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

Network:Machinelearning Russia52 002 Technologies & Applications9 837...

📈 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 12 385 subscribers, ranking 9 837 in the Technologies & Applications category and 52 002 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 385 subscribers.

According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -60 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.60%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.36% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 1 065 views. Within the first day, a publication typically gains 416 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 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 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.

12 385

Subscribers

-424 hours

No data7 days

-6030 days

1 065

Post views

~ 41624 hours

~ 50448 hours

8.60%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

12 385

Уверены в своих навыках кодинга? Тогда заглядывайте в канал Selectel. Всю неделю в канале будут выходить полезные материалы для разработчиков: ● Подробная инструкция, как сделать приложение на базе веб-технологий; ● Технические задачи для настоящих Python-энтузиастов; ● Идеи для pet-проектов: от генерации сложных паролей до нейросети для создания изображений; ● И даже выгодные продуктовые предложения, которые помогут воплотить идеи на инфраструктуре Selectel. Подписывайтесь на канал и прокачивайте знания в сфере разработки ➡️ Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzquikcTx

12 385

🐍 Задача на Python — Топ‑3 самых популярных товаров Допустим, у нас есть список покупок пользователей:


orders = [
    {"user": "alice", "items": ["apple", "banana", "apple"]},
    {"user": "bob", "items": ["banana", "orange"]},
    {"user": "carol", "items": ["banana", "apple", "orange", "banana"]},
    {"user": "dave", "items": ["apple"]},
]

🎯 Задание: Найти 3 самых популярных товара по количеству покупок (не по числу пользователей, а по общему количеству упоминаний). ✅ Ожидаемый результат: [('banana', 4), ('apple', 4), ('orange', 2)] 💡 Решение:


from collections import Counter

# Собираем все товары в один список
all_items = []
for order in orders:
    all_items.extend(order["items"])

# Считаем количество каждого товара
item_counts = Counter(all_items)

# Получаем топ-3 самых популярных
top_3 = item_counts.most_common(3)

print(top_3)

📌 Что тренирует задача: • Работа со словарями и списками • Использование Counter из модуля collections • Умение работать с вложенными структурами • Сортировка по частоте с помощью most_common() #python #задача #кодинг #алгоритмы #учимпитон #collections

12 385

QA-митап от YADRO — уже 19 июня 📍 Санкт-Петербург и онлайн 🕕 Сбор гостей с 18:00 🎫 Участие бесплатное Мероприятие будет полезно специалистам в области автоматизированного тестирования, особенно тем, кто работает с Python и внедряет собственные инструменты и процессы в тестовую инфраструктуру. В программе: — Обзор TestY — системы управления тестированием (TMS) с открытым исходным кодом и плагинной архитектурой. — Подход к автоматизации тестирования оборудования: от простого Bash до интеграции с тестовыми планами. — Анализ метрик качества, которые оказывают влияние на принятие решений в IT-продуктах и проектах. Спикеры — эксперты YADRO и приглашенные гости из Сбера, Т-банка и других компаний с опытом построения QA-процессов в крупных IT-командах. Офлайн-участников ждут демозона с оборудованием YADRO, интерактивные стенды, технический квест, кофе-брейк и неформальное общение на афтепати. 👉 Регистрация уже открыта, участие бесплатное. До встречи!

12 385

🐍 Лайфхак: Ленивая загрузка огромных JSON-файлов с помощью ijson Ситуация: У вас огромный JSON-файл (гигабайты данных), который не помещается в память. Стандартный json.load() просто упадёт с OOM. Решение: Используйте библиотеку ijson — это парсер JSON "на лету", который читает данные потоково, как SAX для XML. Пример:


import ijson

with open('huge.json', 'rb') as f:
    # Предположим, внутри файла — массив объектов
    for obj in ijson.items(f, 'item'):
        # obj — очередной элемент массива, не вся структура целиком!
        # Можно обрабатывать на лету и не держать в памяти гигабайты
        process(obj)  # Ваш код обработки

Плюсы: Поддерживает вложенные структуры, сложные схемы JSON Минимальное потребление памяти Подходит для любых задач потоковой обработки 🔥 Если часто работаете с большими файлами — этот инструмент реально спасает время и ресурсы!

12 385

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды. Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты! AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/java_library Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 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 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

12 385

🗣 Голосовой AI-ассистент на Python (Streamlit, Whisper, ChatGPT, TTS) Пишем готовий проект на Python. Проект объединяет несколько компонентов: - Распознавание речи: отправка аудио на OpenAI Whisper API (модель whisper-1) для транскрипции русской речиkdnuggets.com. - Генерация ответа: отправка полученного текста в OpenAI ChatCompletion (модель gpt-3.5-turbo) для получения ответа в виде текстаgokhang1327.medium.com. - Синтез речи (TTS): два варианта генерации звука из текста: платный сервис ElevenLabs (реалистичные голоса, поддержка русского) и открытая модель Silero TTS (бесплатная, поддерживает русский)github.comgithub.com. - Интерфейс: веб-приложение на Streamlit с виджетом записи аудио (микрофон) и областью для отображения распознанного текста и ответа. Ниже приведён подробный код приложения и инструкции по его запуску. Читать: https://uproger.com/golosovoj-ai-assistent-na-python-streamlit-whisper-chatgpt-tts/

