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 218 Technologies & Applications2 197...

📈 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 2 197 in the Technologies & Applications category and 10 218 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 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -587 over the last 30 days and by -16 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.69%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.68% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 4 023 views. Within the first day, a publication typically gains 2 212 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 05 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

-1624 hours

-1347 days

-58730 days

4 023

Post views

~ 2 21224 hours

~ 2 71548 hours

6.69%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

60 121

⚡️ Приём на Python под высокой нагрузкой: ограничивай конкуренцию сам, а не доверяй это ОС. Вместо тысячи одновременных задач делай очередь + фиксированное число воркеров. Так ты: - не убиваешь БД/внешний сервис шторма́м запросов - контролируешь задержки - получаешь естественный backpressure Пример для I/O-нагрузки (HTTP запросы) с asyncio:


import asyncio
import aiohttp
from time import perf_counter

URLS = [
    "https://example.com"
    for _ in range(10_000)  # много запросов под нагрузкой
]

MAX_CONCURRENCY = 100  # ограничиваем параллелизм
QUEUE_SIZE = 1_000      # ограничиваем длину очереди (backpressure)


async def worker(name: int, queue: asyncio.Queue, session: aiohttp.ClientSession):
    while True:
        url = await queue.get()
        if url is None:  # сигнал завершения
            queue.task_done()
            break

        try:
            async with session.get(url, timeout=5) as resp:
                await resp.text()  # или resp.read()
                # здесь твоя логика обработки
        except Exception as e:
            # логируй, но не падай
            print(f"[worker {name}] error: {e}")

        queue.task_done()


async def main():
    queue = asyncio.Queue(maxsize=QUEUE_SIZE)

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # поднимаем ограниченное число воркеров
        workers = [
            asyncio.create_task(worker(i, queue, session))
            for i in range(MAX_CONCURRENCY)
        ]

        # кидаем задачи в очередь
        for url in URLS:
            await queue.put(url)

        # шлём сигнал завершения воркерам
        for _ in workers:
            await queue.put(None)

        # ждём, пока всё отработает
        await queue.join()

        # аккуратно завершаем воркеров
        for w in workers:
            await w


if __name__ == "__main__":
    t0 = perf_counter()
    asyncio.run(main())
    print(f"Done in {perf_counter() - t0:.2f}s")

Суть приёма: Вместо «одна корутина на каждый запрос» ты держишь фиксированный пул воркеров. Очередь с maxsize работает как предохранитель: если бэкенд/БД не успевают, продюсер начинает тормозиться. Такой подход гораздо стабильнее под всплесками трафика, чем голый gather на десятки тысяч задач. @pythonl

60 121

🖥 На Stepik вышел курс, который учит работать с Docker на реальных проектах. Владение Docker - навык, который отличает новичка от профи, Сегодня почти всё разворачивается в контейнерах. Если ты не умеешь работать с Docker, ты медленнее, зависим от чужих настроек и постоянно ловишь баги «у меня локально работает». • как упаковывать проекты в контейнеры • как поднимать целые системы за минуты • как избегать типичных ошибок в продакшене • как делать стабильные и повторяемые окружения •в нем разобраны все возможные ошибки Только практика и реальные кейсы от авторов Docker Академии- с нуля до уверенного уровня. 🎁 Скидка 40 процентов действует 48 часов 👉 Записывайся и сделай Docker своим настоящим рабочим инструментом.

60 121

🔥 Год ChatGPT Plus бесплатно: экономим 20 000 рублей Нашли рабочую лазейку в правилах OpenAI. Вы получаете полноценный аккаунт без лимитов и с доступом ко всем топовым моделям. Инструкция (займет 2 минуты): 1️⃣ Переходим на сервис временной почты: https://em.bjedu.tech/en/ 2️⃣ Важно: в списке доменов выбираем erzi me. 3️⃣ Регистрируем новый аккаунт ChatGPT на этот адрес. 4️⃣ Получаем код подтверждения в почту - готово! ⚡️ Проверили, пока еще работает

60 121

📄🚀 Qwen-Doc: Открытые проекты по пониманию документов Qwen-Doc — это репозиторий, посвященный ИИ для работы с документами, разработанный командой Tongyi-Zhiwen. Здесь собраны исследования и практики, направленные на улучшение обработки сложных документов с помощью современных технологий, включая обучение с подкреплением и долгосрочное понимание контекста. 🚀Основные моменты: - Модели для долгосрочного понимания документов. - Использование обучения с подкреплением для улучшения ИИ. - Открытые данные и методологии для сообщества. - Проекты QwenLong-L1 и QwenLong-L1.5 с передовыми алгоритмами. - FRAMEWORK SPELL для автономного генерации обучающих данных. 📌 GitHub: https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc #python

