Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Open in Telegram
Все самое полезное для питониста в одном канале. Учиться у нас: clc.to/6e5Csg Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot По рекламе: @proglib_adv РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36 #WXSSA
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Channel Библиотека питониста | Python, Django, Flask (@pyproglib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 37 661 subscribers, ranking 3 485 in the Technologies & Applications category and 16 810 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 37 661 subscribers.
According to the latest data from 28 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -152 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.35%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.60% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 015 views. Within the first day, a publication typically gains 979 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as питониста, навигация, буст, строка, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все самое полезное для питониста в одном канале.
Учиться у нас: clc.to/6e5Csg
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
По рекламе: @proglib_adv
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
#WXSSA”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 29 July, 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.
37 661
Subscribers
-1124 hours
-427 days
-15230 days
Data loading in progress...
Similar Channels
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=256&q=75)
![About Python [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1mSDRp%2F5199693112157519753%3Fty%3Dx&w=256&q=75)
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+86
in 2 channels
June '26
+98
in 2 channels
Get PRO
May '26
+198
in 0 channels
Get PRO
April '26
+100
in 1 channels
Get PRO
March '26
+170
in 6 channels
Get PRO
February '26
+118
in 0 channels
Get PRO
January '26
+171
in 2 channels
Get PRO
December '25
+272
in 2 channels
Get PRO
November '25
+214
in 3 channels
Get PRO
October '25
+245
in 1 channels
Get PRO
September '25
+172
in 0 channels
Get PRO
August '25
+226
in 2 channels
Get PRO
July '25
+227
in 1 channels
Get PRO
June '25
+142
in 4 channels
Get PRO
May '25
+188
in 0 channels
Get PRO
April '25
+274
in 16 channels
Get PRO
March '25
+345
in 53 channels
Get PRO
February '25
+334
in 34 channels
Get PRO
January '25
+400
in 39 channels
Get PRO
December '24
+435
in 43 channels
Get PRO
November '24
+465
in 45 channels
Get PRO
October '24
+469
in 36 channels
Get PRO
September '24
+552
in 37 channels
Get PRO
August '24
+456
in 37 channels
Get PRO
July '24
+510
in 43 channels
Get PRO
June '24
+412
in 36 channels
Get PRO
May '24
+531
in 37 channels
Get PRO
April '24
+666
in 37 channels
Get PRO
March '24
+774
in 34 channels
Get PRO
February '24
+754
in 33 channels
Get PRO
January '24
+722
in 25 channels
Get PRO
December '23
+1 518
in 25 channels
Get PRO
November '23
+639
in 8 channels
Get PRO
October '23
+833
in 23 channels
Get PRO
September '23
+1 249
in 0 channels
Get PRO
August '23
+815
in 0 channels
Get PRO
July '23
+782
in 0 channels
Get PRO
June '23
+457
in 0 channels
Get PRO
May '23
+809
in 0 channels
Get PRO
April '23
+460
in 0 channels
Get PRO
March '23
+1 064
in 0 channels
Get PRO
February '23
+599
in 0 channels
Get PRO
January '23
+673
in 0 channels
Get PRO
December '22
+724
in 0 channels
Get PRO
November '22
+1 054
in 0 channels
Get PRO
October '22
+543
in 0 channels
Get PRO
September '22
+593
in 0 channels
Get PRO
August '22
+699
in 0 channels
Get PRO
July '22
+678
in 0 channels
Get PRO
June '22
+891
in 0 channels
Get PRO
May '22