12 385

Repost from Python/ django

🤖 AI, который сам пишет код — умный агент на базе LangGraph Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph. 🚀 Что делает агент: 🧠 Понимает задачу и строит план AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки. 💻 Генерирует и редактирует код Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы. 🔁 Разделяет роли — надёжнее работает Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля. 🧬 Понимает структуру проекта Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек. 📦 Работает по шагам Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI. 💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас. ▪ Github @pythonl #AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation

12 385

🔍 В Яндекс Поиске появились технологии Алисы: теперь он рассуждает в ответ на вопрос и генерирует контент Поиск Яндекса обновился. Там появился режим рассуждений, возможность генерировать контент, получать развёрнутые ответы, и помогать с выбором товаров. Всё это — благодаря объединению с технологиями Алисы, которые унаследовали и расширили возможности Нейро. Что поменялось: — Новые ответы Алисы:готовая небольшая статья с картинками, видео и ссылками на источники. — Можно попросить сгенерировать текст или картинку прямо в поисковой строке — например, по запросам “напиши” или “нарисуй”. — Появился режим рассуждений: для сложных задач, где важно углубиться в тему. В этом режиме Алиса тратит больше времени на анализ информации, задействует больше источников и может дать ответ в виде таблицы. Пользователь может посмотреть, как она подходит к задаче и какие выводы делает. — Пользователи Браузера теперь могут задавать Алисе вопросы не только в Поиске, но и по открытой веб-странице. Она проанализирует текст на сайте и даст ёмкий ответ со ссылками на конкретные фрагменты. Эти большие обновления — результат работы сразу нескольких команд. Команда Яндекс Поиска создает LLM технологии в поиске, проектирует интерфейсы, создает инфраструктуру, позволяющую сервису работать бесперебойно 24/7. Сейчас перед командой стоят новые амбициозные задачи, поэтому она расширяется и ищет: → Разработчика на C++ в YandexGPT; → Тимлида в Финансы. Если интересно создавать продукт, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей, и развивать ИИ на мировом уровне — ищите вакансии выше. Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

12 385

from contextlib import contextmanager
import sys
import io

@contextmanager
def capture_stdout():
    old_stdout = sys.stdout
    sys.stdout = buffer = io.StringIO()
    try:
        yield buffer
    finally:
        sys.stdout = old_stdout

# Пример использования
with capture_stdout() as out:
    print("Это вывод, который перехвачен")

captured_output = out.getvalue()
print("Перехваченный текст:", captured_output)

🧠 Объяснение: Этот хак позволяет временно перенаправить стандартный вывод print() внутрь объекта StringIO, чтобы «тихо» перехватить и сохранить его. Полезно для: • тестирования CLI-приложений • логирования скрытого вывода • подавления шума в stdout во время исполнения кода Работает как контекстный менеджер, не требует сторонних библиотек, и легко встраивается в production-код.

12 385

Repost from Machinelearning

✔️ Cursor 1.0 — стабильный релиз с полезными фичами Новая стабильная версия Cursor, и в ней появилось много обновлений, которые делают работу с кодом удобнее. Вот что стоит отметить: 🐞 Bugbot Автоматически проверяет Pull Request'ы на баги и предлагает исправления. Можно внести правку прямо в редакторе — в один клик. 🧠 Memory (beta) Cursor теперь запоминает контекст проекта, что помогает при командной работе и упрощает навигацию по коду. ⚙️ One-Click MCP Setup Настройка подключения к Model Context Protocol — теперь через одну кнопку, без ручной конфигурации. 📌 Дополнительно в 1.0: • Возможность редактировать несколько мест в коде одновременно • Поддержка таблиц, Markdown и диаграмм Mermaid в чате • Обновлённые настройки и админ-панель • Фоновая работа агентов — можно интегрировать их со Slack и Jupyter Notebooks Cursor постепенно становится более удобной средой для совместной работы с ИИ-помощником. https://www.cursor.com/changelog @ai_machinelearning_big_data #CursorAI #AIcoding #DevTools #Jupyter #CodeAssistant

12 385

Repost from Python/ django

🎯 5 ИИ-проектов, которые ты можешь собрать за выходные Хочешь прокачать навыки ML и Python без математики и Kaggle? Лови 5 готовых идей, которые можно собрать за 1–2 дня: 🔹 Голосовой ассистент — Whisper + GPT + озвучка 🔹 Чат-бот для PDF — LangChain + FAISS + OpenAI 🔹 Генератор картинок — Stable Diffusion + Gradio 🔹 Подписи к фото — BLIP + HuggingFace 🔹 TL;DR бот — BART или GPT для суммаризации текста ✅ Примеры кода ✅ Деплой на HuggingFace / Streamlit ✅ Всё реально собрать за выходные 📎 Забирай гайд — и добавь проекты в резюме: «AI developer: checked» @pythonl

