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: @tproger_sales_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
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 37 150 subscribers, ranking 3 587 in the Technologies & Applications category and 17 079 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 37 150 subscribers.
According to the latest data from 17 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -226 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.74%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.79% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 504 views. Within the first day, a publication typically gains 1 038 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
- 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: @tproger_sales_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 18 October, 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.
37 150
Subscribers
-524 hours
-767 days
-22630 days
Loading data
Similar Channels
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+40
in 2 channels
September '26
+73
in 0 channels
Get PRO
August '26
+54
in 2 channels
Get PRO
July '26
+92
in 2 channels
Get PRO
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 | |
| 18 October | +1 | |||
| 17 October | +4 | |||
| 16 October | +3 | |||
| 15 October | 0 | |||
| 14 October | +1 | |||
| 13 October | +3 | |||
| 12 October | +2 | |||
| 11 October | +4 | |||
| 10 October | +2 | |||
| 09 October | +6 | |||
| 08 October | +4 | |||
| 07 October | +1 | |||
| 06 October | +1 | |||
| 05 October | 0 | |||
| 04 October | +1 | |||
| 03 October | 0 | |||
| 02 October | +2 | |||
| 01 October | +5 |
Channel Posts
🔍 Посмотрите, что Polars собирается выполнить
В коде фильтр стоит после преобразования столбца. Это ещё не значит, что Polars выполнит операции именно в таком порядке: у lazy-запроса есть исходный и оптимизированный планы.
import polars as pl
query = (
pl.scan_csv("users.csv")
.with_columns(pl.col("name").str.to_uppercase())
.filter(pl.col("score") > 0)
)
print(query.explain(optimized=False))
print(query.explain())score не зависит от преобразования name. Оптимизатор может перенести фильтрацию к чтению CSV: ненужные строки не придётся сначала обрабатывать преобразованием.
Это называется predicate pushdown. В официальном примере видно, как отдельный FILTER превращается в SELECTION внутри CSV SCAN.
Сам explain() показывает план, а результат запроса получают через query.collect(). Не заменяйте замеры обещанием «lazy всегда быстрее»: сначала посмотрите, что изменилось в плане именно вашей задачи.
🔗 Разбор двух планов запроса
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека питониста
#буст| 2 | 📚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 | 1 092 |
| 3 | 📋 marimo: ноутбук, который знает зависимости между ячейками
Поменяли исходные данные, а график остался старым — потому что забыли повторно выполнить нужную ячейку. В marimo выполнение строится по зависимостям между переменными, а не по положению ячеек на экране.
В автоматическом режиме после выполнения ячейки запускаются те, которые используют определённые в ней переменные. Для дорогих вычислений можно выбрать ленивый режим: зависимые ячейки будут отмечаться как устаревшие.
Попробовать локально
pip install marimo
marimo edit analysis.py
Если файла ещё нет, редактор создаст пустой ноутбук. Он хранится как Python-файл; его можно запускать как скрипт или открыть в режиме приложения через marimo run analysis.py.
Но магии с мутациями нет
items.append(42) в другой ячейке не запускает реактивный пересчёт. Документация советует создавать новую переменную либо менять объект в той же ячейке, где он определён.
🔗 Как работает реактивность
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека питониста
#буст | 1 269 |
| 4 | 🧪 Как проверить HTTPX-клиент без настоящего запроса к API
Тест не должен зависеть от того, работает ли внешний сервис прямо сейчас. Для HTTPX есть RESPX: он перехватывает запросы и возвращает ответы, которые вы задали в тесте.
import httpx
import respx
@respx.mock
def test_status():
route = respx.get("https://example.org/status").mock(
return_value=httpx.Response(200, json={"ok": True})
)
response = httpx.get("https://example.org/status")
assert response.json() == {"ok": True}
assert route.call_count == 1
Последняя проверка подтверждает, что маршрут действительно вызвали, а не просто получили подходящий результат другим путём.
По умолчанию RESPX требует, чтобы перехваченные запросы совпадали с настроенными маршрутами, а все добавленные маршруты были вызваны. Эти проверки можно отключить, но в небольшом тесте они помогают заметить ошибку в URL или лишний запрос.
Работаете с pytest? У библиотеки есть фикстура respx_mock.
