¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Python/ django

Ir al canal en Telegram

по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Red:Machinelearning Rusia10 308 Tecnologías y Aplicaciones2 246...

📈 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 58 499 suscriptores, ocupando la posición 2 246 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 308 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 499 suscriptores.

Según los últimos datos del 29 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -174, y en las últimas 24 horas de -25, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.05%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.03% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 541 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 771 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 21.
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 @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 30 octubre, 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.

58 499

Suscriptores

-2524 horas

-1017 días

-17430 días

3 541

Visitas de la publicación

~ 1 77124 horas

~ 2 23348 horas

6.05%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

58 498

💎 Quadratic — электронные таблицы нового поколения с кодом и ИИ. Проект предоставляет гибридную среду, где формулы, Python и SQL работают бок о бок, позволяя анализировать миллионы строк прямо в браузере без потерь производительности. Особенность инструмента — технологичный стек (Rust, WebAssembly, WebGL). Интерфейс с поддержкой 60 FPS и масштабированием как в Figma делает работу с большими данными неожиданно плавной. 🤖 GitHub @pythonl

58 498

🤖 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

58 498

🖥 Полезный хак для Python разработчиков.


import dis

def explain_bytecode(fn):
    print(f"Анализ байткода функции: {fn.__name__}\n")
    dis.dis(fn)

Пример:
def tricky(x):
    return x * 2 + 1 if x > 0 else x - 1

explain_bytecode(tricky)

Этот хак показывает байткод Python-функции, позволяя заглянуть под капот интерпретатора. Используется для: • отладки «странного» поведения функций • анализа производительности на уровне Python VM • изучения, как Python интерпретирует тернарные выражения, замыкания, генераторы и т. д. Модуль dis встроен в стандартную библиотеку и часто игнорируется — но это мощный инструмент для продвинутых разработчиков и авторов интерпретаторов. @pythonl

58 498

🎮 Учимся Python прямо в бою — в Steam бесплатно раздают CodeStrike! Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом. В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями. 💻 Что тебя ждёт: • Пишешь Python-код • Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь • Программируешь поведение героя в реальном времени • Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело. 🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься. ⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/ @pythonl

58 498

📚 Эффективное сжатие текста: код Хаффмана в действии Приглашаем на открытый урок. 🗓 11 июня в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Алгоритмы и структуры данных». На этом вебинаре мы продолжим разработку архиватора, реализовав код Хаффмана. ✔️ Рассмотрим, как построить дерево кодов, где частота появления символов определяет их битовое представление. ✔️ Интегрируем алгоритм в наш архиватор и проведем сравнительное тестирование с RLE. ✔️ Увидим, как эффективно работает код Хаффмана на текстовых файлах и других типах данных. Отличная возможность изучить продвинутые древовидные структуры данных на практическом примере. Развивайте алгоритмическое мышление, увеличивайте производительность программ. 🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - Algo5 👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/4BpC/ #реклама О рекламодателе

58 498

🖥 Задача: Что делает эта загадочная функция paradox и почему она называется так?


def paradox(n):
    def f(x):
        return ((x * x) % n + x) % n

    slow = fast = 0
    while True:
        slow = f(slow)
        fast = f(f(fast))
        if slow == fast:
            return slow

print(paradox(31337))

На первый взгляд — простой цикл с двумя указателями: slow и fast. Но на деле это алгоритм Флойда ("заяц и черепаха"), используемый для нахождения цикла в псевдослучайной последовательности. 📌 Функция f(x): Простая квадратичная функция, по сути — генератор псевдослучайных чисел по модулю n. 📌 Что происходит: slow движется на 1 шаг за итерацию: f(x) fast — на 2 шага: f(f(x)) Как только slow == fast, цикл найден — значит, последовательность начала повторяться. 🔍 Почему это парадокс? Потому что вы начинаете с 0, вычисляете кучу якобы "случайных" значений, и внезапно обнаруживаете цикличность в хаосе. Вы не знаете длину цикла, период или точку входа, но находите пересечение без хранения всей истории. 💡 Эта техника используется в: криптографии (Pollard's rho для факторизации), генерации чисел, распознавании псевдопериодов, хаотических системах. 🎯 Челлендж для продвинутых: Измените f(x) на pow(x, 3, n) — как это повлияет на цикл? Реализуйте поиск начала цикла и длины периода, используя Флойда + Брента. Придумайте, как использовать это для взлома слабых генераторов случайных чисел. 🧠 Эта задача не просто про числа — она про границу между случайным и детерминированным.

