📚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
📈 Analytical overview of Telegram channel 📚Python Books
Channel 📚Python Books (@pythonlbooks) is an active participant. Currently, the community unites 33 180 subscribers, ranking 4 042 in the Technologies & Applications category and 19 195 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 33 180 subscribers.
According to the latest data from 14 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -148 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 8.27%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.53% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 745 views. Within the first day, a publication typically gains 839 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 15 November, 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.
33 180
Subscribers
-224 hours
-117 days
-14830 days
Loading data
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
November '26Nov '26
November '26
+31
in 0 channels
October '26
+82
in 0 channels
Get PRO
September '26
+64
in 1 channels
Get PRO
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 | |
| 15 November | 0 | |||
| 14 November | 0 | |||
| 13 November | +5 | |||
| 12 November | +2 | |||
| 11 November | +4 | |||
| 10 November | +8 | |||
| 09 November | +3 | |||
| 08 November | 0 | |||
| 07 November | +2 | |||
| 06 November | +1 | |||
| 05 November | +2 | |||
| 04 November | 0 | |||
| 03 November | +2 | |||
| 02 November | +1 | |||
| 01 November | +1 |
Channel Posts
Зачем вам Hugo и Jekyll? На Python теперь можно собрать статический сайт в три строки
Разработчик nanodjango показал, как превратить Django в генератор статических сайтов без сложной конфигурации и десятков файлов.
Всё приложение:
from nanodjango import Django
app = Django()
app.pages("/", path="pages")
pip install nanodjango django-nanopages django-distill
pages/. Они автоматически превращаются в страницы с поддержкой Django-шаблонов.
Что особенно интересно:
- Markdown и HTML с поддержкой frontmatter.
- Автоматическая перезагрузка страниц при редактировании.
- Генерация статического сайта одной командой.
- Поддержка Django ORM, моделей и админки.
- Возможность превратить проект в полноценное веб-приложение без переписывания с нуля.
Сборка HTML:
nanodjango manage website.py distill generate \
--output-directory=output/ --collectstatic
| 2 |  ИИ научили «телепатии»: модели передают друг другу внутренние представления вместо текста
Обычно один ИИ-агент пишет сообщение, а второй читает его и заново обрабатывает. Swarm Telepathy, или SwaT, позволяет передавать KV-кеш - внутренние данные, которые модель накапливает при обработке контекста.
Особенность метода - обмен между разными семействами моделей. Обучаемый преобразователь адаптирует кеш отправителя для получателя, позволяя пропустить повторную обработку переданного контекста.
В экспериментах, объединяющих SwaT со сжатием KV-кеша, авторы получили в среднем на 40% выше точность и в четыре раза меньше времени, чем при текстовом общении. Проверки охватили 17 бенчмарков, 12 моделей и шесть семейств.
Ещё интереснее эксперимент с изображениями: модель со зрением передавала информацию текстовой модели, и та отвечала на вопросы о картинке точнее, чем после получения текстового описания.
При этом веса обеих моделей оставались замороженными. Для обучения связующего механизма потребовалось менее 50 млн токенов и менее одних GPU-суток. Это результаты исследовательских тестов, а не универсальное ускорение любых агентов.
https://arxiv.org/abs/2610.15095 | 3 267 |
| 3 | ИИ научили «телепатии»: модели передают друг другу внутренние представления вместо текста
Обычно один ИИ-агент пишет сообщение, а второй читает его и заново обрабатывает. Swarm Telepathy, или SwaT, позволяет передавать KV-кеш - внутренние данные, которые модель накапливает при обработке контекста.
Особенность метода - обмен между разными семействами моделей. Обучаемый преобразователь адаптирует кеш отправителя для получателя, позволяя пропустить повторную обработку переданного контекста.
В экспериментах, объединяющих SwaT со сжатием KV-кеша, авторы получили в среднем на 40% выше точность и в четыре раза меньше времени, чем при текстовом общении. Проверки охватили 17 бенчмарков, 12 моделей и шесть семейств.
Ещё интереснее эксперимент с изображениями: модель со зрением передавала информацию текстовой модели, и та отвечала на вопросы о картинке точнее, чем после получения текстового описания.
При этом веса обеих моделей оставались замороженными. Для обучения связующего механизма потребовалось менее 50 млн токенов и менее одних GPU-суток. Это результаты исследовательских тестов, а не универсальное ускорение любых агентов.
https://arxiv.org/abs/2610.15095 | 1 |
| 4 |  👨🏻🎓Хотите сменить профессию, но не знаете, с чего начать?
