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 58 971 subscribers, ranking 2 162 in the Technologies & Applications category and 10 185 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 971 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -301 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.23%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.48% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 674 views. Within the first day, a publication typically gains 2 050 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 29 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.
58 971
Subscribers
-724 hours
+747 days
-30130 days
Posts Archive
58 970
🐍⚙️ Продвинутый Python + Docker совет для production:
Используй multi-stage builds + wheels cache - это радикально уменьшает размер образа и ускоряет сборки.
В первом этапе собираешь wheels (компилируемые пакеты), а во втором — устанавливаешь их уже в чистый runtime-слой:
FROM python:3.12 AS builder
RUN pip install --upgrade pip
COPY requirements.txt .
RUN pip wheel --wheel-dir /wheels -r requirements.txt
FROM python:3.12-slim
COPY --from=builder /wheels /wheels
RUN pip install --no-index --find-links=/wheels -r /wheels/requirements.txt
COPY app/ /app
58 970
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра
9 декабря(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
58 970
🖥 Как организовать архитектуру большого Python-проекта?
Разработка крупного Python-проекта требует продуманной архитектуры. Правильная структура кода упрощает развитие, тестирование и поддержку приложения.
В этой статье мы рассмотрим ключевые принципы архитектурной организации для разных типов проектов - веб-приложений, библиотек, микросервисов и систем обработки данных.
Обсудим разделение системы на слои (domain, service, infrastructure), использование популярных шаблонов проектирования (Dependency Injection, Repository, Facade), организацию кода по модулям и пакетам, примеры структуры каталогов, работу с зависимостями и конфигурацией (Pydantic, dotenv), логгирование и мониторинг, обеспечение тестируемости, поддержку расширяемости и модульности.
Также приведем примеры кода и структуры каталогов, а в конце – общие советы и распространенные ошибки, которых следует избегать.
https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/
@pythonl
58 970
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
58 970
🖥 Python: Почему твой asyncio-код тормозит и блокируется?
Чаще всего проблема не в самом asyncio, а в том, что внутри async-функций ты вызываешь блокирующий код. Например, time.sleep, requests.get, тяжёлые циклы с вычислениями или работа с диском без специальных обёрток. Такой вызов останавливает весь event loop, и остальные корутины тупо ждут.
Главное правило: внутри async-функций каждая долгая операция должна либо быть асинхронной (через await), либо вынесена в поток или процесс. Если в корутине нет нормальных await, она вообще не отдаёт управление циклу, и твой «асинхронный» код ведёт себя как обычный синхронный.
Используй:
- асинхронные библиотеки (aiohttp вместо requests и т.п.);
- asyncio.sleep вместо time.sleep;
- asyncio.to_thread или отдельный процесс для тяжёлых синхронных задач.
Как только уберёшь блокирующие вызовы из корутин, код перестанет «залипать» и начнёт реально работать параллельно по I/O.
import asyncio
import time
async def bad_task():
print("start bad")
time.sleep(2)
print("end bad")
async def good_task():
print("start good")
await asyncio.to_thread(time.sleep, 2)
print("end good")
async def main():
await asyncio.gather(bad_task(), good_task())
asyncio.run(main())
58 970
🤖 Автономный AI-исследователь для научных экспериментов
Этот проект представляет собой автономного AI-исследователя, который разбивает исследовательскую задачу на эксперименты и запускает специализированные агенты с доступом к GPU для их выполнения. Результаты собираются и оформляются в виде научной статьи.
🚀 Основные моменты:
- Декомпозиция задач на эксперименты с распределением по агентам.
- Агенты запускают GPU-песочницы для обучения и оценки моделей.
- Окончательные результаты формируются в виде связного отчета.
📌 GitHub: https://github.com/mshumer/autonomous-researcher
#python
58 970
⚡️КАК СДЕЛАТЬ EXE ИЗ PYTHON САМЫМ ПРОСТЫМ СПОСОБОМ
Самый удобный способ собрать exe из Python это использовать PyInstaller. Он создаёт полноценный исполняемый файл который запускается без установленного Python. Работает на Windows, не требует сложной настройки и подходит для любых скриптов.
# Установка PyInstaller
pip install pyinstaller
# Создание exe (один файл)
pyinstaller --onefile your_script.py
# Готовый exe будет в папке dist
# Пример запуска
dist\your_script.exe
58 970
В канале «Код Желтый» стартует новогодний адвент для разработчиков
С 9 по 18 декабря будут публиковать ИТ-задачи. Самые быстрые участники, верно решившие их, получат подарки. А те, кто пройдет весь адвент без ошибок, попадут в финальный розыгрыш специального приза.
Задания будут появляться прямо в канале, но это не единственная причина заглянуть туда. Код Желтый регулярно публикует:
— инженерные кейсы и внутрянку Т;
— кейсы, подкасты и исследования;
— анонсы ИТ-мероприятий.
Подписаться можно тут!
Erid: 2RanynydJka
58 970
🔒🤖 IoTHackBot: Инструменты для тестирования безопасности IoT
IoTHackBot — это набор инструментов для тестирования безопасности IoT-устройств, включая IP-камеры и встроенные системы. Он предлагает как командные инструменты, так и AI-ассистированные рабочие процессы для автоматизированного обнаружения уязвимостей.
🚀Основные моменты:
- Сканирование устройств с помощью wsdiscovery и onvifscan
- Анализ сетевого трафика с iotnet
- Продвинутое извлечение файлов из прошивок с ffind
- Взаимодействие с консолью через picocom и telnetshell
- Поддержка автоматизации и интеграции инструментов
📌 GitHub: https://github.com/BrownFineSecurity/iothackbot
@pythonl
58 970
✖ НЕЛЬЗЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ LAMBDA В ЦИКЛЕ И ОЖИДАТЬ ЧТО ОНА "ЗАПОМНИТ" ПЕРЕМЕННУЮ.