58 498

🚨 Атака на PyPI, npm и RubyGems: сотни вредоносных пакетов в официальных реестрах 🔍 Исследователи обнаружили массовую кампанию по размещению вредоносных библиотек в популярных экосистемах: 🧪 Что произошло: • На npm опубликованы фейковые версии библиотек вроде Hardhat, крадущие приватные ключи и .env • В PyPI появились клоны requests, urllib3 и др., с вредоносными вставками • В RubyGems — более 700 пакетов, использующих тайпосквоттинг (`activesupportt`, httpartyy и т.д.) 🎯 Цель — разработчики. Пакеты собирают: – мнемоники – приватные ключи – конфиги AWS/GCP – системную информацию 🛡 Что делать: – Проверяй названия пакетов (тайпосквоттинг — главный приём) – Запускай pip audit, npm audit, bundler audit – Используй виртуальные окружения и минимум прав – Подпиши зависимости, где это возможно (например, через Sigstore) 📌 Подробнее

58 498

Давно хотели освоить программирование, но вас останавливала нехватка времени или строгие дедлайны? Тогда советуем обратить внимание на бесплатные курсы Яндекс Лицея по Python, Go и C++ для начинающих. Заниматься на них можно когда и где угодно, ведь уроки доступны онлайн и в них нет дедлайнов! Вас ждут: ✅ Качество: занятия разработаны практикующими экспертами Яндекса. ✅ Свобода: пользуйтесь автоматической проверкой решений и задавайте вопросы через поддержку. ✅ Перспективы: после завершения вы получите уверенную базу для дальнейшего роста, а также сертификат, который пригодится при поступлении в Яндекс Лицей. Не откладывайте на потом — выберите курс и зарегистрируйтесь на сайте!

58 498

🤖 ReasonFlux-Coder — ИИ, который пишет код и сразу проверяет его Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты. Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно. 💡 Что внутри: 🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders. Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска. 🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT) Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought). • Обходит Qwen3-4B • Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8% • Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением 📌 Зачем это нужно: – для автотестирования кода – для CICD пайплайнов – для агентных систем, которые сами проверяют свои решения 📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B @pythonl

58 498

Это реклама открытой технологической конференции от Сбера GigaConf 2025. На ней технари рассказывают сложные вещи о прикладном применение генеративного искусственного интеллекта. Контент конференции будет сложно понять простому обывателю, а разработчиков и членов инженерных команд мы приглашаем пройти регистрацию на сайте. GigaConf 2025 // Москва, 25 июня https://gigaconf.ru/

58 498

🖥 Physics Simulations Набор симуляций физических явлений, написанных на Python с использованием Pygame. Эти симуляции создавались в образовательных целях и охватывают различные концепции, включая: - Законы Ньютона - Гравитацию - Силы и трение - Простую гармоническую модуляцию - И многое другое Для запуска симуляций необходимо установить зависимости:


pip install -r requirements.txt

Затем можно запустить нужный скрипт напрямую, например:


python gravity_sim.py

Каждый файл представляет отдельную симуляцию, сопровождаемую визуализацией с помощью Pygame. 📌 Github @pythonl

58 498

Реально ли совмещать учёбу с работой и жизнью? Совместный онлайн-бакалавриат НИУ ВШЭ и Нетологии как раз даёт такую возможность. Обучение проходит полностью дистанционно, но в очной форме, а значит сохраняется отсрочка от армии, льготы на проезд, доступ к библиотеке и возможность взять образовательный кредит с господдержкой. На первых курсах вы изучите базовые математические и гуманитарные предметы, основы программирования и профильные дисциплины по фулстек-разработке. А с третьего курса выберете углублённый трек: руководитель командой разработки или DevOps-инженер. По итогу обучения освоите 4 языка программирования: Java, Python, JavaScript, Go. Практики будет много — участие в хакатонах, командные проекты и возможность попасть на стажировку в Сбер по ускоренному треку. Получите диплом, который поможет строить карьеру в сильных IT-командах. Учитесь без отрыва от жизни: https://netolo.gy/ebKb Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wZ53dr

58 498

🕵️‍♂️ ExeRay — статический анализатор PE-файлов на Python ExeRay — это удобный инструмент для реверс-инженеров, исследователей безопасности и malware-аналитиков. Он проводит статический анализ исполняемых файлов .exe (PE-файлов) и визуализирует их структуру в удобной форме. 🧩 Что умеет ExeRay: ✅ Анализировать PE-файл и извлекать: - Заголовки, секции, импорты/экспорты - Таблицы ресурсов - Используемые API и библиотеки - Suspicious patterns и аномалии ✅ Генерировать отчёт в HTML ✅ Работает полностью офлайн ✅ Поддержка анализа несколькими методами (pefile + custom парсеры) 📦 Пример использования:


python main.py -f malware.exe

После чего ты получаешь красивый и подробный отчёт по всем ключевым параметрам PE-файла. 💻 Технологии: - Python 3 - pefile, matplotlib, pyvis для графов зависимостей - Простая CLI и понятный код — легко расширить под свои задачи 🧠 Кому подойдёт: - Reverse Engineers - Malware Analysts - Red/Blue Teams - Python-разработчикам, интересующимся PE-структурой и безопасностью 🔥 Если ты работаешь с .exe, и хочешь быстро понять, что внутри — ExeRay сэкономит часы ручного анализа. 📁 Репозиторий: @pythonl

