¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Python/ django
Ir al canal en Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django
El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 60 101 suscriptores, ocupando la posición 2 192 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 214 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 101 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -562, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.76%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.58% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 065 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 153 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 06 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
60 101
Suscriptores
-824 horas
-1237 días
-56230 días
Archivo de publicaciones
60 099
😄 12 сентября смотрите онлайн-студию первой «Ночи музеев» в мире IT
В Яндексе придумали «Ночь музеев» в мире IT, а Сбер, Т-банк, Х5 и Lamoda поддержали идею и присоединились. Если вы не успели зарегистрироваться как офлайн-участник – подключайтесь онлайн.
🙌 Студия big tech night online будет работать 12 сентября с 18:00 до 21:00 по московскому времени.
Можно переключаться между двумя треками.
😛😝В софт-треке вас ждут:
– шоу для разработчиков со стендап-комиком Севой Ловкачёвым;
– обсуждение pet-проектов и изобретательства среди инженеров;
– юмор в борьбе со стрессами: мемы как способ выжить в бигтехе.
😋😛 В хард-треке:
– разберём, чем отличается бигтех в России и за рубежом: каких специалистов ищут компании, есть ли культурные отличия?
– поговорим с Маратом Мавлютовым – руководителем подразделения из Яндекса, разрабатывающего роботов-доставщиков;
– обсудим, как AI помогает разработчикам сейчас и как будет помогать в будущем.
😌 Регистрируйтесь и подключайтесь.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
60 099
📝 PDF-Extract-Kit — библиотека для извлечения данных из PDF-файлов с поддержкой сложных документов с помощью моделей компьютерного зрения!
🔍 Основные особенности:
🌟 Точное извлечение текста и таблиц из структурированных и неструктурированных PDF, включая многостраничные таблицы и иерархические блоки!
🌟 OCR-интеграция, позволяющая обрабатывать PDF-документы с отсканированными изображениями!
🌟 Гибкий API на Python, что делает его удобным для анализа и интеграции в приложения!
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
60 099
Среди нас есть школьники или студенты техникумов? Тут принесли вам новость.
Яндекс Лицей открывает набор на программу «Веб-разработка на Django»
🟢 Много практики: будете создавать сайты и веб-приложения с нуля, работать с базами данных и научитесь правильно обрабатывать ввод от пользователей.
🟢 Базовые скилы на Django: освоите тестирование кода, окружение и развертывание.
🟢 Интенсивное, трехмесячное обучение с реальным проектом: будете работать в команде над собственным веб-приложением.
Короче, если ждете рекомендации по интенсивному онлайн-обучению Django для новичков — это оно.
В конце обучения, кстати, вам выдадут сертификат. С ним проще поступить на другие направления Яндекс Лицея. Также он даёт дополнительные баллы в некоторых вузах.
🟠 Зарегистрироваться и пройти отбор до 23 сентября можно здесь
60 099
🚀 Энергоэффективный транспайлер Python в Rust
Depyler — это транспайлер, который преобразует код Python в безопасный и производительный Rust, снижая потребление энергии на 75-85%. Он предлагает мощные инструменты для тестирования и верификации, обеспечивая высокое качество кода и поддержку CI/CD.
🚀 Основные моменты:
- Эффективное преобразование Python в Rust
- Поддержка многоуровневого тестирования и верификации
- Интеграция с AI для улучшения качества кода
- Поддержка формата Ruchy для функционального программирования
- Высокие стандарты безопасности и производительности
📌 GitHub: https://github.com/paiml/depyler
@pythonl
60 099
Пройдите простой тест и получите доступ к мини-курсу по Python-разработке бесплатно: https://epic.st/g_npyF?erid=2VtzqxgdTD5
60 099
🦀 PyApp — новый способ упаковать Python-программы
PyApp написан на Rust и превращает Python-проекты в готовые .exe или бинарники, которые работают без отдельной установки Python.
В отличие от PyInstaller или Nuitka, это не библиотека, а отдельный инструмент:
- для каждого проекта нужна своя сборка;
- зато конфигурация максимально гибкая и можно тонко настроить процесс.
🔗 Репозиторий: https://github.com/ofek/pyapp
@pythonl
60 099
🔥Прими участие в Хакатоне Т1 в Нижнем Новгороде и поборись за призовой фонд 600 000 рублей!
📅 Когда: 19 – 22 сентября
🌐 Формат: онлайн + финал на площадке
Участвуй, если ты:
🔹студент тех/ИТ-направлений;
🔹развиваешься в dev, аналитике, дизайне, AI/DS/ML, DevOps;
🔹сможешь быть в Нижнем Новгороде 22-09.