60 121

🧮 CoolCalculator: Мини-язык программирования для вычислений CoolCalculator — это консольный калькулятор, который поддерживает пользовательские переменные и функции, рекурсию и локальные области видимости. Он предназначен для изучения парсинга и оценки выражений, а не только для численных вычислений. 🚀Основные моменты: - Поддержка пользовательских переменных и функций - Рекурсивные вызовы и перегрузка функций - Многострочный ввод и последовательное выполнение - Автоматическое создание несуществующих переменных - Удобный синтаксис для работы с выражениями 📌 GitHub: https://github.com/YaroslavPryatkin/CoolCalculator

60 121

⚡️ Wavelet Matrix - структура данных, которая делает сложные запросы быстрыми Wavelet Matrix позволяет хранить последовательности так, чтобы работать с ними молниеносно и компактно. 🔥 Что умеет библиотека: - rank - сколько раз элемент встречается до позиции - select - где находится k-е вхождение элемента - quantile - k-й по величине элемент на отрезке - top-k - самые частые элементы на диапазоне И всё это — за логарифмическое время и с экономией памяти. Чем полезен - работает быстрее, чем наивные структуры - меньше памяти, чем обычные массивы - подходит для поиска, индексирования, сжатия, аналитики Wavelet Matrix - это пример того, как «умные» структуры данных дают реальные ускорения, а не просто красивая теория. Если интересуешься алгоритмами - этот репозиторий точно стоит сохранить. Репозиторий: https://github.com/math-hiyoko/wavelet-matrix @pythonl

60 121

🐍 Стоит ли аннотировать каждую переменную в Python? Разберёмся спокойно и без фанатизма. Что вообще такое аннотации типов В Python можно указывать типы у переменных, аргументов и функций. Это помогает IDE, линтерам и статическим анализаторам находить ошибки в коде. Простой пример:


x: int = 10
name: str = "Alice"

Аргументы ЗА аннотации везде • код становится явнее • IDE лучше подсказывает • меньше скрытых ошибок • полезно в больших проектах и командах Аргументы ПРОТИВ • код становится грязнее • в простом коде типы и так очевидны • аннотации отвлекают от логики программы • иногда разработчики подгоняют код под типы, вместо хорошего дизайна программы Например, так делать смысла мало:


a: int = 0      # избыточно
count = 0       # и так понятно

Но если структура сложная, аннотация действительно помогает:



result: dict[str, list[int]] = {}

Где же истина Опытные разработчики сходятся на том, что: ✔ аннотировать функции, API и сложные структуры - полезно ✖ аннотировать каждую локальную переменную - перебор Аннотации - это инструмент для ясности, а не чек-лист, который нужно заполнять до последней строчки. Используй их там, где они помогают понять коди не заставляй Python выглядеть как Java ради галочки 🙂 ⚡️ Подробнее: https://uproger.com/🐍-nuzhno-li-annotirovat-kazhduyu-peremennuyu-v-pythonpodrobnyj-razbor-bez-fanatizma/ @pythonl

60 121

⚡️ Qcrawl - простой и быстрый веб-краулер Qcrawl - это open-source проект краулера, написанный на Go, предназначенный для эффективного сбора страниц из интернета и обработки ссылок. Это: • легковесный веб-краулер • ориентирован на масштабируемость и простоту Основные возможности • параллельная загрузка страниц • polite crawling (учёт robots.txt, ограничения на частоту запросов) • управление глубиной обхода • обработка и нормализация ссылок • гибкая архитектура для кастомных обработчиков контента • подходит для задач сбора данных из веба • хорошая база для собственных crawler-ботов • легко адаптируется под свои сценарии (парсинг, индексация, анализ) Репозиторий содержит примеры запуска, конфигурации глубины и очередей, а также модули для безопасной загрузки страниц. Если вам нужен краулер без лишнего «тяжелого» функционала, Qcrawl может стать отличной отправной точкой. GitHub: github.com/crawlcore/qcrawl

