислениях на Python, тестирования Java-кода через Python-скрипты и интеграции legacy-систем. 🤖 GitHub @pythonl

60 099

🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито 28 августа(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-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.

60 099

📊 Из PDF в DataFrame за пару строк кода Работаете с финансовыми отчётами или любыми табличными данными в PDF? С библиотекой docling это становится максимально просто. Большинство инструментов для работы с PDF заставляют собирать пайплайн вручную: одна библиотека для извлечения текста, другая для парсинга, третья для чанкинга. Docling закрывает весь процесс — от сырых PDF до структурированных и готовых к поиску данных — в одном решении. 📌 Преимущество Docling 🔹 Поддержка PDF, DOCX, PPTX, HTML и изображений 🔹 AI-модель TableFormer для понимания сложных таблиц 🔹 Vision-модели для OCR и image-to-text 🔹 Простой экспорт в pandas DataFrame, JSON и Markdown Пример: конвертируем PDF с отчётом о доходах и сразу получаем pandas DataFrame 👇


from docling.document_converter import DocumentConverter

converter = DocumentConverter()
result = converter.convert("financial_report.pdf")

for table in result.document.tables:
    df = table.export_to_dataframe()

📌 Github @pythonl #AI #RAG #Docling #DataEngineering #PDF

60 099

⁉️Как машинное обучение связано с AI? Машинное обучение — это основа всего современного искусственного интеллекта, и вы можете понять, почему именно сегодня эти технологии актуальны как никогда. Присоединяйтесь к открытому вебинару 26 августа в 18:00 МСК! Мы разберемся, как Machine Learning (ML) стал неотъемлемой частью развития AI и GenAI. Что стоит за этим технологическим бумом и как ML используется в реальных AI-моделях? Мы покажем, как использовать ML для создания мощных AI-моделей и какие знания стоит развивать сегодня. ➡️ Присоединяйтесь и получите скидку на курс «Machine Learning. Basic»: https://otus.pw/zPPT/?erid=2W5zFHSttKz Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

60 099

🖥 Полный проект с нуля: клон голоса на Python 🔊 Клонирование голоса на Python с нуля: пошаговый разбор, рабочий код, проверка сходства и защита с водяными знаками. Полное руководство для разработчиков по созданию собственного проекта voice cloning. 📌 Читать @pythonl

60 099

🚀 **Docker + Python полезный совет** Если вы запускаете Python-приложения в Docker, ускорить их можно с помощью многоступенчатой сборки. Это позволяет собирать зависимости отдельно и не тащить весь мусор в финальный образ.


# Этап сборки зависимостей
FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --user -r requirements.txt

# Финальный минимальный образ
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /root/.local /root/.local
COPY . .

ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH
CMD ["python", "app.py"]

💡 Такой подход уменьшает размер образа и ускоряет деплой. Вместо гигабайт вы получаете лёгкий production-контейнер с только нужным кодом и либами. @pythonl

60 099

🐍 Полезный совет по Python: используйте "".join() вместо конкатенации строк в цикле Многие новички пишут так:


words = ["Python", "очень", "крут"]
result = ""
for w in words:
    result += w + " "
print(result)

Код рабочий, но неэффективный: при каждой конкатенации создаётся новая строка, что сильно замедляет работу на больших объёмах данных. 🚀 Правильный способ — использовать " ".join():


words = ["Python", "очень", "крут"]
result = " ".join(words)
print(result)

💡 Преимущества: - Быстрее и эффективнее на больших списках - Код чище и короче -Можно легко задавать разделитель (пробел, запятая, \n) 📊 Пример:


lines = ["строка 1", "строка 2", "строка 3"]
text = "\n".join(lines)
print(text)

Вывод:

строка 1
строка 2
строка 3

📌 Итог Используйте "".join() для объединения строк из списка — это питонично, быстро и удобно.

60 099

🖥 Walrus оператор := — присвоение прямо в выражении В Python есть малоизвестная фишка: можно использовать оператор присваивания := (его ещё называют «walrus»). Он позволяет присваивать значение прямо внутри выражения. Это делает код короче и избавляет от повторных вызовов функций. 📌 Особенности: • Работает в while, if, list comprehension. • Удобен для сокращения кода и избежания дублирования. • Но злоупотребление может сделать код менее читаемым. 🟢Пример: удобно при чтении строк из файла или работе с регулярными выражениями.


Чтение строк из файла с walrus-оператором

def read_file(path):
    with open(path) as f:
        while (line := f.readline()):
            print("Строка:", line.strip())

# Поиск совпадения через regex
import re
pattern = re.compile(r"\d+")

if (match := pattern.search("abc123xyz")):
    print("Нашли число:", match.group())

# Применение в list comprehension
nums = [s for s in ["42", "hello", "100"] if (n := s.isdigit())]

print(nums)  # ['42', '100']

60 099

🔋 PikaPython — ультралегкий интерпретатор Python для микроконтроллеров. Проект позволяет запускать Python-код на устройствах с 4 КБ RAM и 64 КБ Flash. Не требует операционной системы и работает через REPL по UART. Инструмент имеет встроенный прекомпилятор для автоматической генерации биндингов C-функций из .pyi файлов. Есть готовые BSP для популярных MCU и демо-проекты. 🤖 GitHub @pythonl

60 099

Твой шанс попасть в ИТ — совершенно бесплатно. «Школа 21» от Сбера — это бесплатная школа цифровых технологий. Здесь нет преподавателей, лекций и зубрёжки. Всё — через практику и работу в команде. 📌 Что внутри: — кампусы, которые работают 24/7 в Москве, Уфе, Казани, Новосибирске, Белгороде, Липецке, Нижнем Новгороде и других городах России. — возможность совмещать с работой или учебой в вузе. — сюда поступают независимо от образования: 50% участников пришли без опыта в ИТ. — гарантированная стажировка в ИТ-компании. — востребованные профессии: разработчик, devops/sre-инженер, data scientist, qa-инженер, специалист по кибербезопасности, бизнес- и системный аналитик. ⏳ Не упускай возможность — подавай заявку прямо сейчас: https://21-school.ru/ Реклама. Заказчик АНО «Школа 21» ИНН 7736316133