📚Python Books
Open in Telegram
📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel 📚Python Books
Channel 📚Python Books (@pythonlbooks) is an active participant. Currently, the community unites 33 442 subscribers, ranking 3 899 in the Technologies & Applications category and 19 090 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 33 442 subscribers.
According to the latest data from 15 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -165 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 7.69%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.48% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 573 views. Within the first day, a publication typically gains 831 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“📚Python библиотека
admin - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
РКН: clck.ru/3FmsTi”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 16 September, 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.
33 442
Subscribers
-524 hours
-567 days
-16530 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+42
in 0 channels
August '26
+89
in 1 channels
Get PRO
July '26
+117
in 0 channels
Get PRO
June '26
+67
in 2 channels
Get PRO
May '26
+63
in 0 channels
Get PRO
April '26
+20
in 0 channels
Get PRO
March '26
+49
in 2 channels
Get PRO
February '26
+275
in 0 channels
Get PRO
January '26
+485
in 2 channels
Get PRO
December '25
+434
in 1 channels
Get PRO
November '25
+521
in 5 channels
Get PRO
October '25
+293
in 0 channels
Get PRO
September '25
+619
in 2 channels
Get PRO
August '25
+1 070
in 1 channels
Get PRO
July '25
+1 143
in 1 channels
Get PRO
June '25
+539
in 1 channels
Get PRO
May '25
+534
in 3 channels
Get PRO
April '25
+716
in 1 channels
Get PRO
March '25
+646
in 14 channels
Get PRO
February '25
+776
in 2 channels
Get PRO
January '25
+1 073
in 16 channels
Get PRO
December '24
+653
in 5 channels
Get PRO
November '24
+1 221
in 1 channels
Get PRO
October '24
+1 895
in 5 channels
Get PRO
September '24
+731
in 2 channels
Get PRO
August '24
+679
in 2 channels
Get PRO
July '24
+776
in 4 channels
Get PRO
June '24
+870
in 6 channels
Get PRO
May '24
+862
in 40 channels
Get PRO
April '24
+618
in 43 channels
Get PRO
March '24
+721
in 21 channels
Get PRO
February '24
+930
in 4 channels
Get PRO
January '24
+900
in 44 channels
Get PRO
December '23
+760
in 40 channels
Get PRO
November '23
+395
in 7 channels
Get PRO
October '23
+598
in 19 channels
Get PRO
September '23
+844
in 0 channels
Get PRO
August '23
+899
in 0 channels
Get PRO
July '23
+675
in 0 channels
Get PRO
June '23
+1 051
in 0 channels
Get PRO
May '23
+1 617
in 0 channels
Get PRO
April '23
+269
in 0 channels
Get PRO
March '23
+438
in 0 channels
Get PRO
February '23
+375
in 0 channels
Get PRO
January '23
+390
in 0 channels
Get PRO
December '22
+247
in 0 channels
Get PRO
November '22
+408
in 0 channels
Get PRO
October '22
+439
in 0 channels
Get PRO
September '22
+414
in 0 channels
Get PRO
August '22
+314
in 0 channels
Get PRO
July '22
+337
in 0 channels
Get PRO
June '22
+440
in 0 channels
Get PRO
May '22
+1 583
in 0 channels
Get PRO
April '22
+470
in 0 channels
Get PRO
March '22
+1 846
in 0 channels
Get PRO
February '22
+273
in 0 channels
Get PRO
January '22
+325
in 0 channels
Get PRO
December '21
+417
in 0 channels
Get PRO
November '21
+698
in 0 channels
Get PRO
October '21
+299
in 0 channels
Get PRO
September '21
+498
in 0 channels
Get PRO
August '21
+323
in 0 channels
Get PRO
July '21
+537
in 0 channels
Get PRO
June '21
+332
in 0 channels
Get PRO
May '21
+332
in 0 channels
Get PRO
April '21
+351
in 0 channels
Get PRO
March '21
+325
in 0 channels
Get PRO
February '21
+264
in 0 channels
Get PRO
January '21
+431
in 0 channels
Get PRO
December '20
+4 178
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 16 September | 0 | |||
| 15 September | 0 | |||
| 14 September | 0 | |||
| 13 September | +13 | |||
| 12 September | 0 | |||
| 11 September | 0 | |||
| 10 September | +1 | |||
| 09 September | 0 | |||
| 08 September | +5 | |||
| 07 September | 0 | |||
| 06 September | 0 | |||
| 05 September | 0 | |||
| 04 September | +2 | |||
| 03 September | +3 | |||
| 02 September | 0 | |||
| 01 September | +18 |
Channel Posts
🔥 Хак в Django:
Meta.indexes можно использовать для собственных миграций
Оказывается, models.Index в Django можно превратить почти в универсальную migration-операцию.