60 121

🧩 dataclass vs Pydantic - большая разница в валидации данных Когда ваши Python-модели растут, dataclass быстро превращается в ад из if-else внутри post_init: ❌ ручные проверки ❌ раздувающийся код ❌ сложнее читать и поддерживать Pydantic решает это элегантно: ✅ встроенные ограничения прямо в определении полей ✅ автоматическая валидация ✅ понятные сообщения об ошибках То, что dataclass требует вручную - Pydantic делает автоматически. Если вы работаете с API, формами, БД или конфигурациями - Pydantic почти всегда лучше выбор. @pythonl

60 121

👩‍💻 Репозиторий с вопросами для собеседований по Python без воды и сюрпризов Собеседование по Python - это не только рассказ про проекты. Чаще всего проверяют базу и понимание деталей: почему is — не ==, как работают генераторы, что происходит с памятью и где подводные камни ООП. Для этого есть отличный репозиторий python_interview_questions. Что внутри 📌 - часто задаваемые вопросы для junior, middle и выше - теория с понятными объяснениями - примеры кода, а не сухие определения - темы от синтаксиса до внутренних механизмов Python Зачем он реально полезен ⚡️ - помогает разобраться в «подкапотной» логике языка - учит формулировать ответы, а не просто знать факт - идеально подходит для быстрого повторения перед интервью - снижает риск растеряться на каверзных вопросах Хороший способ системно подготовиться к Python-собесу и понять, где у тебя слабые места. https://github.com/yakimka/python_interview_questions

60 121

🎤 Инновационная система распознавания речи Fun-ASR Fun-ASR — мощная модель распознавания речи, обученная на миллионах часов аудиоданных. Она поддерживает 31 язык и обеспечивает высокую точность в сложных условиях, таких как шумные помещения. Модель адаптирована для профессиональных терминов в таких областях, как образование и финансы. 🚀 Основные моменты: - Высокая точность распознавания до 93% в шумных условиях. - Поддержка 31 языка с акцентом на восточноазиатские языки. - Оптимизация для распознавания диалектов и региональных акцентов. - Способность распознавать текст песен на фоне музыки. 📌 GitHub: https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR @pythonl #python

60 121

📝 Редактирование PDF с помощью ИИ 🚀 Nano PDF - это инструмент командной строки для редактирования PDF-документов с использованием естественного языка. Он позволяет вносить изменения в слайды, добавлять новые и сохранять текстовый слой с помощью OCR. Работает на базе модели Gemini 3 Pro Image. 🚀 Основные моменты: - Редактирование слайдов по текстовым командам - Генерация новых слайдов в стиле существующих - Поддержка многопоточной обработки для повышения скорости - Сохранение текстового слоя с помощью OCR 📌 GitHub: https://github.com/gavrielc/Nano-PDF #python

60 121

🚀 TurboDiffusion - генерация видео в 100–205× быстрее на одной RTX 5090. Всего 1.8 секунды на качественное 5-секундное видео. Как это удалось: - SageAttention - Sparse-Linear Attention (SLA) - rCM Комбинация даёт редкий эффект: и скорость, и качество без компромиссов. Это уже не демо-магия, а реальный шаг к быстрому локальному video generation. GitHub: https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion @pythonl

60 121

🚀 AI Agents for Android Apps Библиотека для автоматизации работы с нативными Android-приложениями. Идеально подходит для мобильных рабочих процессов в логистике, экономике на заказ и других отраслях, где ноутбук неуместен. Позволяет значительно ускорить выполнение задач и сократить затраты. 🚀 Основные моменты: - Автоматизация процессов на Android-устройствах - Снижение затрат на 95% по сравнению с традиционными методами - Поддержка различных мобильных приложений - Быстрая реакция — менее 1 секунды на действие - Идеально для логистики и мобильного обслуживания 📌 GitHub: https://github.com/actionstatelabs/android-action-kernel

60 121

🚀 PyTogether - Google Docs для Python-кода PyTogether - это браузерная IDE для Python с совместной работой в реальном времени. Несколько человек могут писать и запускать код одновременно, видеть курсоры друг друга и общаться прямо внутри редактора. Что умеет: • Совместное редактирование Python-кода (live-collaboration) • Запуск Python прямо в браузере через Pyodide • Чат и голосовая связь внутри IDE • Живые курсоры, выделения и заметки • Простая авторизация и проекты для команд • Никакой установки — всё работает в браузере Кому подойдёт: • Обучение и менторство • Парное программирование • Онлайн-курсы и воркшопы • Быстрые разборы кода и собесы Технологии под капотом: Python (Django, DRF), WebSockets + Y.js для синхронизации, React + CodeMirror, Redis и PostgreSQL. Всё open-source под MIT-лицензией. Хороший пример того, как современные web-технологии превращают IDE в социальный инструмент для обучения и командной работы. https://github.com/SJRiz/pytogether