Из-за этого все лямбды, созданные в цикле, будут ссылаться на одно и то же последнее значение.
Код выглядит нормальным, а ведёт себя странно — это классическая проблема замыканий в Python.
Правильно — фиксировать значение через аргумент по умолчанию или выносить в обычную функцию.
Подписывайся, больше фишек каждый день !
# скрытая ошибка — lambda в цикле захватывает последнюю переменную
funcs = []
for i in range(5):
funcs.append(lambda: i) # кажется, что вернёт 0,1,2,3,4 — но нет
# все лямбды вернут одно и то же значение
print([f() for f in funcs]) # [4, 4, 4, 4, 4]
# правильный вариант
funcs_fixed = [lambda x=i: x for i in range(5)]
print([f() for f in funcs_fixed]) # [0, 1, 2, 3, 4]58 970
🖥 GitHub обновил Copilot - функция Next Edit Suggestions теперь понимает твои правки по шагам и предлагает логичные следующие изменения.
Что улучшили:
• Модель обучили на реальных сессиях редактирования, а не только на итоговом коде
• Задержка стала ниже - подсказки появляются почти мгновенно
• Предложения стали точнее и полезнее: фиксы, рефакторинг, дополнения, улучшение структуры
Как обучали:
1) Данных из pull-requests оказалось мало, там нет промежуточных правок
2) GitHub собрал датасет настоящих редакторских сессий — шаг за шагом
3) После дообучения модель улучшили через RL - отдельная модель оценивает, насколько полезна подсказка
Зачем это нужно:
Copilot теперь работает не как автодополнение, а как помощник по редактированию, он видит, что ты меняешь, понимает контекст и предсказывает твой следующий шаг. Это ускоряет работу и снижает количество ручных действий.
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/evolving-github-copilots-next-edit-suggestions-through-custom-model-training/
@python
58 970
🧩 Python Keylogger: Educational Tool for Data Capture
Этот репозиторий представляет собой простой кейлоггер на Python с использованием библиотеки Pynput. Он демонстрирует, как собирать данные и отправлять их на сервер, предназначен исключительно для образовательных целей и осведомленности о безопасности.
🚀Основные моменты:
- Легкий в использовании кейлоггер на Python.
- Использует библиотеку Pynput для захвата нажатий клавиш.
- Предназначен для образовательных целей, не для злоупотреблений.
- Возможность отправки данных на сервер.
- Пример реализации, который можно улучшить.
📌 GitHub: https://github.com/ahoaparadox8/python-keylogger
58 970
🎤 Быстрый текст-в-речь с Supertonic
Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально.
🚀Основные моменты:
- ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени
- 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами
- 📱 Полная обработка на устройстве без задержек
- 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки
- ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания
📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic
#python
58 970
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 16 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 IT Новости — t.me/it_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
🖥 Data Science — t.me/data_ready
🐞 QA-тестирование — t.me/qa_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
58 970
🎤 Быстрый текст-в-речь с Supertonic
Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально.
🚀Основные моменты:
- ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени
- 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами
- 📱 Полная обработка на устройстве без задержек
- 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки
- ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания
📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic
#python
58 970
Repost from DevOps Docker
🖥 Минимальный и безопасный Dockerfile для Python-приложения.
В основе - python:3.11-slim, установка только нужных пакетов, удаление apt-кэша, отдельный системный пользователь без root-прав, изоляция рабочего каталога и установка зависимостей под ненадёжным пользователем.
Такой контейнер легче, безопаснее и запускается быстрее.
Отличная база для продакшена.
Переход на non-root пользователя резко снижает возможный ущерб, ограничивает доступ к файлам и заставляет держать порядок с правами и владением.
Docker - все о Docker и Devops
58 970
+4
🖥 Bash Академия: секреты командной строки, которые нигде не рассказывают
Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале.
- Без воды.
- Без лишней теории.
Только практические приёмы, которые реально используют профи.
Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter
58 970
🔧 Утилиты для C++ и Python
Этот репозиторий предлагает набор полезных утилит для работы с C++ и Python, упрощая взаимодействие между этими языками. Он включает функции для обработки данных, работы с файлами и выполнения различных задач, что делает его идеальным для разработчиков, работающих с обоими языками.
🚀 Основные моменты:
- Инструменты для обработки и анализа данных
- Удобные функции для работы с файлами
- Поддержка взаимодействия между C++ и Python
- Легкая интеграция в проекты
- Документация для быстрого старта
📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils
@pythonl
58 970
🛠️ Tracer для системных вызовов на macOS
strace-macos — это инструмент для отслеживания системных вызовов на macOS с использованием API отладчика LLDB. Он работает с включенной защитой целостности системы и написан на чистом Python, что исключает необходимость в расширениях ядра.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка SIP без отключения
- Вывод в формате JSON и текстовом формате
- Фильтрация системных вызовов по имени и категории
- Символическое декодирование аргументов
- Статистика вызовов и ошибок
📌 GitHub: https://github.com/Mic92/strace-macos
58 970
Как это — работать в Т-Банке?
Загляните в канал T-Crew, где увидите:
— жизнь и будни команды;
— ИТ-хабы компании по всей России;
— анонсы мероприятий;
— кейсы, статьи и советы для карьерного роста.
Еще здесь можно раньше других найти вакансии в ИТ и диджитале. За полезным — сюда
Реклама. АО "ТБанк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673, erid:2RanymxHnD8
