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

60 115

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

60 115

🖼️✨ 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

60 115

🚀 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

60 115

📌 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

60 115

🖥 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

60 115

🎧 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

60 115

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

60 115

🤯💣 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)

60 115

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

60 115

Выходим на новый уровень для удобной работы над ИТ-продуктами Свежий релиз SourceCraft — когда AI, Git и безопасность работают синхронно. Специальная ИИ-система проверяет безопасность кода и оформляет найденные уязвимости в карточки прямо на платформе. Для команд: — поддержка Gitlab CI/CD YAML, удобные инструменты релизов и web-интерфейс для решения конфликтов в PR. Для безопасности: — дашборд уязвимостей по всем репозиториям, страница Code Scanning для SAST, rescan и список библиотек с уязвимостями в SCA. — пройдена оценка соответствия требованиям ФЗ-152, PCI DSS, ГОСТ 57580. Обновлён UI для CI/CD и появились Telegram-уведомления. Работаем дальше Подробнее в канале

60 115

💀➡️ Большинство кодеров не знают про это ускорение в Python Одна из самых недооценённых оптимизаций в Python — вынесение повторяющихся вычислений в локальные переменные. Причина проста: доступ к локальной переменной в CPython *в 2–3 раза быстрее*, чем к глобальной или атрибуту модуля. Особенно важно в циклах и горячих участках кода.


import math

# Медленнее: math.sqrt вызывается через глобальное пространство имён
def slow(nums):
    return [math.sqrt(x) for x in nums]

# Быстрее: ссылка на функцию закэширована в локальной переменной
def fast(nums):
    sqrt = math.sqrt
    return [sqrt(x) for x in nums]

# Ещё пример: длину списка лучше сохранить локально
def sum_fast(nums):
    total = 0
    ln = len(nums)  # локальная ссылка быстрее
    for i in range(ln):
        total += nums[i]
    return total

60 115

🌍🤖 GigaWorld-0: Модели мира GigaWorld-0 - это унифицированная платформа для обучения Vision-Language-Action, использующая генерацию видео и 3D моделирование. Она обеспечивает создание разнообразных и реалистичных последовательностей, что делает её мощным инструментом для разработки эмбодированных ИИ. 🚀Основные моменты: - Интеграция видео и 3D генерации для физической реалистичности. - Поддержка текстовых подсказок для генерации видео. - Модели доступны на Hugging Face для быстрого старта. - Открытый исходный код с лицензией Apache 2.0. 📌 GitHub: https://github.com/open-gigaai/giga-world-0 #python

60 115

📝 Редактирование PDF с помощью ИИ 🚀 Nano PDF - это CLI инструмент для редактирования PDF-документов с использованием естественных языковых запросов. Он позволяет изменять слайды, добавлять новые и сохранять текстовый слой благодаря OCR. Инструмент использует модель Gemini 3 Pro Image для быстрого и качественного редактирования. 🚀 Основные моменты: - Редактирование слайдов по текстовым командам - Генерация новых слайдов в стиле существующих - Поддержка многопоточной обработки - Сохранение текстового слоя PDF 📌 GitHub: https://github.com/gavrielc/Nano-PDF #python @pythonl

60 115

🖥 Django 6.0 вышел - крупное обновление фреймворка Вышел Django 6.0, и это одно из самых насыщенных обновлений за последнее время. Релиз добавляет функциональность, которую разработчики долго закрывали сторонними библиотеками или кастомными решениями. Что нового и действительно важно: Поддержка template partials из коробки Теперь Django умеет частичные шаблоны на уровне фреймворка. Это упрощает структуру HTML, повышает переиспользуемость и делает шаблоны чище и понятнее без лишних include-хаков. Нативный фреймворк для фоновых задач В Django появился встроенный механизм для background tasks. Для многих проектов это означает, что Celery или RQ больше не обязательны для базовых задач — отложенные и асинхронные операции можно реализовать стандартными средствами. Встроенная система Content Security Policy (CSP) Django 6.0 получил полноценную поддержку CSP. Это серьёзный шаг в сторону безопасности по умолчанию и защита от XSS и других атак без внешних middleware. Современный email API с нормальной Unicode-поддержкой Работа с email стала более предсказуемой и дружелюбной к Unicode, что особенно важно для международных проектов и сложных шаблонов писем. Жизненный цикл версий Django 5.2 больше не имеет mainstream-поддержки. Разработчикам рекомендуется переходить на 6.0, чтобы получать новые возможности, обновления безопасности и улучшения платформы. Django продолжает двигаться в сторону «batteries included», но делает это аккуратно и прагматично. Django 6.0 снижает зависимость от внешних библиотек, усиливает безопасность и делает повседневную разработку заметно удобнее. Это релиз, который стоит внимательно изучить и запланировать апгрейд. https://www.djangoproject.com/weblog/2025/dec/03/django-60-released/ @pythonl

