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 177 Technologies & Applications2 166...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 980 subscribers, ranking 2 166 in the Technologies & Applications category and 10 177 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 980 subscribers.

According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -317 over the last 30 days and by -26 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.50% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 3 684 views. Within the first day, a publication typically gains 2 067 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
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 28 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.

58 980

Subscribers

-2624 hours

+837 days

-31730 days

3 684

Post views

~ 2 06724 hours

~ 2 52848 hours

6.25%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

58 980

🧩 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

58 980

👩‍💻 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

58 980

🎤 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

58 980

📝 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

58 980

🚀 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

58 980

🚀 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

58 980

🚀 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

58 980

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 ⬅️

58 980

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

58 980

🖥 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

58 980

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

58 980

🖼️✨ Qwen-Image-Layered: Модель для многослойной обработки изображений Qwen-Image-Layered позволяет разбирать изображения на несколько RGBA слоев, обеспечивая возможность редактирования каждого слоя независимо. Это открывает новые горизонты для редактирования, позволяя выполнять операции с высоким качеством, такие как изменение размера и перекраска, без влияния на другие элементы. 🚀Основные моменты: - Декомпозиция изображений на независимые слои. - Поддержка высококачественного редактирования. - Гибкость в количестве слоев для декомпозиции. - Возможность редактирования с сохранением целостности других слоев. - Интуитивно понятный интерфейс для работы с изображениями. 📌 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered #python

58 980

🚀 Интерактивный помощник для Кодинга Mistral Vibe Mistral Vibe - это командный интерфейс для взаимодействия с кодом, который позволяет использовать естественный язык для выполнения задач. Он предлагает мощные инструменты для работы с файлами, поиска кода и управления версиями, обеспечивая удобный и интуитивный опыт. 🚀 Основные моменты: - Интерактивный чат с AI для выполнения запросов. - Набор инструментов для манипуляции файлами и выполнения команд. - Автоматическое сканирование структуры проекта для контекстной информации. - Высокая настраиваемость через конфигурационные файлы. - Поддержка UNIX и Windows. 📌 GitHub: https://github.com/mistralai/mistral-vibe @pythonl

58 980

📌 Подробная шпаргалка по командам Docker Удобный и практичный референс для повседневной работы с Docker: образы, контейнеры, сети, тома и Docker Compose. 🐋 Общие команды Docker - docker --version — версия Docker - docker info — информация о системе Docker - docker help — список доступных команд - docker <command> --help — помощь по конкретной команде 📦 Работа с образами - docker pull <image> — скачать образ из реестра - docker images — список локальных образов - docker build -t name:tag . — собрать образ из Dockerfile - docker tag <image> <repo>:<tag> — назначить тег образу - docker rmi <image> — удалить образ - docker image prune — удалить неиспользуемые образы - docker image prune -a — удалить все неиспользуемые, включая невисячие 🚀 Контейнеры: запуск и управление - docker run <image> — запустить контейнер - docker run -d <image> — запуск в фоне - docker run -it <image> bash — интерактивный режим - docker ps — активные контейнеры - docker ps -a — все контейнеры - docker stop <container> — остановить контейнер - docker start <container> — запустить остановленный - docker restart <container> — перезапуск - docker rm <container> — удалить контейнер - docker rm -f <container> — принудительно удалить - docker logs <container> — логи контейнера - docker exec -it <container> bash — войти внутрь контейнера - docker inspect <container> — подробная информация (JSON) 🧹 Очистка и обслуживание - docker container prune — удалить все остановленные контейнеры - docker image prune — удалить неиспользуемые образы - docker volume prune — удалить неиспользуемые тома - docker network prune — удалить неиспользуемые сети - docker system prune — очистить всё неиспользуемое - docker system prune -a — максимально агрессивная очистка - docker system df — использование диска Docker’ом 📊 Мониторинг и отладка - docker stats — использование CPU и памяти контейнерами - docker top <container> — процессы внутри контейнера - docker diff <container> — изменения файловой системы контейнера 🌐 Сети Docker - docker network ls — список сетей - docker network inspect <network> — информация о сети - docker network create <name> — создать сеть - docker network rm <name> — удалить сеть 💾 Docker Volumes - docker volume ls — список томов - docker volume inspect <volume> — информация о томе - docker volume create <name> — создать том - docker volume rm <name> — удалить том ⚙️ Docker Compose - docker compose up — запустить сервисы - docker compose up -d — запуск в фоне - docker compose down — остановить и удалить всё - docker compose build — пересобрать образы - docker compose pull — скачать образы - docker compose logs — логи всех сервисов - docker compose ps — статус сервисов - docker compose restart — перезапуск 🧠 Полезные советы - Используй --rm, чтобы контейнер удалялся после выполнения - Проверяй размер Docker-данных через docker system df - Для отладки всегда полезен docker inspect - Регулярно чисти систему, чтобы Docker не съел весь диск Эта шпаргалка закрывает 90% повседневных задач при работе с Docker - от локальной разработки до продакшена. @pythonl

