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
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 59 002 subscribers, ranking 2 175 in the Technologies & Applications category and 10 234 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 002 subscribers.
According to the latest data from 01 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -234 over the last 30 days and by 12 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.19%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.57% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 654 views. Within the first day, a publication typically gains 2 109 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 22.
- 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 02 September, 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.
59 002
Subscribers
+1224 hours
-57 days
-23430 days
Posts Archive
59 007
Сетка — новая социальная сеть для нетворкинга от hh ru. Она помогает быть на связи с комьюнити и быстро решать ежедневные задачи.
Например, запросить обратную связь на свой проект или резюме, как сделал пользователь Сетки и получил советы от HR-ов и профи из своей индустрии.
Cкачивайте приложение.
Пересечёмся в Сетке!
59 007
🎧🎸 Любишь музыку и хочешь создать что-то своё? Вот тебе репозиторий PyTorch WaveNet на GitHub — это как раз то, что нужно для экспериментов с аудио!
Этот проект основан на модели WaveNet, которая генерирует аудио с помощью глубокого обучения. Круто, правда? Можешь использовать этот инструмент для создания синтезированных звуков или даже музыки. Дай волю фантазии и проверь, на что способен WaveNet! Плюс ко всему, проект открытый, так что можешь дополнить его своими идеями.
Почему бы не попробовать?
📌 Github
📌 Демо в Goggle Colab
📌 Docs
@pythonl
59 007
Аналитики-разработчики, станьте частью команды GigaChat 10 августа! 💻
Всего за один день вы пройдёте все этапы интервью, познакомитесь с командой и даже получите заветный оффер.
Gigachat — мультимодальная языковая модель, способная генерировать тексты любой сложности и стиля, а также создавать изображения.
Какие задачи решает команда GigaChat 👇
✔️ Research: исследование и реализация перспективных подходов обучения, синтеза и фильтрации данных, конструирование метрик и бенчмарков LLM, разработка пайплайнов для решения продуктовых кейсов с помощью больших языковых моделей.
✔️ Code: реализация prod-ready кода по работе с LLM, БД, API.
✔️ Markup: формирование и контроль пайплайнов разметки данных.
✔️ Pretrain: повышение качества pretrain набора данных.
✔️ RL: эксперименты с RL, Reward и DPO подходами.
Оставляйте отклик здесь, и до встречи на One Day Offer 10 августа! 😉
59 007
🖥 Полный гайд по созданию и запуску открытых Телеграм ботов
https://www.youtube.com/watch?v=Lov4bkRakKs
@pythonl
59 007
🖥 Генерация CAPTCHA с помощью Python
from captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image
def generate_captcha_text(length):
import string
import random
return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))
def generate_captcha(captcha_length=7, save_path='CAPTCHA.png'):
image = ImageCaptcha(width=500, height=100)
captcha_text = generate_captcha_text(captcha_length)
data = image.generate(captcha_text)
image.write(captcha_text, save_path)
return captcha_text
if __name__ == '__main__':
captcha_text = generate_captcha()
print('CAPTCHA text:', captcha_text)
Image.open('CAPTCHA.png')59 007
🖥 gTTS (Google Text-to-Speech) - Python библиотека и инструмент командной строки (CLI) для взаимодействия с API преобразования текста в речь Google Translate.
Вы можете использовать её для записи озвученного текста в файл формата MP3, объект-подобный файл (bytestring) для дальнейшей обработки аудио или непосредственно в стандартный вывод.
Особенности:
- Настраиваемый токенизатор, который позволяет озвучивать текст любой длины, сохраняя правильную интонацию, сокращения, десятичные дроби и многое другое.
- Возможность настройки предварительной обработки текста для корректировки произношения.
Установка:
pip install gTTSgtts-cli 'hello' --output hello.mp3from gtts import gTTS
tts = gTTS('hello')
tts.save('hello.mp3')59 007
Хочешь присоединиться к высокотехнологичному вендору и производителю IT-инфраструктуры YADRO?