12 385

СРОЧНО❗️Закидываем мастхев-каналы для Python и Java разработчиков. ➡️Прокачай свои хард-скиллы на максимум: Pythoner и Javer ➡️Сотни гигов платных материалов, книг и статей: Книжный python и Библиотека Java ➡️Скрипты, фишки и конечно же мемы: IT HUB и Memes Доступ открыли на 48 часов, успейте подписаться! ⚡

12 385

📊 Шпаргалка по Python-профайлингу: как найти узкие места в коде Разбираем 4 мощных инструмента для анализа производительности и памяти в Python. 🧠 `cProfile` — встроенный профайлер времени ✅ Показывает, сколько времени тратится на каждую функцию ✅ Идеально для быстрого анализа


python -m cProfile your_script.py

Форматированный вывод с pstats:


python -m cProfile -o result.prof your_script.py
python -m pstats result.prof

Для Jupyter:


%load_ext cprofile
%cprofile some_function()

🐍 py-spy — суперлёгкий sampling-профайлер ✅ Не требует изменений в коде ✅ Работает с чужими процессами ✅ Без тормозов, можно запускать в проде


py-spy top --pid <PID>
py-spy record -o profile.svg -- python your_script.py

👉 Показывает flame graph: удобная визуализация bottleneck-функций. 🔥 `Scalene` — профайлинг CPU, памяти и аллокаций ✅ Отслеживает: - сколько времени тратит CPU - где происходят аллокации - сколько памяти реально используется


pip install scalene
scalene your_script.py

👉 Выделяет проблемные строки, показывает выделение памяти по строчкам кода, а не только по функциям. 🧮 `memory_profiler` — анализ использования памяти ✅ Показывает, сколько памяти потребляет каждая строка ✅ Полезен для data science скриптов


pip install memory-profiler

Добавь декоратор:


from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    ...

Запуск:


python -m memory_profiler your_script.py

💡 Как выбрать?

| Инструмент         | Что профилирует      | Подходит для                 |
|--------------------|----------------------|------------------------------|
| `cProfile`         | Время (встроенно)    | Быстрый старт, базовый анализ |
| `py-spy`           | Время (sampling)     | Прод, чужие процессы, flame graphs |
| `Scalene`          | Время + память + аллокации | Глубокий анализ по строкам |
| `memory_profiler`  | Только память        | Data science, отладка RAM |

12 385

Ищете готовые скрипты 💻 на Python ❓ На канале Python_Scripts всегда огромный выбор 🚀 : 📍 боты 🤖 📍 парсеры 📁 📍 чекеры 🔍 📍 автоматизация 🔧 📍 многое другое 💻 Подписывайтесь и пользуйтесь❕ 👇👇👇 Ссылка на канал : 👇👇👇 https://t.me/Py_Script

12 385

🐳 Зачем и как контейнеризировать Python-приложения? Контейнеризация — не просто модный DevOps-термин. Это способ упаковать твоё Python-приложение так, чтобы оно запускалось одинаково везде — локально, на сервере и в облаке. 🔥 Зачем это нужно: ▪ никакого "у меня работает, а у него — нет" ▪ изолированные зависимости и окружение ▪ быстрый деплой и масштабирование ▪ меньше багов при переносе между средами 📦 Простой Dockerfile для Python:


FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "main.py"]

🧪 Дальше всё просто:


docker build -t my-python-app .
docker run -it my-python-app

🎯 Добавь .dockerignore, настрой .env, используй docker-compose, а для продакшена — оптимизируй образ под размер и безопасность. 📌 Если твой Python-проект всё ещё живёт в "сыром" виде — пора пересесть на контейнеры. 🔗 Полный гайд: https://www.kdnuggets.com/why-how-to-containerize-your-existing-python-apps

12 385

👉 Удаление фона изображения на Python

12 385

Создавай технологии, которые меняют рынок 💻 На AIFT учат не просто ИИ. Здесь создают людей, которые меняют финтех. Магистратура от Сбера, РЭШ и Сколтеха — это экономика, финансы, машинное обучение, цифровой банкинг и реальный опыт. Что ты получишь ⤵️ — проектную работу со Сбером — самых сильных экспертов рынка — доступ к инфраструктуре и карьерным возможностям — стипендию и сразу два диплома Поступай, пока набор открыт: до сентября 2025 👌

12 385

🖥 Руководство по ускорению и оптимизации Python-кода В этом руководстве рассмотрены продвинутые техники оптимизации Python-программ, особенно актуальные для backend-разработки. Здесь разобрано профилирование, выбор структур данных и алгоритмов, эффективное использование стандартной библиотеки, оптимизацию циклов, применение таких инструментов как Numba/Cython/PyPy, параллелизм и асинхронность, работу с вводом-выводом, кеширование, обработку больших данных, компиляцию/упаковку кода и общие советы по написанию быстрого и поддерживаемого кода.