60 121

Автоматизируйте 80% ручной работы с помощью Python ✋ А именно: 🧩 избавьтесь от рутины и ошибок 🧩 ускорьте рабочие процессы 🧩 освободите время для более интересных дел 🧩 повысьте эффективность работы с инфраструктурой и свою ценность как инженера Все это — с помощью курса «Python для инженеров». Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам. Выбирайте любой из трех форматов: ✅ Соло, если вы уверены в своих силах и не нуждаетесь в фидбеке ✅ Эксперт, если вам нужен код-ревью от экспертов и сертификат об обучении ✅ Эксперт+, если вам нужен закрытый Telegram-чат с экспертами и итоговый проект для портфолио Познакомиться с программой и выбрать подходящий формат — по ссылке ⬅️

60 121

Новая работа MIT: LLM, который видит и меняет состояние Python В MIT предложили подход, при котором языковая модель работает не только с текстом, а напрямую с живым состоянием Python-кода - переменными, объектами в памяти и текущей точкой выполнения. Подход называется NIGHTJAR. Главный результат В экспериментах NIGHTJAR сократил объем кода в среднем на 39.6% без потери корректности. В чем была проблема Обычная LLM: - читает текст - генерирует текст - не видит реальные данные программы Поэтому типичный пайплайн выглядит так: - данные сериализуются в текст - отправляются модели - ответ парсится - программа вручную обновляется Много glue-кода, много мест для ошибок. Что меняет совместное состояние Shared state полностью меняет модель взаимодействия: - LLM может читать и писать переменные - изменять объекты прямо в памяти - останавливать и пропускать циклы - работать с текущим состоянием выполнения Модель не «рассуждает о коде», она с ним взаимодействует. Как это реализовано LLM не получает прямой доступ к памяти. Она отправляет небольшие команды: - прочитать переменную - записать значение - обновить объект - выйти из цикла Python-обработчик выполняет эти команды. Такой контракт авторы называют natural function interface. Результаты На бенчмарке SPSBench с 25 программами: - корректность осталась на уровне ручной интеграции или выше - код стал заметно короче - но время выполнения иногда росло до 4.3 раза Причина проста - каждое обращение к состоянию может требовать отдельного вызова модели. Почему это важно - меньше шаблонного glue-кода - проще писать сложную логику с участием LLM - шаг к более тесной интеграции AI и runtime - фундамент для новых агентных и интерактивных систем Это не про ускорение. Это про изменение архитектуры взаимодействия между программой и моделью. 📌 Статья: arxiv.org/abs/2512.14805 #AI #LLM #Python

60 121

🖥 python-injection - практический сборник уязвимостей в Python python-injection - это репозиторий с наглядными примерами инъекций и небезопасных паттернов в Python-коде, которые регулярно встречаются в реальных проектах. Проект показывает, как «обычный» Python-код превращается в уязвимость, если не понимать, как именно работают интерпретатор, библиотеки и внешние вызовы. Что внутри: - Command Injection через os.system, subprocess, shell=True - SQL Injection при неправильной работе с запросами - Code Injection через eval, exec, pickle - Path Traversal и небезопасная работа с файлами - Template Injection - Примеры небезопасной десериализации - Реальные анти-паттерны из production-кода Главная ценность репозитория — код, а не теория: - есть уязвимый пример - есть объяснение, почему он опасен - понятно, как именно происходит атака Подходит для: - Python-разработчиков - backend-инженеров - security-энтузиастов - code review и обучения безопасному программированию Если ты пишешь Python и думаешь, что «у нас же не веб» - этот репозиторий стоит открыть. pip install python-injection https://github.com/100nm/python-injection

60 121

Repost from Kremniy; | Александр Дмитриев

Roadmap по Python Привет! По немногочисленным просьбам, решив, что давно не радовал вас чем-то полезным, а только прогревал на стартапы и YouTube, посоветовавшись со знакомым питонистом, я подготовил Roadmap по Python — аналогичный моему Roadmap'у по Go. Я разместил его под Go-шным roadmap'ом. Всем, кому актуально, прошу посмотреть и написать свои правки, идеи, предложения! Go & Python Roadmap 2025 😎 Реклама. Дмитриев А.С. ИНН 501214283070. erid: 2W5zFHbfpL8