Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 60 044 subscribers, ranking 2 207 in the Technologies & Applications category and 10 239 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 044 subscribers.
According to the latest data from 07 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -567 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 6.93%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.38% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 163 views. Within the first day, a publication typically gains 2 030 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 18.
- 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 08 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.
60 044
Subscribers
-1624 hours
-1237 days
-56730 days
Posts Archive
60 036
Repost from Machinelearning
🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.
По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.
cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.
Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.
Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.
▶️Установка и тест на примере из репозитория:
# Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric
# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms60 036
+1
🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.
По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.
cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.
Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.
Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.
▶️Установка и тест на примере из репозитория:
# Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric
# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms60 036
🔍 Наглядное сравнение производительности нескольких языков программирования при выполнении 1 млрд итераций в цикле!
@pythonl
60 036
7–8 декабря проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python или C++, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь.
Подавайте заявку до 4 декабря — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с семью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
60 036
⚡️ Эндрю Нг, основатель DeepLearningAI и Coursera только что выпустил новый пакет Python с открытым исходным кодом.
Быстрая смена моделей через простой строковый идентификатор. Гибкая и простая в использовании и библиотека.
Одна строка для переключения между любыми LLM:
OpenAI ➝ "openai:gpt-4o"
Claude ➝ "антропный:claude-3-5-sonnet"
Лама ➝ "оллама:ллама3"
pip install aisuite
GitHub: https://github.com/andrewyng/aisuite60 036
60 036
🖥 Easy Animate 12B
Комплексное решение для генерации видео высокого разрешения и большой продолжительности, основанное на технологии Transformer Diffusion.
Обновлен до версии 5, поддерживает генерацию видео с разрешением до 1024x1024, 49 кадров, 6 с, 8 кадров в секунду, с расширенным масштабом модели до 12B, включает структуру MMDIT и позволяет управлять моделями с различными входными данными.
🖥 Github
@pythonl
60 036
🐍 Начните программировать на Python - бесплатно!
Курс по основам Python с наставником — напишете первый мини пет-проект в портфолио за 14 дней.
🔹 72 урока в онлайн-тренажере.
🔹 4 живых вебинара.
🔹 Закрытый telegram-чат для поддержки 24/7.
🔹 Полезные материалы с собой.
А главное при поддержке наставника: попробуйте быстро, просто и без ошибок.
📍Старт курса: уже 3 декабря!
60 036
60 036
🖥 Paramiko — библиотека, реализующая протокол SSHv2 на языке Python!
🌟 Эта библиотека предоставляет функциональность как для SSH-клиентов, так и для серверов, включая такие возможности, как удаленное выполнение команд и безопасная передача файлов. Она используется как основа для более высокоуровневых инструментов, таких как Fabric, которые предназначены для автоматизации задач администрирования серверов.
🔐 Лицензия: LGPL-2.1
🖥 Github
@pythonl
60 036
👩💻 ZIM — инструмент на Python для матирования изображений (image matting), особенно полезный для задач по удалению фонов с изображений, где требуется выделить конкретный объект. Этот процесс включает сегментацию объектов и фона с высокими деталями, что часто используется для редактирования изображений и улучшения контента.
🌟 На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах.
🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0
🖥 Github
@pythonl
60 036
60 036
👩💻 questionary — библиотека для Python, которая предоставляет простой и удобный способ создавать интерактивные текстовые интерфейсы в командной строке! Эта библиотека подходит для создания диалогов с пользователем, например, для выбора из списка, ввода текста или подтверждения.
🔍 Основные возможности Questionary:
🌟 Разнообразие типов вопросов: Ввод текста, Выбор одного варианта из списка, Выбор нескольких вариантов, Подтверждение, Ввод пароля, Слайдер!
🌟 Поддержка настроек: Можно кастомизировать внешний вид и поведение вопросов, есть возможность задать предустановленные значения по умолчанию.
🌟 Интуитивный и минималистичный API.
🌟 Поддержка ANSI-цветов: Возможность стилизовать вопросы для более выразительного отображения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 036
👩💻 Odoo — большая платформа на Python с открытым исходным кодом для управления бизнес-процессами, включающую множество модулей для управления продажами, складом, бухгалтерией, проектами, CRM и другими аспектами! Odoo разработан как ERP-система, которую можно расширять и адаптировать под различные бизнес-потребности.
🔐 Лицензия: LGPLv3
🖥 Github
@pythonl
60 036
Как менялась разработка на Python и что нас ждёт дальше
📆 19 декабря собираем предновогодний митап от Яндекса, чтобы подвести итоги 2024 года.
Вспомним об интересных новостях, связанных с языком:
🔸 Обсудим Python 3.12, о котором говорили в прошлом году, и подумаем, какие ожидания оправдались, а какие нет
🔸 Посмотрим на версию 3.13, Faster CPython, jit и nogil
А ещё поговорим о трендах в архитектуре и развитии бэкенд-разработчика на круглом столе с экспертами:
🔸 Николаем Хитровым, тимлидом в Точке
🔸 Евгением Афонасьевым, тимлидом из Авито
🔸 Никитой Соболевым, опенсорс-разработчиком
🔸 Сергеем Яхницким, техлидом в Техплатформе
🔸 Александром Букиным, основателем Pytup
⏭️ Регистрируйтесь на встречу в Москве или подключайтесь к трансляции, где бы вы ни были.
60 036
👩💻 pandas-datareader — библиотека для получения финансовых и экономических данных из различных удалённых источников и API, таких как Yahoo Finance, FRED, и World Bank! Это расширение для библиотеки pandas, которое упрощает доступ к данным для анализа.
💡 Основные функции — чтение данных из множества Интернет-источников и кэширование запросов для оптимизации производительности. Библиотека поддерживает Python версии 3.6 и выше и регулярно используется в исследовательской и аналитической среде для работы с временными рядами и финансовыми данными
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
60 036
🖥 Указание арифметических операции вручную между объектами класса может сделать код менее читабельным.
Метод
_add__ в Python обеспечивает изящный арифметический синтаксис между вашими объектами класса и делает код более читабельным и интуитивно понятным.
@pythonl60 036