58 980

🖥 Как уменьшить Docker-образ в 10+ раз - понятный и практичный разбор. Размер Docker-образа - это не косметика. Он напрямую влияет на: - скорость CI/CD - время деплоя - cold start контейнеров - расходы на storage и трафик В примере ниже образ удалось сократить с 588 MB до 47.7 MB - почти на 92%. Вот какие приёмы реально дают эффект. 1) Выбор базового образа - самое важное решение Полный python:3.9 тянет за собой: - лишние системные утилиты - документацию - dev-пакеты Переход на python:3.9-alpine: - в разы меньше размер - быстрее скачивание - меньше attack surface Это первый и самый крупный выигрыш. 2) Оптимизация слоёв Docker Каждый RUN, COPY, ADD - это новый слой. Много мелких инструкций = раздув образа. Правило: - объединяй связанные команды - удаляй временные файлы в том же RUN Меньше слоёв - меньше вес - быстрее сборка. 3) .dockerignore - бесплатная оптимизация, которую часто забывают Без .dockerignore в build context улетает всё: - .venv - .cache - .git - временные файлы Это: - увеличивает размер контекста - замедляет сборку - иногда ломает кеширование .dockerignore должен быть всегда. Без исключений. 4) Multi-stage build - must-have для продакшена Одна из самых мощных техник. Идея простая: - stage 1 - сборка, компиляция, зависимости - stage 2 - только то, что нужно для запуска В финальном образе: - нет build-инструментов - нет лишних библиотек - только runtime Результат: - меньше размер - меньше уязвимостей - быстрее старт Итоговый эффект: - 588 MB -> 47.7 MB - −91.89% размера - быстрее CI - быстрее деплой - дешевле инфраструктура Главный вывод: маленькие оптимизации накапливаются. Каждый сэкономленный мегабайт: - ускоряет каждый pull - ускоряет каждый deploy - масштабируется вместе с вашей системой Оптимизация Docker - это не микрооптимизация. Это инженерная гигиена. @pythonl

58 980

🎧 Модель аудиоразмышлений Step-Audio-R1 Step-Audio-R1 — первая аудиомодель, которая преодолевает проблему "обратного масштабирования", улучшая производительность при увеличении вычислительных ресурсов. Используя метод MGRD, модель фокусируется на акустическом анализе, что позволяет ей эффективно обрабатывать аудиоданные. 🚀 Основные моменты: - Успешно решает проблему "обратного масштабирования" - Сравнима с Gemini 3 по аудиобенчмаркам - Инновационный подход к обучению через акустические особенности - Доступна для использования на Hugging Face и ModelScope 📌 GitHub: https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio-R1 @pythonl

58 980

Аналитика, которая скрывает больше, чем кажется Каждый день мы пользуемся продуктами, за которыми стоят тщательно продуманные эксперименты и A/B-тесты. Мы видим только интерфейс, а аналитики изучают поведение миллионов пользователей и формируют гипотезы на основе собранных данных. Даже мелкие изменения — например, баннер, цвет кнопки или порядок элементов на странице — могут сильно повлиять на бизнес-показатели. Именно специалисты по данным помогают компаниям принимать решения, опираясь на такие эксперименты. Развивайте свои навыки в аналитике данных с курсом онлайн-школы karpovꓸcourses, созданной одним из самых читаемых аналитиков России по данным NEWHR — Анатолием Карповым. Обучение максимально приближено к реальной работе: за 5,5 месяцев вы освоите полный стек навыков — от SQL и Python до A/B-тестирования. Преподают практики, а не теоретики: Анатолий Карпов, Роман Бунин, Анастасия Кузнецова и Анастасия Зеленова — востребованные аналитики, которые точно знают, какие компетенции помогут построить успешную карьеру. После большинства онлайн-курсов новичкам сложно устроиться на первую работу — работодатели не всегда доверяют формальному образованию. С выпускниками karpovꓸcourses ситуация другая: их ценят на рынке, а во многих вакансиях прямо указывают, что кандидаты после karpovꓸcourses получают приоритет при отборе Освойте навыки, которые действительно ценят работодатели: https://clc.to/erid_2W5zFJUaHB6 Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJUaHB6

58 980

🤯💣 PYTHON ТРЮК ПО УСКОРЕНИЮ #python Совет по Python: если в цикле много обращений к атрибутам объекта или модуля — вынеси их в локальную переменную. Доступ к локалам работает быстрее, чем к атрибутам, поэтому такой приём иногда ускоряет код на 20–50 процентов.


#медленно — каждый проход лезет в атрибут
for i in range(10_000_000):
    x = obj.value

#быстрее — сохрани ссылку заранее
val = obj.value
for i in range(10_000_000):
    x = val

#ещё пример — кешируем функцию
import math
sqrt = math.sqrt
for i in range(1_000_000):
    r = sqrt(i)

58 980

Repost from Machinelearning

📌 Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности. Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет. Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки. Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта. Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов. На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов. Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Tutorial #Karpaty