Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Community
Open in Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python Community
Channel Python Community (@python_community_ru) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 862 subscribers, ranking 10 577 in the Technologies & Applications category and 55 646 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 862 subscribers.
According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -43 over the last 30 days and by 1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 4.98%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.65% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 591 views. Within the first day, a publication typically gains 314 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 docker, git, github, контейнер, await.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 09 June, 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.
11 862
Subscribers
+124 hours
-117 days
-4330 days
Posts Archive
11 861
🖥 MoneyPrinterV2 (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2) — это инструмент для автоматизации заработка в интернете, который сосредоточен на маркетинге и взаимодействии с разными платформами.
🌟 Проект был полностью переписан, чтобы добавить новые функции и улучшить модульность, что позволяет адаптировать его под определенные задачи. К его основным возможностям относятся автоматическое управление Twitter-ботами, публикация контента в YouTube Shorts и использование аффилиативного маркетинга на таких платформах, как Amazon.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2)
@Python_Community_ru
11 861
Участники СВО и члены их семей могут получить скидку 30% при покупке земельного участка в Московской области.
Санинский Михаил Геннадьевич рассказал о запуске программы поддержки ветеранов боевых действий, членов семей, а также проявляющих активное отношение к специальной военной операции (СВО).
С 20.12.2024 года все представители группы имеют возможность получить дополнительную скидку в размере 10% на все участки, представленные на нашем сайте, суммарно скидка на ряд участков составит 30%.
Для получения скидки достаточно предъявить подтверждающие документы, удостоверяющие статус ветерана или участника СВО. Все подробности и условия акции можно узнать по телефону.
Михаил является патриотом своей Родины и всегда стремится быть социально ответственным, для него большая честь иметь возможность поддержать тех, кто рискует жизнью и здоровьем.
Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с сотрудниками
ООО «Земстройторг:
Телефон: +7(495)540-58-88
Электронная почта: info@zemst.ru
Сайт: www.zemst.ru
С уважением, Санинский М.Г.
11 861
🖥 Cookiecutter (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter) — это многофункциональный инструмент командной строки, который позволяет быстро создавать проекты по шаблонам!
🌟 Он применяется для генерации проектов на разных языках программирования, таких как Python, C и других, облегчая процесс настройки стандартных структур каталогов и файлов.
💡 Cookiecutter дает возможность создавать проекты как с использованием удалённых шаблонов (например, из GitHub), так и локальных, без необходимости в знании Python. Этот инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter)
@Python_Community_ru
11 861
git add .
git commit -m "исправление" --no-verify
git push origin main --force
(https://t.me/pythonl)
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 python-mss (https://github.com/BoboTiG/python-mss) — это модуль для создания скриншотов на различных платформах, включая Windows, macOS и Linux!
🌟 Этот модуль написан на чистом Python с применением ctypes, что делает его легким, быстрым и независимым от сторонних библиотек. MSS позволяет захватывать снимки экрана с отдельных мониторов или с нескольких мониторов одновременно, а также предоставляет возможность интеграции с такими библиотеками, как Pillow, Numpy и OpenCV для дальнейшей обработки изображений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/BoboTiG/python-mss)
@Python_Community_ru
11 861
🖥 Githubkit
Когда вы работаете с API GitHub, вам приходится вручную обрабатывать HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, что занимает много времени и может привести к ошибкам.
Githubkit — это библиотека на Python, которая предлагает удобный и типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.
Установить можно с помощью:
pip install githubkit
# или, используйте poetry
poetry add githubkit
# или, используйте pdm
pdm add githubkit
# или, используйте uv
uv add githubkit
Пример:
from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository
resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)
▪ Github (https://github.com/yanyongyu/githubkit)
▪ Документация (https://yanyongyu.github.io/githubkit/)
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 fastapi-mvc (https://github.com/fastapi-mvc/fastapi-mvc) — это инструмент, который помогает разработчикам, работающим с FastAPI, повышать свою продуктивность!
🌟 Он позволяет быстро создавать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI и ASGI серверы, документацию в Sphinx, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.
🌟 Инструмент автоматически генерирует структуры проектов, Makefile, конфигурации для GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями с помощью Poetry. Кроме того, он предоставляет возможность обновления ранее сгенерированных проектов до новых версий шаблонов и предлагает виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.
🖥 Github (https://github.com/fastapi-mvc/fastapi-mvc)
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 Flask-Rebar (https://github.com/plangrid/flask-rebar) — это инструмент для упрощения создания REST API с использованием Flask, Marshmallow и Swagger!
🌟 Он помогает в создании и проверке запросов и ответов с помощью схем Marshmallow и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI).
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/plangrid/flask-rebar)
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 starlette-admin (https://github.com/jowilf/starlette-admin) — это фреймворк, который помогает создавать административные интерфейсы для приложений на Starlette и FastAPI!
🌟 С его помощью можно легко создавать интерфейсы для работы с данными, он поддерживает разные ORM, такие как SQLAlchemy, SQLModel и MongoEngine. Также в него встроены функции для выполнения CRUD-операций, фильтрации, экспорта данных, а также для аутентификации и авторизации.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/jowilf/starlette-admin)
@Python_Community_ru
11 861
🖥 Byterun — это интерпретатор Python, который написан на Python и состоит из 500 строк кода. Автор проекта заметил, что основная структура интерпретатора Python может быть компактно представлена в 500 строках. В данной статье рассматривается структура интерпретатора и предоставляется контекст для его дальнейшего изучения.
