[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel [PYTHON:TODAY]
Channel [PYTHON:TODAY] (@python2day) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 63 889 subscribers, ranking 1 994 in the Technologies & Applications category and 9 314 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 63 889 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 -73 over the last 30 days and by 30 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 14.34%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.45% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 9 160 views. Within the first day, a publication typically gains 4 760 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 59.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, soft, install, pip, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
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.
pip install halo
Примеры использования:
🟢Базовый сценарий: старт → работа → успех/ошибка
import time
from halo import Halo
spinner = Halo(text="Собираю данные", spinner="dots", color="cyan")
spinner.start()
try:
time.sleep(2) # имитация работы
spinner.succeed("Готово: данные собраны ✔️")
except Exception:
spinner.fail("Упс: что-то пошло не так ✖️")
🟢Динамика: меняем текст/цвет/спиннер по ходу дела
import time
from halo import Halo
spinner = Halo(text="Шаг 1/3", spinner="dots", color="cyan")
spinner.start()
time.sleep(1)
spinner.text = "Шаг 2/3: обработка"
spinner.color = "magenta"
time.sleep(1)
spinner.spinner = "line"
spinner.text = "Шаг 3/3: финализация"
time.sleep(1)
spinner.succeed("Всё готово!")
🟢Свой кастомный спиннер (своими кадрами)
import time
from halo import Halo
my_spinner = {
"interval": 120,
"frames": ["▖", "▘", "▝", "▗"]
}
spinner = Halo(text="Кручу свой спиннер", spinner=my_spinner, color="blue")
spinner.start()
time.sleep(2)
spinner.stop_and_persist(symbol="✅", text="Сделано")
♎️ GitHub/Инструкция
halo особенно хорошо заходит в CLI-утилитах (argparse/typer/click) — спиннер превращает “молчаливую паузу” в понятный прогресс и повышает доверие к инструменту.
🙂 Секреты админа | 📲 Max
#python #soft #githubсловарей на строгие контракты данных (Pydantic/TypedDict).
2. Архитектура: Внедрение паттерна Pipeline с единым контекстом обработки (Парсинг → Обогащение → Детекция → Ответ). Цель — сделать логику прозрачной и модульной.
3. Оптимизация работы с БД: Ревизия взаимодействия с PostgreSQL (оптимизация структур, миграции).
4. Культура разработки: Внедрение: mypy, pytest, чистотой Git-истории.
### Наши ожидания:
- Python Strong: Глубокое понимание языка, ООП, паттернов проектирования. Ваш код, легко читать и поддерживать.
- Strict Typing: Частое использование аннотаций. Опыт работы с Pydantic (валидация данных на входе/выходе/внутри) и статическими анализаторами (mypy/ruff).
- Architecture: Умение проектировать модульные системы. Понимание, как разделить бизнес-логику и инфраструктурный слой.
- AsyncIO & PostgreSQL: Опыт работы с асинхронностью и сложными SQL-запросами. Понимание транзакций и индексов.
- Testing: Опыт написания тестов (pytest) не «для галочки», а для гарантии надежности при рефакторинге.
- Git Culture: Умение работать с Git «чисто»: атомарные коммиты, понятные PR, интерактивный rebase.
### Soft skills:
- Устойчивость к рутине: Рефакторинг. Готовность методично распутывать клубок легаси-кода.
- «Инженерная эмпатия»: Способность прочитать чужой код (даже если он плохой), понять логику автора и переписать её правильно, не сломав бизнес-логику.
- Внимательность к деталям.
- Здоровый перфекционизм: Желание привести хаос к порядку.
### Будет большим плюсом:
- Глубокое понимание сетевых протоколов (TCP/IP, TLS, HTTP/2).
- Rule-based scoring, анализ “плавающей логики”.
- Опыт переноса Research-кода (Jupyter Notebooks) в Production.
### Условия
- Удаленка - любое ГЕО, не требуется присутствие в офисе.
- Зарплата От 120 - 250 тыс. руб. на руки (возможна оплата в USDT), выплата - два раза в месяц.
- in-house продукт, в котором вы свободны и можете реализовать свои идеи.
- Доступ к самым передовым LLM (Sonnet 4.5, GPT-5.2).
- Дружный коллектив. Который ценит качество кода.
### Как откликнутся:
Заполнить форму https://forms.gle/5tVNBxsJ22b8NKCc8 , приложить свой гитхаб, рассказать о себе и своём опыте.rembg:
📦 Установка:
pip install rembg
Пример кода:
from rembg import remove
def remove_background(input_path: str, output_path: str) -> None:
"""Удаляет фон с изображения и сохраняет результат."""
with open(input_path, 'rb') as input_file:
with open(output_path, 'wb') as output_file:
image_bytes: bytes = input_file.read()
output_bytes: bytes = remove(image_bytes)
output_file.write(output_bytes)
if __name__ == "__main__":
remove_background('input.png', 'output.png')
🟢Открывает файл;
🟢Убирает фон;
🟢Сохраняет готовое изображение.
5️⃣ GitHub/Инструкция
#python #soft #code# Install the package
pip install wifi-densepose
# Copy example configuration
cp example.env .env
# Edit configuration (set your WiFi interface)
nano .env
Запуск системы:
from wifi_densepose import WiFiDensePose
# Initialize with default configuration
system = WiFiDensePose()
# Start pose estimation
system.start()
# Get latest pose data
poses = system.get_latest_poses()
print(f"Detected {len(poses)} persons")
# Stop the system
system.stop()
Просмотр в реальном времени:
import asyncio
import websockets
import json
async def stream_poses():
uri = "ws://localhost:8000/ws/pose/stream"
async with websockets.connect(uri) as websocket:
while True:
data = await websocket.recv()
poses = json.loads(data)
print(f"Received poses: {len(poses['persons'])} persons detected")
# Run the streaming client
asyncio.run(stream_poses())
🔗 Туча полезных команд
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install yt-dlp
😰 Скрипт:
from yt_dlp import YoutubeDL
def download_audio(url: str) -> None:
opts = {
"format": "bestaudio/best",
"outtmpl": "%(title)s.%(ext)s",
"quiet": True,
}
with YoutubeDL(opts) as ydl:
ydl.download([url])
if __name__ == "__main__":
download_audio("https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID")
⬇️ Сохраняем, пригодится!
#tipsandtricks #doc #python #soft