Выбери свой кейс:
🔸PingTower — сервис круглосуточного отслеживания доступности сайтов и мгновенных уведомлений о сбоях, позволяющий бизнесу не терять клиентов.
🔸HR Консультант — ИИ-консультант для карьерных сценариев и поиска талантов по умным фильтрам.
Почему стоит участвовать:
🔻Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1;
🔻Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний;
🔻Реальный опыт командной работы.
Регистрация открыта!
➡️ Успей до 17 сентября по ссылке
Ты не из Нижнего Новгорода? Смотри расписание хакатонов в других городах.
#реклама
О рекламодателе
60 099
⚡️КРАСИВЫЙ JSON ИЗ СЛОВАРЯ ЗА 1 СТРОКУ
Сегодня разберём крутую и полезную фишку — как с помощью Python одной строчкой красиво форматировать словарь в JSON с отступами.
import json
data = {
"user": "Alice",
"age": 30,
"skills": ["Python", "Docker", "ML"],
"active": True,
"projects": {
"current": "Chatbot",
"next": "Data Pipeline"
}
}
60 099
🔥 Старт олимпиады по ИИ и анализу данных — AIDAO.
🚀 В чем кайф:
- Не теоретически возможные задачи, а приближенные к реальным проектам
- Задачи на онлайн-этап готовит научная лаборатория, а финал — один из сервисов Яндекса
- Командная олимпиада, в которой могут принять участие студенты российских и зарубежных вузов
- Живое общение с экспертами и научными сотрудниками
- Масштабный финал олимпиады в Москве: 32 часа хакатона и общения с комьюнити
Международную олимпиаду организуют ФКН НИУ ВШЭ и Яндекс Образование. Главные призы: 1 млн рублей и бонусы при поступлении на магистратуры ФКН ВШЭ. Регистрируем команду на AIDAO по ссылке.
60 099
🔥 Подборка небанальных Python-трюков, которые реально упрощают жизнь разработчику
🌀 1. functools.cached_property — ленивое свойство с кэшем
Позволяет вычислить значение один раз и потом возвращать готовый результат.
from functools import cached_property
import time
class DataFetcher:
@cached_property
def heavy_data(self):
print("⏳ Запрос к API...")
time.sleep(2)
return {"status": "ok", "data": [1, 2, 3]}
obj = DataFetcher()
print(obj.heavy_data) # первый вызов → считает
print(obj.heavy_data) # второй вызов → из кэша
import os
from contextlib import suppress
with suppress(FileNotFoundError):
os.remove("tmp.txt")
class DemoResource:
def __enter__(self):
print("🔓 Ресурс открыт")
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
print("🔒 Ресурс закрыт")
if exc_type:
print(f"⚠️ Ошибка: {exc_value}")
return True # подавить исключение
with DemoResource() as res:
print("⚡ Работаем...")
raise ValueError("Что-то пошло не так!")
60 099
🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире
11 сентября (уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
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.
60 099
🔥 Thyme: Think Beyond Images
Thyme — это инновационная модель, которая улучшает обработку изображений и сложные задачи рассуждения, используя автономное генерирование и выполнение операций через исполняемый код. Она сочетает в себе методы супервайзинга и обучения с подкреплением, обеспечивая высокую точность выполнения кода.
🚀 Основные моменты:
- Автономная генерация и выполнение операций с изображениями.
- Комбинация супервайзинга и обучения с подкреплением.
- Поддержка высокоразрешающей перцепции и сложного рассуждения.
- Использует алгоритм GRPO-ATS для оптимизации работы.
📌 GitHub: https://github.com/yfzhang114/Thyme
60 099
⁉️Хотите начать карьеру Data Scientist? Освойте методы ансамблирования ML
Чтобы понять, как добиться высокого качества предсказания в машинном обучении, присоединяйтесь к открытому вебинару 8 сентября в 18:00 МСК! На уроке мы разберем ключевые методы ансамблирования моделей, которые использует каждый Data Scientist: Бэггинг, Random Forest и Градиентный бустинг. Эти методы помогут вам повысить точность ваших моделей и научиться их эффективно применять в реальных задачах.
После занятия вы будете уверенно работать с ансамблями моделей на Python и знать, как применять их на практике для получения лучших результатов.
➡️ Присоединяйтесь и получите скидку на курс «Machine Learning. Basic»: https://otus.pw/pd7e/?erid=2W5zFHuTx9e
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 099
🚀 Lemonade SDK — локальный сервер для LLM с максимальной производительностью
Что это?