Цель статьи не заключается в том, чтобы охватить все аспекты интерпретаторов, так как в этой области программирования и информатики можно проводить годы, изучая эту тему в глубину.
Byterun был создан Недом Батчелдером, основываясь на работах Пола Шварца. Его структура схожа с реализацией Python, известной как CPython, поэтому понимание Byterun может помочь вам лучше разобраться в интерпретаторах в общем и в CPython в частности. Если вы не уверены, какой именно Python используете, скорее всего, это CPython.
Статья: https://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
Github: https://github.com/nedbat/byterun
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 CuPy (https://github.com/cupy/cupy) — это библиотека на Python для вычислений с использованием GPU, которая полностью совместима с NumPy и SciPy.
🌟 CuPy позволяет адаптировать существующий код, основанный на NumPy/Scipy, для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, сводя к минимуму изменения в приложении.
🌟 CuPy поддерживает как высокоуровневые операции с массивами, так и низкоуровневые функции, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграцию с программами на C/C++.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/cupy/cupy)
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 Traitlets (https://github.com/ipython/traitlets) — это библиотека на Python, предназначенная для создания конфигурационных объектов с поддержкой различных типов и значений.
🌟 Она предлагает удобные методы для управления атрибутами объектов, их типами и значениями, включая обработку событий и ошибок. Эта библиотека активно используется в проектах, связанных с IPython, Jupyter и другими инструментами для научных вычислений.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/ipython/traitlets)
@Python_Community_ru
11 861
🖥 Мы выводим новогоднее поздравление с помощью Python.
Импортируем необходимые модули, такие как time, random, pyfiglet для создания текстового искусства и termcolor для цветного текста.
Создаем переменную с текстом "С новым 2025 годом".
Формируем список с цветами: 'red', 'green', 'blue', 'yellow'.
Создаем пустой список данных.
Читаем строки из файла 'texts.txt' и добавляем их в наш список, убирая лишние пробелы.
Генерируем новогоднее искусство текста с помощью pyfiglet.
Запускаем цикл, который выполняется один раз.
Если индекс четный, то создаем объект Figlet с случайным шрифтом и раскрашиваем текст в случайный цвет.
Если индекс нечетный, то используем заранее сгенерированное новогоднее искусство текста.
Выводим текст на экран.
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 Model Context Protocol (MCP) Python SDK (https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) — это официальный SDK для разработки серверов и клиентов, которые используют MCP — протокол, упрощающий взаимодействие приложений с LLM!
🌟 MCP стандартизирует предоставление контекста для LLM, отделяя управление данными от работы с самой моделью.
🌟 С помощью этого SDK можно создавать MCP-серверы, которые предлагают ресурсы, инструменты и шаблоны для взаимодействия с моделями, а также клиенты, которые подключаются к любым MCP-серверам. Поддерживаются стандартные способы передачи данных, такие как stdio и Server-Sent Events (SSE).
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 docopt-ng (https://github.com/jazzband/docopt-ng) — это форк оригинальной библиотеки docopt, предназначенной для создания удобных и понятных интерфейсов командной строки.
🌟 Эта библиотека автоматически создает парсер аргументов на основе документации (docstring), написанной в модуле Python. docopt-ng улучшает оригинальную версию, добавляя поддержку аннотаций типов, полное покрытие тестами и активное обслуживание.
🌟 С помощью docopt-ng разработчики могут задавать команды, опции и аргументы прямо в документации, что облегчает написание и поддержку кода. Библиотека извлекает шаблон вызова из раздела "Usage" в docstring и выполняет проверку аргументов, возвращая результаты в удобном формате. Она подходит для Python 3.7 и выше.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/jazzband/docopt-ng)
(https://t.me/pythonl)
@Python_Community_ru
11 861
👩💻 pytune (https://github.com/secureworks/pytune) — это инструмент для постэксплуатации, который предназначен для специалистов красных команд!
🌟 Он дает возможность внедрять поддельные устройства в системы Microsoft Intune и Entra ID. С помощью этого инструмента злоумышленники могут похищать настройки устройств, такие как конфигурации VPN и Wi-Fi, извлекать учетные данные доменных компьютеров (если настроен Hybrid Autopilot), загружать приложения и PowerShell-скрипты, а также обходить проверки на соответствие безопасности.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/secureworks/pytune)
(https://t.me/pythonl)
@Python_Community_ru
11 861
Уголок энтузиастов искусственного интеллекта от Сбера 🤖
Sber AI Lab — это центр знаний Сбера в области искусственного интеллекта и активный участник мирового научного сообщества.
✅ Команда разрабатывает полезные алгоритмы, фреймворки и технологии в различных областях, начиная от банковского дела и заканчивая медициной.
✅ Сбер занимает лидирующие позиции по количеству научных публикаций на конференциях уровня A*/A и в журналах Q1.
✅ Среди открытых решений лаборатории ИИ можно выделить: LightAutoML (победитель Kaggle Grand Prix 2024), RePlay, pytorch-lifestream, eco2ai и другие инструменты. Более подробно о решениях можно узнать на GitHub.
Ты можешь присоединиться к нашей команде и внести свой вклад в развитие AI-проектов в интересных для тебя областях.
@Python_Community_ru
