Python RU
Open in Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python RU
Channel Python RU (@pro_python_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 12 330 subscribers, ranking 10 182 in the Technologies & Applications category and 52 333 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 330 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -33 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.50%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.15% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 925 views. Within the first day, a publication typically gains 388 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as api, docker, github, sql, linux.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 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.
12 330
Subscribers
-224 hours
-17 days
-3330 days
Posts Archive
12 330
🐍 Распаковка списков и кортежей в Python
Значения последовательности можно сразу распределить по переменным:
a, b, c = (1, 2, 3)
a, b, c = [1, 2, 3]
В обоих случаях результат одинаковый:
```python
a == 1
b == 2
c == 3
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
# first = 1
# middle = [2, 3, 4]
# last = 5
a, b = b, a12 330
Rust, который наконец становится понятным 🦀
Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли?
Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы.
Ты разберёшь:
Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код
Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой.
🔥 Rust с нуля
🔥 5–6 часов в неделю
🔥 Практика после каждого урока
🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков
🔥 Можно начать сразу
В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага.
Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/
12 330
👣 Освой Rust и начни писать код, которому можно доверять
Хочешь перейти от Python, JavaScript или Java к быстрому системному программированию? Начни с Rust.
За курс ты пройдёшь путь от основ до уверенной разработки:
Ownership и Borrowing → структуры → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код.
🔥 После каждого урока — тесты и задача с автоматической проверкой.
⚡ Можно начать сразу.
⏱ Всего 5–6 часов в неделю.
🎯 Rust заранее знать не нужно.
В результате ты поймёшь, как управлять памятью без GC, избегать целого класса ошибок ещё на этапе компиляции и писать быстрые сервисы, утилиты и backend на Rust.
Хватит откладывать Rust «на потом». Начни писать на нём уже с первого занятия.
Эксклюзивно 36 часов скидка 55%: https://stepik.org/a/294885/pay?promo=d20c21b24473c78f
12 330
Веб-исследовательский агент в пяти строках Python
В Haystack 3.0 агенты стали центральной частью фреймворка. Готовый Deep Research Agent ищет информацию в интернете и возвращает отчёт в Markdown с источниками. Также доступен преднастроенный агент для продвинутого RAG.
Agent Hooks позволяют контролировать вызовы модели и инструментов, добавлять guardrails и human-in-the-loop. Skills загружаются по мере необходимости, экономя контекст.
Pipeline и AsyncPipeline объединили: теперь синхронный запуск, async, параллельные вызовы инструментов и стриминг доступны через единый API. Встроенная интроспекция показывает расход токенов, число шагов и вызовов инструментов.
12 330
🔥 Хочешь расти в IT быстрее? Собери себе нормальное окружение
В IT выигрывает не тот, кто «когда-нибудь разберётся», а тот, кто каждый день видит новые инструменты, задачи, разборы, вакансии и идеи.
Собрал папки и каналы, где можно быстро прокачиваться по нужному направлению.
Основные направления:
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
12 330
Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/12 330
DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools
Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.
В репозитории есть инструкции для:
* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов
Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.
Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.
github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent
12 330
Wagtail как Django admin на стероидах
Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей.
Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow.
При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в
INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django.
Самый практичный случай использования : взять существующий admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту.
Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin.
https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/12 330
Repost from Python вопросы с собеседований
🖥 Python-трюк: `iter()` умеет работать как цикл до стоп-сигнала
Многие знают
iter() только для списков, но у него есть второй режим:
iter(callable, sentinel)
sentinel.
Например, читать большой файл кусками без while True:
with open("video.mp4", "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
process(chunk)
lambda читает по 8192 байта
• когда файл закончится, read() вернёт b""
• цикл сам остановится
Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:
while True:
chunk = f.read(8192)
if not chunk:
break
12 330
Что изменилось в защите ПДн и как избежать штрафов? Рассказываем в канале КСБ-СОФТ. Подписывайтесь!