58 498

🐍 Ошибка с изменяемыми значениями по умолчанию»** 🎯 Цель: Найти и объяснить баг, который не вызывает исключений, но ломает логику приложения 📍 Ситуация: У тебя есть функция, которая логирует события с метаданными. По умолчанию метаданные можно не передавать:


def log_event(event, metadata={}):
    metadata["event"] = event
    print(metadata)

На первый взгляд — всё работает. Но при многократных вызовах функции происходит что-то странное:


log_event("start")
log_event("stop")
log_event("error", {"code": 500})
log_event("retry")

👀 Вывод:


{'event': 'start'}
{'event': 'stop'}
{'code': 500, 'event': 'error'}
{'code': 500, 'event': 'retry'}

🔍 Что пошло не так? Почему code: 500 появляется там, где его быть не должно? 🧩 Задача: 1. Найди и объясни источник бага 2. Почему Python не выбрасывает ошибку? 3. Как проверить, что дефолтный аргумент сохраняет состояние между вызовами? 4. Как это исправить безопасно и "по питоновски"? 5. Где ещё может проявиться аналогичный эффект? 🛠 Разбор и решение: 🔸 Причина: Изменяемое значение (`dict`) используется как значение по умолчанию. В Python значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове. То есть metadata={} создаётся один раз и сохраняется между вызовами, если параметр не передан. 🔸 Проверка:

def f(d={}):
    print(id(d))
    d["x"] = 1
    print(d)

f()
f()

Вы увидишь одинаковые id(d) — значит, используется тот же объект. 🔸 Решение (правильный способ):

def log_event(event, metadata=None):
    if metadata is None:
        metadata = {}
    metadata["event"] = event
    print(metadata)

Теперь при каждом вызове создаётся новый словарь, и code: 500 не "протекает" в следующие вызовы. 🔸 Где ещё встречается: - Списки: items=[] - Множества: visited=set() - Объекты пользовательских классов 📌 Вывод: Изменяемые значения по умолчанию — одна из самых частых ошибок в Python. Она не вызывает исключений, но может незаметно повредить данные. Всегда используй None + инициализацию внутри функции для изменяемых типов. @pythonl

58 498

🎯 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

58 498

🐍 Python-библиотеки для Linux-администраторов Набор must-have инструментов, которые помогут автоматизировать системные задачи, управлять файлами, процессами и сетью: 🔸 os — работа с файловой системой, путями, переменными окружения https://docs.python.org/3/library/os.html 🔸 subprocess — запуск внешних команд и управление ими https://docs.python.org/3/library/subprocess.html 🔸 psutil — мониторинг процессов, ресурсов, дисков, сети https://pypi.org/project/psutil/ 🔸 platform — информация об ОС, архитектуре, версии Python https://docs.python.org/3/library/platform.html 🔸 socket — сетевые соединения и сокеты https://docs.python.org/3/library/socket.html 🔸 pwd — доступ к информации о пользователях Unix https://docs.python.org/3/library/pwd.html 🔸 pathlib — удобная работа с путями в ООП-стиле https://docs.python.org/3/library/pathlib.html 🔸 shutil — копирование, удаление, архивация файлов и директорий https://docs.python.org/3/library/shutil.html 🔸 tarfile — создание и извлечение `.tar`-архивов https://docs.python.org/3/library/tarfile.html 📦 Эти модули — основа для написания удобных и мощных CLI-утилит, скриптов и системных инструментов. @pythonl

58 498

Хотите быстро создать своего Telegram-бота? Например: 📊 Бота-аналитика, который собирает данные и строит отчеты 🤖 Бота-переводчика, который поможет общаться с зарубежными коллегами 🎬 Бота-киноэксперта, который подберет фильмы по настроению Какого бы помощника вы ни хотели запустить, это можно легко сделать в облаке без настройки серверов и затрат на инфраструктуру. Облачный провайдер Cloud․ru расскажет на бесплатном вебинаре 5 июня, как создать бота в облаке и какие компоненты для этого нужны. Будет демо — в прямом эфире эксперт покажет процесс и ответит на вопросы. Зарегистрироваться на вебинар🖱

58 498

🎙️ Voice Extractor — мощный open-source инструмент для извлечения и разметки голоса из многофайлового аудио Если у тебя есть подкасты, интервью или многоголосые записи — этот инструмент выделит каждого говорящего и превратит всё в чистые датасеты для TTS или анализа. 🔧 Что умеет: • Диаризация: разделение голосов с помощью Pyannote • Удаление перекрытий: исключает участки с одновременной речью • Транскрипция: генерирует текст аудио • Изоляция голоса: можно вырезать только одного говорящего • Многоязычность: работает не только с английским 🎯 Зачем использовать: • Создание кастомных TTS-моделей • Анализ подкастов, лекций и интервью • Построение голосовых ассистентов 🚀 Как запустить:


git clone https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor.git
cd Voice_Extractor
pip install -r requirements.txt
python extract_voice.py --file_path your_audio_file.mp3

📎 GitHub: https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor @pythonl

58 498

🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥 Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах. Внутри: • Как искать bottleneck'и и профилировать код • Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy • Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars • Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам • Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka ⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production. 📌 Полная версия онлайн @pythonl