60 115

🚀 Интерактивный помощник для Кодина 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

60 115

🚀 PYTHON В DOCKER: УСКОРЯЕМ СБОРКУ! Если ваш Python-приложение в Docker работает медленно при старте или «греет» CPU, проблема часто в том, что Docker пересобирает зависимости каждый раз. Хитрый приём: замораживайте зависимости в отдельный слой и используйте .dockerignore, чтобы локальные файлы не ломали кеш. Так Docker перестаёт пересобирать pip-пакеты и старт проекта ускоряется в разы.


 для оптимизации Python-сборки
FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

Слой с зависимостями (кешируется!)

COPY requirements.txt .

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

Теперь копируем код (не ломает кеш pip)

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

60 115

Т-Банк ищет стажеров Хотите начать карьеру в бигтехе без опыта? В 2024 году это сделали больше тысячи студентов. 75% из них остались в команде и сегодня работают над продуктами, которыми пользуются миллионы. Стажеры здесь не остаются один на один с трудностями. С первого дня рядом менторы и команда, которая помогает разобраться в новых задачах, поддерживает и делится опытом. Вас ждет оплачиваемая стажировка с официальным оформлением и гибким графиком, чтобы совмещать работу с учебой. Что ждет новых участников стажировки: — восемь направлений на выбор: разработка, аналитика, QA, SRE и другие; — погружение в бизнес-задачи с первого дня; — работа над продуктами, которыми пользуются миллионы; — возможность работать удаленно или в офисе; — комьюнити, где вы быстро почувствуете себя своим. Подайте заявку на оплачиваемую стажировку уже сейчас

60 115

⚡ Git Cheatsheet - коротко и по делу Настройка git config --global user.name "Name" — задать имя git config --global user.email "email" — задать почту git config --list — показать настройки Старт git init — создать репозиторий git clone url — клонировать репо Стейджинг и коммиты git status — статус git add . — добавить все изменения git reset file — убрать из стейджа git commit -m "msg" — коммит git commit --amend — исправить последний коммит Ветки git branch — список git branch name — создать git checkout -b name — создать и перейти git branch -d name — удалить Merge и Rebase git merge branch — слить ветку git merge --abort — отменить git rebase branch — перебазирование История git log --oneline — компактная история git log --graph --all — граф git diff — показать изменения Откат git restore file — вернуть файл git reset --soft HEAD~1 — откатить коммит, сохранить изменения git reset --hard HEAD~1 — откатить и удалить изменения git clean -f — удалить лишние файлы Удалённые репозитории git remote -v — список git push origin branch — запушить git pull — получить изменения git fetch — только забрать Теги git tag — список git tag name — создать git push origin --tags — отправить теги Stash git stash — сохранить изменения git stash list — список git stash apply — применить Поиск и анализ git blame file — кто менял строки git grep "text" — поиск git bisect — бинарный поиск бага Продвинутое git cherry-pick commit — взять коммит git revert commit — отменить коммит через новый git submodule add url — добавить сабмодуль Полезно сохранить под рукой.

60 115

📝 Как быстро объяснить проект коллеге, если не знаешь, с чего начать Иногда проще ответить на вопросы новичка, чем структурировать рассказ самому. Но когда сервис большой, а процессов много, легко запутаться: что упомянуть первым, какие детали важны, а что можно оставить на потом. Голосовой ИИ-помощник ГигаЧат подсказывает, как выстроить объяснение так, чтобы оно было понятным с первого раза. 📌 В итоге один короткий диалог превращается в ясное объяснение, которое не требует пересказывать всё снова. Слушаем! @pythonl

60 115

🏎️ F1 Race Replay: Визуализация гонок Формулы 1 🏁 Приложение на Python для интерактивного воспроизведения гонок Формулы 1 с графическим интерфейсом. Позволяет отслеживать позиции гонщиков в реальном времени, отображать текущие круги и статус водителей, а также управлять воспроизведением с помощью удобных контролов. 🚀 Основные моменты: - Визуализация гонок с реальными позициями на треке - Живое обновление позиций гонщиков и их состояния - Интерактивные элементы управления воспроизведением - Подробная информация о телеметрии выбранных гонщиков - Возможность настройки интерфейса и обработки данных 📌 GitHub: https://github.com/IAmTomShaw/f1-race-replay #python