+429
in 0 channels
Get PRO
April '22
+372
in 0 channels
Get PRO
March '22
+566
in 0 channels
Get PRO
February '22
+250
in 0 channels
Get PRO
January '22
+399
in 0 channels
Get PRO
December '21
+382
in 0 channels
Get PRO
November '21
+347
in 0 channels
Get PRO
October '21
+545
in 0 channels
Get PRO
September '21
+555
in 0 channels
Get PRO
August '21
+755
in 0 channels
Get PRO
July '21
+629
in 0 channels
Get PRO
June '21
+502
in 0 channels
Get PRO
May '21
+706
in 0 channels
Get PRO
April '21
+730
in 0 channels
Get PRO
March '21
+695
in 0 channels
Get PRO
February '21
+760
in 0 channels
Get PRO
January '21
+790
in 0 channels
Get PRO
December '20
+26 304
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 29 July | 0 | |||
| 28 July | +2 | |||
| 27 July | +3 | |||
| 26 July | +4 | |||
| 25 July | 0 | |||
| 24 July | +1 | |||
| 23 July | +3 | |||
| 22 July | +2 | |||
| 21 July | +4 | |||
| 20 July | +1 | |||
| 19 July | 0 | |||
| 18 July | +3 | |||
| 17 July | +2 | |||
| 16 July | +4 | |||
| 15 July | 0 | |||
| 14 July | 0 | |||
| 13 July | +2 | |||
| 12 July | +26 | |||
| 11 July | +1 | |||
| 10 July | +1 | |||
| 09 July | 0 | |||
| 08 July | +6 | |||
| 07 July | +1 | |||
| 06 July | +6 | |||
| 05 July | +4 | |||
| 04 July | +1 | |||
| 03 July | +4 | |||
| 02 July | +4 | |||
| 01 July | +1 |
Channel Posts
Repost from Proglib.academy | IT-курсы
😱 Знакомо? Лимит уже закончился, а задача всё ещё не готова. Часть токенов могла уйти на повторное чтение файлов, лишний контекст и неудачные попытки.
⚡️ Этому посвящён отдельный блок курса «ИИ для разработчиков». Вы разберёте расходы на собственных проектах, сравните подходы и найдёте места, где агент выполняет лишнюю работу.
В итоге станет понятнее, сколько ресурсов выделять на запуск, когда его останавливать и в какой момент лучше изменить подход 🔍До 31 июля курс можно купить со скидкой, а все материалы останутся в бессрочном доступе. 🔗 Узнать подробности о курсе 🏃♀️ Proglib Academy
| 2 | Куда на самом деле уходят токены во время агентного кодинга? ⚡️ | 494 |
| 3 | 🆕 pip 26.2: флаг --only-deps закрывает боль которая длилась 16 лет
Есть проект — Flask API, скрипт, бэкенд. Не пакет для PyPI, просто приложение. Как поставить его зависимости на сервер?
Раньше: pip install -r requirements.txt (надо вручную поддерживать), или pip install . (ставит сам проект как пакет что не нужно), или хаки вроде pip install $(python setup.py egg_info | ...).
Теперь — просто:
pip install --only-deps .
Читает зависимости из pyproject.toml и ставит их. Сам проект не трогает.
Выходит в конце июля вместе с pip 26.2.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека питониста
#буст | 1 435 |
| 4 | 📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas | 1 835 |
| 5 | CPython ABI: что означают теги в именах wheel-файлов и почему это важно
Когда pip устанавливает пакет, он выбирает нужный wheel по имени файла. Разобраться в этих тегах — значит понять почему одни пакеты устанавливаются, а другие нет.
📦 Анатомия имени wheel-файла
cryptography-48.0.0-cp311-abi3-macosx_10_9_universal2.whl
↑ ↑ ↑ ↑
версия python abi платформа
· py3-none-any — чистый Python, работает везде
· cp314-cp314 — только CPython 3.14, версия-специфичный ABI
· cp311-abi3 — CPython 3.11+, стабильный ABI (работает на 3.11 и новее)
🔤 API vs ABI — в чём разница
API — что написано в заголовочном файле (`Python.h`): сигнатуры функций, макросы, типы.
ABI — что реально в скомпилированном бинарнике: имена символов, смещения полей в структурах, размеры. Две библиотеки с разными ABI несовместимы — и падение может быть молчаливым.
🔑 Три уровня ABI в Python
· cp3XY — версия-специфичный ABI. Один wheel на каждый Python. Нужно выпускать новый каждый год.