Идея:
class CustomMigrationOperation(models.Index):
def create_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...
def remove_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...
class Meta:
indexes = [CustomMigrationOperation()]
triggers
table comments
security labels
другие schema-level настройки
| 2 |  📚 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models
Короткий и плотный разбор HMM от Stanford.
Внутри:
- скрытые состояния и наблюдения
- transition и emission probabilities
- вычисление вероятности последовательности
- Forward algorithm
- Viterbi algorithm
- обучение параметров модели
- базовые примеры применения
Хороший материал, чтобы быстро понять HMM без огромного учебника.
PDF:
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf | 2 532 |
| 3 |  MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science.
Это большой курс по математике, которая реально нужна в Computer Science.
Внутри:
- логика и доказательства
- множества и отношения
- индукция
- графы
- теория чисел
- рекуррентные соотношения
- комбинаторика
- вероятность
- дискретные структуры и алгоритмическое мышление
Хорошая база для алгоритмов, теории вычислений и более серьёзного изучения CS.
📗 PDF доступен бесплатно. | 3 147 |
| 4 |  🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921 | 2 613 |
| 5 |  🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений
На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица.
Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве.
Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать:
* стабильную геометрию между кадрами
* точные соответствия facial points
* 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений
Код:
https://github.com/kocasariumut/FaceAnything | 2 844 |
| 6 |  Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀
Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? Забудьте про облачные костыли и отправку конфиденциальных данных на чужие сервера!
Provision OCR — российский движок для локального распознавания документов в защищенном контуре.
⚡️ Python-friendly: интеграция через REST API и gRPC для FastAPI, Django или Flask.
⚡️ Docker-ready: быстрый запуск в один контейнер без сложной настройки окружения.
⚡️ 100% локальности: полное соответствие требованиям безопасности.
⚡️ Производительность: от <3 сек/стр. на GPU (RTX 2070+) или работа на CPU, точность до 99%.
⚡️Готовые шаблоны любых документов на русском: договоры, счета-фактуры и другие.
💻 Пример интеграции с Django:
https://github.com/Provision-Labs/Django_OCR_UI
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
#Python #Django #FastAPI #OCR #ProvisionOCR #Backend #OnPremise #AI #DevOps #OpenSource #ИИ | 2 289 |
| 7 |  +1📚 Бесплатная работа по Information Geometry и Fisher–Rao Distance
Исследование посвящено численному приближению расстояния Fisher–Rao между многомерными нормальными распределениями.
Внутри разбираются:
- Fisher–Rao Distance
- Information Geometry
- Fisher Information
- KL и Jeffreys Divergence
- статистические многообразия и геодезические
- SPD-матрицы
- Mahalanobis Distance
- численные методы приближения
Полезно для ML-исследователей, data scientists, статистиков и тех, кто изучает продвинутую теорию вероятностей.
Бесплатный PDF:
https://arxiv.org/pdf/2302.08175 | 2 392 |
| 8 | +1 No text... | 1 |
| 9 |  📚 Бесплатная книга по causal inference + ML
Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI.
Внутри:
* causal graphs и DAG
* потенциальные исходы
* A/B и observational data
* propensity score
* matching и weighting
* heterogeneous treatment effects
* Double/Debiased Machine Learning
* causal forests
* uplift и policy learning
* связь causal inference с современными ML-моделями
Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат.
496 страниц, PDF доступен бесплатно:
http://arxiv.org/abs/2403.02467 | 2 424 |
| 10 | 10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub
1. The Rust Programming Language
https://github.com/rust-lang/book
2. Rust by Example
https://github.com/rust-lang/rust-by-example
3. The Little Book of Rust Books
https://github.com/lborb/book
4. Python Data Science Handbook
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
5. Dive Into Deep Learning
https://github.com/d2l-ai/d2l-en
6. Probabilistic Machine Learning
https://github.com/probml/pml-book
7. Algorithms for Decision Making
https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks
8. Operating Systems: Three Easy Pieces
https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework
9. Crafting Interpreters
https://github.com/munificent/craftinginterpreters
10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию. | 2 614 |
| 11 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
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: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
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: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 2 078 |
| 12 | 🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
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: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
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: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 1 777 |
| 13 |  📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей
Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования.
Внутри:
* supervised learning, k-NN и decision trees
* linear/logistic regression и regularization
* neural networks и deep learning
* random forests, boosting и kernels
* Bayesian methods и Gaussian Processes
* generative models и unsupervised learning
* оценка качества, practical ML и ethics
Хороший вариант, если хочется не просто запускать fit(), а реально понять математику и инженерную логику ML.