В команде тестирования базовой станции LTE в YADRO TELECOM актуальна вакансия:
1️⃣ Software Development Engineer in Test/SDET (LTE)
Ты сможешь участвовать в создании быстро развивающегося продукта, который нуждается в постоянном совершенствовании процессов и технических средств валидации.
Также есть вакансия в большой команде разработки флагманского продукта компании YADRO – TATLIN.UNIFIED:
2️⃣ Software engineer Go/Инженер-программист Go
Здесь ожидают уверенное владение GO и уделяют большое внимание правильной реализации задач, чтобы всё работало быстро и с оптимальным потреблением аппаратных ресурсов.
Что тебя ждёт ещё:
– достойная зарплата (размер обсуждается на собеседовании) и прозрачная система премий;
– обучение за счёт компании: учебный портал с курсами и лекциями от экспертов, дополнительное профессиональное обучение, изучение английского, участие в конференциях;
– возможность учиться у лучших специалистов индустрии, расти в рамках своей роли, а также участвовать во множестве различных проектов;
– личное участие в становлении процессов и продуктов, возможность увидеть результат своей работы;
– большое инженерное сообщество, которое постоянно развивается;
– гибридный или удалённый формат работы;
– ДМС со стоматологией с первого дня, консультации юристов, психологов, экспертов по ЗОЖ и управлению финансами;
– скидки для сотрудников, дополнительные day-off;
– комфортные офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Минске.
Откликайся по ссылкам и присоединяйся к YADRO!
59 007
59 007
Соберём ансамбль — вместе веселее!
Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете как усилить свои модели объединяя их сильные стороны.
🔹Расскажем в чем заключается "сила толпы" и когда оправдано ее использование
🔹Покажем методы объединения моделей в ансамбли, которые помогут добиться лучших результатов без существенного усложнения моделей
✅ Практика: Вместе построим ансамбль моделей для задачи классификации.
Урок приурочен курсу «Machine Learning» от Otus. По окончанию обучение получите диплом государственного образца.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/DY5W/?erid=LjN8K5QHT
59 007
🖥 Сжатие файлов в архивы gz с помощью gzip, и shutil
Элементарно, нам понадобятся функции
gzip.open и shutil.copyfileobj:
import gzip
import shutil
def compress_file(input_file, output_file):
with open(input_file, 'rb') as f_in:
with gzip.open(output_file, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
compress_file('clcoding.txt', 'clcoding.txt.gz')59 007
Курс Слёрма «Python для инженеров»: когда 5 строк кода заменяют полчаса работы
Научим вас автоматизировать задачи, которые годами решались вручную. Курс с обратной связью, 5 недель, старт 12 августа.
После курса сможете сделать так, чтобы автоматически:
▶Менялись конфигурации серверов и предоставлялся к ним доступ
▶Собирались, сводились и экспортировались нужные данные мониторинга
▶Создавались базы данных из разных источников
▶Генерировались ченджлоги прямо из коммитов
▶И многое другое
Формат курса:
▶Видеолекции, онлайн-встречи со спикером и практические задания
▶Код-ревью, ответы на вопросы и обратная связь
▶Личный кабинет с короткими конспектами видеолекций
▶Постоянный чат со студентами, экспертами и куратором
Длительность — 5 недель.
Старт — 12 августа.
Посмотреть программу занятий и занять место на курсе — по ссылке ✅
59 007
+1
🌟 Lets-Plot: мощная библиотека для визуализации данных на Python
—
pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl59 007
+3
🖥 Bytewax — фреймворк Python, который упрощает обработку событий и потоков
—
pip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl59 007
🔥What’s the Hack? ЭКСПО! Этим летом с 1 по 10 августа прими участие в хакатоне от Экспобанк, реши задачу по созданию системы управления клиентскими базами для компаний-партнеров Экспобанка и получи возможность забрать вознаграждение из призового фонда в 400.000 рублей!
Регистрируйся на хакатон до 29 июля включительно: https://экспохак.рф
🌐Хакатон пройдет в формате Онлайн - 9 дней интенсивной работы над проектом, а 10-го августа участники защищают свои решения перед представителями из компаний-партнеров Экспобанка!