Киберспециалисты уже 12 лет разбирают и соблюдают требования к информационной безопасности ФСТЭК РФ и ФСБ. Про персональные данные подробно можно прочитать здесь ⬅️
Вступайте в канал, чтобы знать новые законы и приказы по киберзащите: https://tglink.io/cedf3cc873439a?erid=2W5zFHt3Hrh
#реклама
О рекламодателе
12 330
Один декоратор в Python может убрать сотни лишних запросов
В Python есть встроенный кэш, о котором часто забывают:
lru_cache из functools.
Он запоминает результат функции и при повторном вызове с теми же аргументами не считает всё заново.
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def get_user(user_id: int):
print("Идём в базу...")
return load_user_from_db(user_id)
get_user(42) # запрос в базу
get_user(42) # результат из кэша
get_user.cache_info()
get_user.cache_clear()
lru_cache хорош для чистых функций, где результат зависит только от аргументов.
Для случайных данных, времени, прав доступа и часто меняющейся базы лучше не использовать вслепую.12 330
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHoKYJV
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHoKYJV
12 330
OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber — своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности.
Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:
• Mythos 5 — 83,8%
• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%
• GPT-5.5 — 81,8%
• GPT-5.4 — 79,0%
• Claude Opus 4.7 — 73,1%
Главный акцент — не на «хакинге ради хакинга», а на легальной defensive security: анализе уязвимостей, проверке систем, аудите кода и помощи security-командам.
https://x.com/sama/status/2069121360744550796
12 330
Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению.
12 330
🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main
12 330
5 вещей, которые надо сделать до старта Python-проекта
Перед стартом Python-проекта сделай базовый набор, который потом спасёт нервы.
Сначала создай отдельное окружение, чтобы проект не ломал всё вокруг.
Потом сразу зафиксируй библиотеки, а не вспоминай через месяц, что ты ставил.
Добавь автоформатирование кода, проверку ошибок и простые тесты.
Секретные ключи держи отдельно, не пихай их прямо в код.
И главное: сразу сделай нормальную структуру папок, README и проверку перед коммитом.
Минимум простой: окружение, зависимости, форматирование, тесты и порядок в папках.
Это не занудство.
Это разница между проектом, который можно развивать, и папкой, которую страшно открыть через неделю.
12 330
🔥 SPRINT OFFER: Инженер по автоматизации тестирования (Python)
Оффер за 5 дней – и вы в команде, которая создает программные системы для российской низкоорбитальной спутниковой группировки 🚀
БЮРО 1440 – место, где инженерные решения становятся частью технологий, определяющих будущее спутниковой связи и передачи данных. Команда нанимает в департамент "Единые системы управления и разработка ПО", где инженеры разрабатывают цифровые двойники, инструменты проектирования космической системы, внутреннее облако, дата-платформу, инструменты для разработчиков и системы управления разработкой, занимается тестированием и раскаткой ПО.
📍 Чем предстоит заниматься:
• Проводить полный цикл тестирования API, UI, GUI;
• Разрабатывать инструменты тестирования для космических систем;
• Развивать и оптимизировать тестовые фреймворки и интегрировать качество в CI/CD;
• Участвовать в технических обсуждениях, код-ревью и планировании.
Мы ищем инженеров уровня Middle и Senior с опытом в тестировании от 5 лет, высшим техническим образованием и опытом по автоматизации тестирования на Python от 3 лет.
⚙️ Как проходит SPRINT OFFER:
1️⃣ Подайте заявку до 24 июня;
2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью;
3️⃣ Получите оффер в течение 5 рабочих дней.
💼 Что предлагаем:
🚀 Удалённую работу по РФ, гибридный формат или офис;
🚀 Участие в разработке космических технологий и спутниковых систем связи;
🚀 Карьерный рост внутри команды и возможность развиваться в смежных направлениях;
🚀 Возможность участия в профессиональных конференциях, тренингах и обучение в собственной академии за счет компании;
🚀 ДМС со стоматологией, страхование, корпоративные скидки и комплексная программа поддержки сотрудников.
Оставляйте заявку до 24 июня и присоединяйтесь к команде БЮРО 1440, которая создаёт связь нового поколения!