Lemonade — это open-source проект (спонсируется AMD), который позволяет запускать большие языковые модели прямо у себя: на ПК, в браузере или на сервере. Всё работает локально, без облака, с поддержкой GPU и NPU, и при этом совместимо со стандартом OpenAI API.
Возможности
- Lemonade Server — локальный сервер, который имитирует OpenAI API. Поддерживает движки llama.cpp (GGUF), ONNX Runtime GenAI и HuggingFace Transformers. Работает с ускорением через Vulkan и ROCm.
- Lemonade CLI — консольный инструмент для запуска моделей, тестов производительности, проверки памяти и точности.
- Python API — простой способ подключить LLM к своим скриптам и приложениям.
Поддержка железа
- GPU — работает на Windows и Linux через Vulkan.
- NPU — поддержка AMD Ryzen AI 300-й серии.
- CPU — поддержка на всех платформах.
Можно переключаться между разными движками: llama.cpp, ONNX и HF Transformers.
Интеграция и совместимость
- Полная поддержка OpenAI API (`/chat/completions`,
/completions, /models, /load, /stats и др.).
- SDK доступен для Python, C++, Java, C#, Go, Node.js, Rust, PHP и других языков.
Почему это важно
- Всё работает локально → выше приватность и ниже затраты.
- Автоматическая оптимизация под ваше железо.
- Подходит для продакшн-нагрузок, edge-устройств и экспериментов.
- Удобные инструменты: сервер, CLI, Python API, web-панель.
- Проект активно развивается: свежие релизы выходят каждую неделю.
👉 Репозиторий: [github.com/lemonade-sdk/lemonade](https://github.com/lemonade-sdk/lemonade)
#LLM #AI #Lemonade #OpenSource #AMD
@pythonl60 099
🔥 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/python_job_interview
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_1001_notes
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!
60 099
👨💻 Omnara — Mission Control для AI-агентов
Что это?
Omnara — это «диспетчерская» для ваших AI-агентов. С её помощью можно управлять и наблюдать за работой агентов в реальном времени: через терминал, веб-интерфейс и мобильное приложение.
Возможности
- Отслеживание всех шагов агента в реальном времени.
- Push-уведомления, когда агент ждёт обратной связи.
- Ответы и контроль прямо с телефона или браузера.
- Единый дашборд для всех агентов.
Почему это удобно
- Не нужно сидеть за ПК, чтобы держать процесс под контролем.
- Всё open-source, можно разворачивать самостоятельно.
- Подходит как для разработчиков-одиночек, так и для команд.
👉 Omnara делает взаимодействие с AI-агентами гибким и удобным: вы всегда в курсе, что они делают, и можете вмешаться в любой момент.
🔗 GitHub
@pythonl
60 099
📐 Agent Reinforcement Trainer — фреймворк для обучения ИИ-агентов через reinforcement learning
Проект предлагает удобный способ прокачки LLM для решения практических задач. Во время работы ART использует метод GRPO и позволяет обучать агентов работать с MCP-серверами, играть в игры и выполнять другие действия через взаимодействие со средой.
Инструмент минимально требователен к данным — система сама анализирует доступные инструменты и генерирует учебные сценарии. Поддерживается интеграция с популярными языковыми моделями, включая Qwen 2.5.
🤖 GitHub
@pythonl
60 099
🚀 Python Pro совет
Хотите измерить время выполнения куска кода без лишних библиотек?
Используйте модуль
timeit, встроенный прямо в Python:
# Запуск из командной строки
python -m timeit -n 100 -r 5 "sum(range(1000))"
# В коде
import timeit
print(timeit.timeit("sum(range(1000))", number=1000))
60 099
🔍 Django ModelSearch: Умный поиск для ваших моделей
Django ModelSearch позволяет индексировать модели Django и осуществлять поиск с помощью ORM. Поддерживает PostgreSQL FTS, SQLite FTS5, Elasticsearch и OpenSearch. Идеально подходит для создания мощных поисковых решений в ваших приложениях.
🚀Основные моменты:
- Индексация моделей в Elasticsearch и OpenSearch
- Поддержка автозаполнения и фасетного поиска
- Возможность использования существующих QuerySets
- Поддержка нечеткого поиска и структурированных запросов
- Нулевая простоя при перестройке индекса
📌 GitHub: https://github.com/kaedroho/django-modelsearch
@pythonl
#python
60 099
⚠️ SQL-инъекция через f-string
Если подставлять значения прямо в SQL через f-string, злоумышленник может выполнить любой код в базе:
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = f"SELECT * FROM accounts WHERE name = '{name}'"
conn.sql(query)
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = "SELECT * FROM accounts WHERE name = ?"
conn.sql(query, params=(name,))