🔗 Гайд и настройки RESPX
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека питониста
#буст | 1 384 |
| 5 | 🧑💻 Какие навыки помогают вам в разработке в 2026 году?
Что вы чаще используете в работе? В каких задачах помогает ИИ, а где проще справиться самостоятельно?
Мы решили собрать портрет современного разработчика — и приглашаем вас поделиться своим опытом. Расскажите, какие навыки вам пригодились и как вы используете ИИ. Если обходите его стороной, нам тоже интересно узнать почему.
Опрос анонимный и займёт около 5 минут. Результаты опубликуем в общем большом исследовании.
👉 Пройти опрос | 948 |
| 6 | ☔️ Планы на выходные снова испортила погода? У нас есть план получше.
Выходные — хороший повод заняться тем, на что вечно не хватает времени. Например, освоить новый навык или углубиться в знакомую тему.
📍 В Proglib Academy покупаешь один курс, а второй получаешь в подарок. Платишь только за один!
Вот несколько сочетаний:
💥 Разработка ИИ-агентов + Python
💥 Machine Learning + Математика для Data Science
Можно выбрать и другие курсы — под свои интересы и цели.
⏳ Акция действует до 18 октября.
➡️ Выбрать курсы и оставить заявку | 1 545 |
| 7 | 🧠 SQL по CSV: без отдельного сервера базы данных
Для одноразового отчёта не всегда нужно загружать выгрузку в отдельную СУБД. DuckDB умеет выполнять SQL прямо по CSV, Parquet и JSON из Python.
Допустим, в sales.csv есть столбцы city и amount:
import duckdb
rows = duckdb.sql("""
SELECT city, SUM(amount) AS total
FROM 'sales.csv'
GROUP BY city
ORDER BY total DESC
""").fetchall()
print(rows)
Запрос выполняется внутри процесса Python. По умолчанию используется база в памяти; создавать постоянную таблицу для этой задачи не требуется. fetchall() забирает результат в виде Python-объектов.
Нюанс для приложения
duckdb.sql() использует общую глобальную connection, которая не является потокобезопасной. Если запросы идут из разных потоков, каждому нужна собственная connection через duckdb.connect().
🔗 Примеры Python API
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека питониста
#буст | 1 601 |
| 8 | Вебинар в прямом эфире уже идёт десять минут. Вы только открыли трансляцию. Что для вас важнее всего? | 1 282 |
| 9 | Приходится ли вам копипастить данные и какие именно, когда переходите из одной нейросети в другую? | 1 206 |
| 10 |  Общая папка для работы Claude Code и Codex
Луи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так:
Папка хранит исходные материалы и решения
↓
Индекс указывает, где искать данные для задачи
↓
Claude Code планирует работу
↓
Codex выполняет задачи по его вызову
В описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла.
#ии #инструменты | 1 079 |
| 11 | 📦 Один Python-файл вместе с его зависимостями
Небольшой скрипт для отчёта уже готов. Но коллега запускает его и получает ModuleNotFoundError: вы отправили код, а список пакетов остался в вашем окружении.
В uv зависимости можно записать прямо в начале файла — в формате PEP 723:
# /// script
# dependencies = ["rich"]
# ///
from rich import print
print("[green]Отчёт готов[/green]")
Теперь достаточно выполнить uv run report.py. uv подготовит окружение с объявленными зависимостями. При наличии такого заголовка зависимости окружающего проекта не подмешиваются.
Если важны конкретные версии
uv lock --script report.py
Рядом появится report.py.lock. Передавайте его вместе со скриптом: один список названий пакетов ещё не фиксирует версии.
🔗 Гайд по запуску скриптов
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека питониста
#буст | 1 492 |
| 12 | 🐍 Python 3.15 уже вышел: три изменения для повседневного кода
9 октября вышел финальный Python 3.15.0. Если летом вы читали про бету, теперь можно проверять новые возможности на стабильном релизе.
Что стоит попробовать
— Распаковка в comprehensions: список списков теперь можно собрать через [*part for part in parts], без вложенного for.
— Встроенный sentinel помогает различать «аргумент не передали» и «передали None».
— Пакет profiling объединяет инструменты профилировки: profiling.tracing и новый статистический профайлер profiling.sampling.