🚀Главная цель – создать единый механизм управления клиентскими базами, позволяющий оптимизировать взаимодействие с клиентами и предлагать различные услуги из разных компаний, входящих в число компаний-партнеров Экспобанка. .
👨💻К участию приглашаются разработчики, Product менеджеры, IT-специалисты и бизнес-архитекторы.
На протяжении всего хакатона Вас ждут регулярные сессии с экспертами, которые помогут скорректировать Ваши идеи в нужно русло!
📌Ключевые события хакатона:
29 июля – Завершение подачи заявок
1 августа – Церемония открытия
2 и 5 августа – Индивидуальные сессии с экспертами
7 августа – Общая встреча с экспертами
10 августа – Финальный питч и Церемония закрытия
🏆Успей зарегистрироваться на хакатон и побороться за призовой фонд в 400.000 рублей! What’s the Hack? ЭКСПО!
Подробная информация и регистрация: https://экспохак.рф
59 007
🔍 Exo: Расширяем горизонты разработчиков
Exo – это мощный инструмент, помогающий разработчикам изучать и анализировать экзопланеты. Этот репозиторий включает инструменты для обработки данных, визуализации и моделирования экзопланетарных систем. Основные функции Exo включают:
- Анализ астрономических данных
- Визуализация орбит и траекторий
- Моделирование атмосферных условий
Exo предназначен для использования в научных исследованиях и образовательных проектах, облегчая доступ к сложным астрономическим данным и инструментам.
📚 GitHub
#python #github #astronomy
@pythonl
59 007
🌟 ExVideo — техника тюнинга, позволяющая улучшить возможности моделей генерации видео
ExVideo позволяет модели генерировать в 5 раз больше кадров, при этом требуется всего 1.5 тыс. часов обучения на GPU на датасете из 40 тыс. видео.
В частности при помощи ExVideo была улучшена модель Stable Video Diffusion, для генерации длинных видеороликов до 128 кадров.
Код, статья и модель — по ссылкам ниже.
🟡 Страничка ExVideo
🖥 GitHub
🟡 Hugging Face
🟡 Arxiv
@pythonl
59 007
🔔 Столкнулись с необходимостью управления множеством связанных задач?
Приглашаем вас на открытый вебинар «Оркестрация задач с Apache AirFlow» 25 июля в 20:00 мск! Разберемся во всех тонкостях техники оркестрации задач и управлении сложными сценариями.
💯 На вебинаре вы:
- узнаете, как создавать и запускать периодические задачи по расписанию;
- получите навыки управления связанными задачами;
- изучите работу не только с интерфейсом AirFlow, но и с языком описания DAGов;
- рассмотрите различные операторы и интеграции AirFlow.
Этот урок будет полезен, если вы:
- хотите освоить методы MLOps и техники оркестрации задач;
- дата-сайентист, желающий углубиться в профессию;
- самостоятельно изучаете Data Science и готовы перейти от обучения моделей к их эксплуатации.
Встречаемся в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Все участники вебинара получат спеццену на обучение.
🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/qIdc/?erid=LjN8KCmHC
59 007
+1
🖥 Logfire — observability-платформа, созданная командой Pydantic
—
pip install logfire
Logfire — это платформа для мониторинга и observability.
Особенности Logfire:
— предоставляет простой дашборд, который легко использовать
— позволяет отображать объекты Python, профилировать код, визуализировать запросы к БД
— Logfire отдаёт собранные данные по обычным SQL-запросам, не нужно учить новый диалект
А также Logfire отлично интегрируется с OpenTelemetry и с Pydantic
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl59 007
ML: с чего начинается Data Science?
Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете про область ML, которая лежит в основе Data Science и AI сегодня.
🔹Расскажем, чем оно отличается от классического программирования и какие в ML существуют типы задач.
✅ Практика: Решите первую задачу ML на языке Python
В результате урока вы обучите свою первую модель машинного обучения для решения задачи классификации рукописных цифр
Урок приурочен курсу «Специализация Machine Learning» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/rbyU/?erid=LjN8KG9Pa