Кибербезопасность можно освоить с нуля!
Академия CyberYozh помогает войти в профессию людям разного возраста и с разным опытом, а потом помогает с трудоустройством:
🔹 есть карьерный модуль
🔹 резюме под нужную позицию
🔹 тестовые собеседования и консультации с HR.
Начать можно с бесплатной карьерной консультации.
На ней расскажут, как устроено обучение, какие направления есть в профессии (пентест, защита, SOC-аналитика) и с чего лучше стартовать именно вам.
Есть рассрочка: первые 6 месяцев платежи вносить не нужно. Подробные условия объяснят менеджеры.
👉 Записаться на консультацию | 2 270 |
| 5 |  📓 Лейденский университет выложил бесплатный учебник по ИИ-агентам на 472 страницы
Учебник Agentic Large Language Models на 472 страницы: от токенизации до мультиагентных систем, с практическими кейсами и сайтом курса.
Что внутри
Книга разбита на семь частей. Первая посвящена языковому моделированию: токенизация, эмбеддинги, механизм внимания, весь пайплайн обучения от сбора данных до выравнивания, законы масштабирования, маленькие модели и энергопотребление. Вторая рассказывает о рассуждениях: chain of thought, саморефлексия, мультимодальные модели, vision-language-action модели для роботов, модели мира и метаобучение.
https://uproger.com/agentic-llm-uchebnik-leiden/ | 4 061 |
| 6 |  100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/ | 5 878 |
| 7 |  📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI
Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию.
Внутри:
- PCA и probabilistic PCA;
- VAE;
- diffusion models;
- normalizing flows;
- autoregressive models;
- GAN и Wasserstein GAN;
- energy-based models.
Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи.
Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss».
195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713 | 5 033 |
| 8 |  Учить Rust через язык, который уже знаешь.
Microsoft собрала бесплатную коллекцию руководств: Rust для разработчиков на C/C++, C# и Python. Вместо объяснений с нуля каждый гид опирается на знакомые концепции и показывает, что в Rust устроено иначе.
Есть и материалы для тех, кто уже пишет на Rust: асинхронность, продвинутые паттерны, проектирование с помощью типов и инженерные практики.
Книги Microsoft - https://microsoft.github.io/RustTraining/ | 3 801 |
| 9 |  Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning
461-страничный учебник о применении глубокого обучения в физических симуляциях.
Внутри:
- Physics-Informed Neural Networks
- физические ограничения в loss-функциях
- дифференцируемые симуляции
- обучение с подкреплением
- моделирование неопределённости
- практические примеры в Jupyter Notebook
Полезно для изучения научного ML, PINN и нейросетевого решения физических задач.
https://arxiv.org/abs/2109.05237 | 4 580 |
| 10 |  📘 Elementary Probability for Applications - бесплатная книга по теории вероятностей
163 страницы с базой по вероятностям и прикладными примерами.
Подойдёт тем, кто хочет нормально разобраться в случайных событиях, распределениях, ожиданиях и других основах, которые постоянно встречаются в Data Science и Machine Learning.
Хороший компактный материал без перегруза.
https://clcoding.com/2026/07/elementary-probability-for-applications.html | 4 456 |
| 11 | 🔥 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):
...
А затем добавить её прямо в модель:
class Meta:
indexes = [CustomMigrationOperation()]
После этого makemigrations сам подхватит изменение, а migrate выполнит нужный SQL.
Почему это работает:
Index уже умеет генерировать SQL через create_sql() и remove_sql().
Так можно описывать не только индексы, но и:
triggers
table comments
security labels
другие schema-level настройки
Автор использовал этот приём для PostgreSQL Anonymizer, чтобы правила анонимизации жили рядом с моделью и автоматически попадали в миграции.
Подход довольно hacky, но как способ расширить механизм миграций Django — очень интересный.
https://www.better-simple.com/django/2026/09/02/nifty-feature-use-index-for-custom-migrations/ | 4 225 |
| 12 |  📚 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 | 4 157 |
| 13 |  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. | 4 055 |
| 14 |  🔥 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 | 3 345 |
| 15 |  🔥 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 | 3 191 |
| 16 |  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 | 2 662 |
| 17 |  +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 | 2 769 |
| 18 | +1 No text... | 1 |
| 19 |  📚 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 | 2 625 |
| 20 | 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. | 2 738 |