· abi3 — стабильный ABI. Один wheel для Python 3.X и всех новых версий. Но не работает на free-threaded Python.
· cp3XYt — ABI free-threaded Python (без GIL). Отдельные теги: cp313t, cp314t.
⚡ Почему free-threaded Python сломал abi3
В GIL-версии структура PyObject выглядела так:
struct PyObject {
Py_ssize_t ob_refcnt; // байт 0
PyTypeObject *ob_type; // байт 8
};
В free-threaded версии (Python 3.14+):
struct PyObject {
uintptr_t ob_tid; // id потока-владельца
uint16_t ob_flags;
PyMutex ob_mutex; // per-object lock
uint8_t ob_gc_bits;
uint32_t ob_ref_local; // локальный счётчик ссылок
Py_ssize_t ob_ref_shared; // атомарный счётчик
PyTypeObject *ob_type; // теперь на другом смещении!
};
ob_type переехал — wheel скомпилированный под старую раскладку прочитает не те байты. Crash или тихая порча памяти.
🆕 Python 3.15: новый стабильный ABI abi3t
PyObject стал непрозрачным (opaque struct) — нельзя обращаться к полям напрямую, только через функции API. Это скрывает детали реализации и делает возможным один wheel для обеих сборок.
Стратегия для мейнтейнеров:
Python 3.12-3.13 → cp312-abi3 (один wheel)
Python 3.14 → + cp314t (free-threaded)
Python 3.15+ → cp315-abi3.abi3t (оба в одном)
Итого: тег в имени wheel = гарантия совместимости на уровне бинарного кода.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека питониста
#буст | 1 255 |
| 6 |  😳 Documentation Driven Development звучит как ещё один модный термин. Пока не попробуешь объяснить свой проект AI.
Агент работает только с тем контекстом, который ему дали. Если документация неполная или устарела, он начинает додумывать — отсюда появляется неверный код.
🔘 На курсе «ИИ для разработчиков» эту тему разбирает Арсений Харланов. Он покажет, как подготовить документацию и контекст, чтобы агент понимал архитектуру проекта, ограничения и связи между компонентами.
Также разберём, как выбирать модель под задачу: Claude, DeepSeek, Qwen и другие ✏️
Впереди 7 недель работы со своим репозиторием. Вебинары проходят вживую и остаются в записи.
Стартуем 31 августа. До конца июля можно присоединиться по ранней цене, а доступ к материалам останется бессрочным 😀
🔗 Посмотреть, что будет на курсе
🏃♀️ Proglib Academy | 981 |
| 7 | 🎹 Хорошая документация теперь нужна не только команде. Ниже — почему без неё проект начинает жить своей жизнью 👇 | 1 387 |
| 8 | 20 функций itertools: отсортированы по тому как часто реально нужны
itertools импортируют все, но используют 3-4 функции.
Вот полный список отсортированный по полезности — не как в документации.
🔥 Используешь постоянно
· chain(it1, it2) — склеить несколько итерируемых в одну
· chain.from_iterable(nested) — разгладить вложенный список лениво
· islice(it, start, stop) — срез итератора (без отрицательных индексов)
· compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) — фильтр по булевой маске → A, C, E, F
· filterfalse(pred, it) — противоположность filter(), где предикат False
🙂 Используешь периодически
· starmap(pow, [(2,5),(3,2)]) — применить функцию с распаковкой кортежей
· pairwise([1,2,3]) — скользящие пары: (1,2),(2,3) — Python 3.10+
· batched(range(10), 3) — разбить на чанки фиксированного размера — Python 3.12+
· groupby(items, key=func) — группировка (данные должны быть отсортированы!)