PDF:
https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf
#DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms | 4 969 |
| 14 |  🐍 Free-threaded Python убрал GIL, но NumPy всё равно упирался во внутренние блокировки
Казалось бы, Python 3.13+ без GIL должен позволить нескольким потокам одновременно выполнять численные операции.
Но на практике параллельные ufunc начинали конкурировать за внутренние структуры NumPy, счётчики ссылок и выделение памяти.
В NumPy 2.5 разработчики устранили несколько ключевых узких мест:
- таблицу диспетчеризации ufunc заменили на lock-free concurrent hash map;
- часть общих служебных объектов сделали «бессмертными», снизив конкуренцию при подсчёте ссылок;
- выделение памяти перевели на PyMem_RawMalloc и PyMem_RawFree.
Теперь независимые операции можно масштабировать обычными потоками:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import numpy as np
arrays = [
np.random.rand(5_000_000)
for _ in range(8)
]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as pool:
results = list(pool.map(np.sin, arrays))
Главное преимущество перед multiprocessing - массивы не нужно сериализовать и копировать между процессами.
Потоки работают в одном адресном пространстве, поэтому могут эффективнее использовать многоядерный CPU и общую память.
Но есть важная оговорка:
free-threaded не означает автоматически thread-safe.
Одновременное изменение одного ndarray из нескольких потоков всё ещё может привести к гонкам, повреждённым данным и падению интерпретатора.
Безопаснее использовать:
- отдельный массив для каждого worker;
- общий массив только для чтения;
- явную синхронизацию при записи.
Удалить GIL оказалось недостаточно. Чтобы Python действительно масштабировался по ядрам, пришлось перепроектировать и внутренности NumPy.
Подробнее:
https://labs.quansight.org/blog/scaling-numpy-on-free-threaded-python | 5 024 |
| 15 |  Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней!
8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник.
В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы.
А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия.
В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей.
До встречи в месте притяжения ИТ. | 3 630 |
| 16 |  🐍 Как правильно запускать внешние команды из Python
Для большинства задач не нужны os.system() или низкоуровневый Popen. Достаточно subprocess.run() - он запускает программу, передаёт аргументы, возвращает код завершения и позволяет получить вывод.
import subprocess
result = subprocess.run(
["git", "status", "--short"],
capture_output=True,
text=True,
check=True,
timeout=10,
)
print(result.stdout)
Что здесь происходит:
- capture_output=True сохраняет stdout и stderr
- text=True возвращает строки вместо bytes
- check=True выбрасывает CalledProcessError, если команда завершилась с ошибкой
- timeout=10 не позволяет процессу зависнуть навсегда
Ошибки лучше обрабатывать явно:
import subprocess
try:
result = subprocess.run(
["git", "status", "--short"],
capture_output=True,
text=True,
check=True,
timeout=10,
)
except subprocess.TimeoutExpired:
print("Команда выполнялась слишком долго")
except subprocess.CalledProcessError as error:
print(error.stderr)
else:
print(result.stdout)
Передавайте команду списком аргументов. shell=True нужен редко и может создать уязвимость к внедрению команд, особенно если строка содержит пользовательские данные.
subprocess.run() - простой и надёжный мост между Python и системными утилитами, Git, компиляторами, CLI-инструментами и другими программами.
Подробнее:
https://pythonmorsels.com/running-subprocesses-in-python/ | 3 814 |
| 17 |  🔴 Завтра тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 3 044 |
| 18 |  Бесплатный учебник по математике — 850 страниц.
«The Rising Sea: Foundations of Algebraic Geometry» Рави Вакила.
Книга предлагает подробное введение в алгебраическую геометрию и множество упражнений, позволяющих учиться на практике.
Требуется минимум предварительных знаний: необходимые инструменты вводятся по ходу материала — от теории категорий и пучков до коммутативной и гомологической алгебры.
Подход построен на примерах и помогает развить математическую интуицию.
Самодостаточный учебник для студентов магистратуры и аспирантуры, а также важный справочник для исследователей.
Link: https://math.stanford.edu/~vakil/216blog/ | 3 602 |
| 19 |  One Day Offer для Python-разработчиков!💚
15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️
Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.
Чем предстоит заниматься:
✔️ развивать backend на Python
✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
✔️ строить пайплайны оценки качества агентов
✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода
Встречаемся 15 августа онлайн.
Регистрируйся по ссылке | 2 370 |
| 20 |  interlock: Circuit Breaker That Trips on Failure Rate and Latency
https://github.com/bagowix/interlock | 3 030 |