Само обновление интерпретатора не означает, что все зависимости проекта уже совместимы с ним. Для рабочего приложения сначала проверьте поддерживаемые версии библиотек и прогоните тесты в отдельном окружении.
🔗 Полный список изменений
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека питониста
#буст | 1 967 |
| 13 | 👀 Как вы смотрите видео?
Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефоне, а продолжаете на большом экране?
Хотим узнать, что делает просмотр удобным для вас. Вспомните последнее видео — ролик, урок, фильм или серию сериала — и расскажите о своём опыте. Если детали не запомнились, можно так и ответить.
🕰️ Опрос займёт около 3 минут.
В результатах сможете сравнить свои привычки с ответами других участников. А разработчики и инженеры видеоплатформы расскажут, что происходит по ту сторону экрана, пока вы смотрите видео.
🔗 Поделиться опытом
🐸 Библиотека программиста | 1 736 |
| 14 | Вспомните последний раз, когда ИИ сделал для вас рабочий результат: код, тесты, документацию или требования. Как вы его проверяли? | 2 592 |
| 15 |  Showboat и Rodney помогают показать работу ИИ-агента
Саймон Уиллисон собирает демонстрации кода с помощью двух своих инструментов. Showboat выполняет команды и записывает их вывод в документ. Rodney управляет Chrome из командной строки и делает скриншоты интерфейса.
uvx showboat --help
Эту команду автор предлагает дать агенту: в справке есть всё необходимое, чтобы тот создал документ с демонстрацией новой функции.
Уиллисон замечал и обход механизма: агент напрямую правит текст отчёта. Тогда записанный вывод может расходиться с реальным запуском. Содержимое демонстрации тоже требует проверки.
#ии #инструменты | 2 439 |
| 16 |  🎓 С Днём учителя!
Учиться никогда не поздно — особенно когда технологии меняются быстрее, чем успеваешь привыкнуть к прошлому инструменту.
Поэтому на этой неделе дарим скидку 10 000 ₽ на любой курс Proglib по промокоду LastcallAI 📌
➡️ Хотите разобраться с ИИ-агентами?
➡️ Прокачать Python?
➡️ Изучить ML, алгоритмы или математику для AI?
🎁 Промокод действует до 09.10.2026
⏬ Выбрать новое направление | 2 571 |
| 17 | 📚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 | 2 899 |
| 18 |  🎹 Что делать после ChatGPT?
Следующий шаг — AI-агенты. Они не просто отвечают на запросы, а сами работают с данными, инструментами и выполняют цепочки действий.
На курсе «Разработка ИИ-агентов» разбираем всё, что нужно для этого уровня:
⬇️ RAG и работа с данными
⬇️ MCP и инструменты
⬇️ структурированный вывод
⬇️ контроль качества и стоимости
⬇️ мультиагентные системы
⬇️ AgentOps
Курс полностью в записи — проходите материалы в своём темпе, без привязки к расписанию.
⏰ 4 октября цена вырастет на 10 000 ₽.
Если давно хотели разобраться в AI-агентах — сейчас ещё можно зайти по текущей цене.
🔗 Посмотреть курс | 2 577 |
| 19 |  🔥 Последний день для разработчиков
AI уже пишет код. Теперь важнее научиться встраивать его в разработку так, чтобы он действительно экономил время.
На курсе «ИИ для разработчиков» собираете AI-workflow на своём проекте: от задачи и планирования до тестов, ревью и PR 🤩
Разберёте AI-агентов, MCP, контекст проекта, безопасность и контроль расходов на модели.
📍 Только сегодня, 30 сентября — скидка 10 000 ₽
Промокод: LastcallAI
🤩 Присоединиться к курсу | 2 762 |
| 20 | 🔥 Курс «ИИ для разработчиков» уже стартовал
И мы решили открыть первое занятие всем — можно просто взять и посмотреть, что происходит внутри курса.
⏬ Первое занятие — в открытом доступе
А дальше — практика на собственном проекте. Ваш код: контекст, планирование, subagents, тесты, ревью и PR.
По ходу работы разберёте MCP и научитесь контролировать расходы на модели.
Если хотите попасть в этот поток — ещё не поздно, присоединяйся 🫡 | 3 518 |