· accumulate(nums, func) — накопительные суммы или любая бинарная функция
· takewhile(pred, it) — брать пока предикат True
· dropwhile(pred, it) — пропускать пока предикат True, потом всё остальное
🤔 Знаешь но редко тянешься
· tee(it, n=2) — разделить один итератор на n независимых
· zip_longest(a, b, fillvalue=None) — zip до самого длинного, заполняя пропуски
· combinations(items, r) — все комбинации без повторений
· combinations_with_replacement('AB', 2) — комбинации с повторениями: AA, AB, BB
· permutations(items, r) — все перестановки, порядок важен
😴 Скорее забыл что существует
· product(a, b) — декартово произведение = вложенные for-циклы
· count(start, step) — бесконечный счётчик, удобно с zip()
· cycle([1,2,3]) — бесконечно повторять итерируемое (хранит копию!)
· repeat(10, times=3) — повторить объект n раз
pairwise и batched — две которые большинство не знает, хотя именно они убирают кучу boilerplate кода.
Согласны?
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека питониста
#буст | 1 667 |
| 9 |  🤢 Чем больше разработчиков в команде начинают пользоваться Claude Code, тем заметнее одна проблема: кодовая база перестаёт выглядеть как работа одной команды.
Где-то есть тесты, где-то их забыли. Где-то агент следует архитектуре проекта, где-то предлагает решение, которое с ней не сочетается.
⚠️ И это не проблема Claude Code. Он просто следует тому контексту, который получает от каждого разработчика.
Сегодня покажем, как передать AI инженерный контекст команды и не превратить его внедрение в ещё один источник хаоса.
🗓 23 июля, 19:00 МСК
Бесплатно. 60 минут доклада + 30 минут вопросов.
🔗 Занять место на вебинаре и разобраться, почему так происходит
🏃♀️ Proglib Academy | 1 132 |
| 10 | Хороший разбор для тех, кто уже использует Claude Code в команде или только собирается его внедрять 🛸 | 1 693 |
| 11 |  The Hitchhiker's Guide to Python: классика которую стоит перечитать
Не официальная документация, а мнение опытных разработчиков о том как делать правильно: структура проекта, code style, тестирование, виртуальные окружения, деплой, выбор инструментов под конкретные задачи.
Особенно полезны разделы:
· Writing Great Python Code — структура, идиомы, common gotchas
· Scenario Guide — инструменты под конкретные задачи: веб, CLI, БД, ML, системное администрирование
· Shipping Great Python Code — как паковать и шипить код
🔗 Ссылка на ресурс
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека питониста
#буст | 2 084 |
| 12 |  Библиотека питониста
#развлекалово | 2 164 |
| 13 |  😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью.
Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.
Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель.
❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.
🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит
GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥
Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью.
🔗 Занять место на вебинаре
🏃♀️ Proglib Academy | 1 662 |
| 14 | ✏️ Если вы уже работаете с Claude Code, Cursor или Copilot, этот вебинар будет особенно полезен.
Разберут, как превратить AI из инструмента для отдельных задач в часть инженерного процесса ⬇️ | 1 910 |
| 15 |  🧑💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе
Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥
🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.
В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹
🏃♀️ Proglib Academy | 1 677 |
| 16 | 📍 Курс — это не только темы и домашние задания
Во многом его ценность определяет опыт тех, кто его разрабатывает и ведёт.
Об этом как раз новый пост Proglib Academy 🔥 | 1 817 |
| 17 |  🔍 pypimap: интерактивная карта всех PyPI пакетов
Визуализация экосистемы Python в одном месте.
Можно увидеть как пакеты связаны между собой, найти новые инструменты и понять масштаб экосистемы.
🔗 Ссылка на карту
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
Библиотека питониста
#буст | 2 512 |
| 18 |  🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.
1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.
2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.
Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.
📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).
На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥
🔗 Регистрация
🏃♀️ Proglib Academy | 1 741 |
| 19 |  🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться!
Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу.
💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:
В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.
🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽!
Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом
🔗 Занять место и забрать 3 курса | 2 252 |
| 20 |  🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.
👉Смотреть закрытый урок на YouTube
Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.
🔗 Занять место на курсе | 2 021 |
