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
Mostrar más
Red:📈 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 58 972 suscriptores, ocupando la posición 2 162 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 185 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 972 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -292, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.27%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.33% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 696 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 963 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- 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 agosto, 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.
58 972
Suscriptores
-124 horas
+137 días
-29230 días
Archivo de publicaciones
58 972
🕵️♂️ 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
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:
@pythonl58 972
🐍 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)
log_event("start")
log_event("stop")
log_event("error", {"code": 500})
log_event("retry")
{'event': 'start'}
{'event': 'stop'}
{'code': 500, 'event': 'error'}
{'code': 500, 'event': 'retry'}
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.
@pythonl58 972
🎯 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
58 972
🐍 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.
@pythonl58 972
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🖱
58 972
🎙️ 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
58 972
🖥 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
58 972
🖥 Хитрая задача на Python для продвинутых: словарь, который работает как список
Представь структуру данных, которая:
• работает как
dict — доступ по ключу
• работает как list — доступ по индексу
• сохраняет порядок вставки
• поддерживает .index(key) и .key_at(i)
📌 Задача: Реализуй класс IndexedDict, который делает всё это.
🔍 Пример использования:
d = IndexedDict()
d["a"] = 10
d["b"] = 20
d["c"] = 30
print(d["a"]) # 10
print(d[0]) # 10
print(d[1]) # 20
print(d.key_at(1)) # "b"
print(d.index("c")) # 2
for k in d:
print(k, d[k]) # перебор по ключам
dict не получится — d[0] будет интерпретироваться как ключ, а не индекс
• Придётся реализовать двойную логику доступа вручную
• Нужно корректно поддержать __iter__, __getitem__, __len__ и др.
✅ Решение:
```python
from collections.abc import MutableMapping
class IndexedDict(MutableMapping):
def __init__(self):
self._data = {}
self._keys = []
def __getitem__(self, key):
if isinstance(key, int):
real_key = self._keys[key]
return self._data[real_key]
return self._data[key]
def __setitem__(self, key, value):
if key not in self._data:
self._keys.append(key)
self._data[key] = value
def __delitem__(self, key):
if key in self._data:
self._keys.remove(key)
del self._data[key]
def __iter__(self):
return iter(self._keys)
def __len__(self):
return len(self._data)
def index(self, key):
return self._keys.index(key)
def key_at(self, idx):
return self._keys[idx]
```
📈 Зачем это нужно:
• Отличная тренировка на переопределение магических методов
• Часто встречается в фреймворках (Pandas, SQLAlchemy)
• Тестирует знание ABC-классов (`collections.abc.MutableMapping`)
• Полезно для построения кастомных структур данных
Хочешь версию с `__contains__`, `__reversed__`, типизацией и сериализацией — пиши 💬
@pythonl58 972
Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
58 972
🚀 TG_AutoPoster — бот для автоматической пересылки постов из групп ВКонтакте в ваш Telegram: канал, чат или личку.
📌 Что умеет:
• Автоматически публикует записи из заданных групп ВК в Telegram
• Настраивается через файл
config.yaml: логин/пароль или токен VK + данные Telegram API
• Поддерживает прокси (SOCKS5) — для обхода блокировок
• Гибко настраиваемый интервал проверки новых постов (по умолчанию — 1 час)
• Фильтрует записи по чёрному списку и стоп-словам
• Добавляет заголовки и футеры с поддержкой Markdown
• Работает в Docker — легко разворачивается на сервере
TG_AutoPoster — готовое решение для автоматического кросспостинга из ВК в Telegram 💬
▪ Github
@pythonl58 972
🖥 Топ Python-библиотек для работы с PDF
Работаешь с PDF в Python? Вот подборка лучших библиотек, которые помогут извлекать текст, редактировать, создавать и анализировать PDF-документы. Каждая из них имеет свои сильные стороны 👇
📌 PyPDF2 — для чтения, разделения, объединения, поворота и модификации PDF
🔗 https://github.com/py-pdf/pypdf
⛏ PDFMiner — извлекает текст, структуру и метаинформацию из PDF (в том числе со шрифтами и координатами)
🔗 https://github.com/pdfminer/pdfminer.six
📊 ReportLab — создание PDF-файлов с графиками, таблицами, стилями и вёрсткой
🔗 https://www.reportlab.com/opensource/
🌐 PyPDFium2 — быстрый рендеринг и извлечение изображений с помощью движка PDFium
🔗 https://pypi.org/project/pypdfium2/
🛠 pdfplumber — удобное извлечение текста, таблиц и координат объектов
🔗 https://github.com/jsvine/pdfplumber
📄 PyMuPDF (fitz) — быстрая и мощная библиотека для анализа, рендеринга и аннотирования PDF
🔗 https://github.com/pymupdf/PyMuPDF
🔜 Примеры по работе с библиотеками
Используй их вместе или по отдельности — в зависимости от того, нужно ли тебе распарсить текст, извлечь таблицу, отрендерить страницу или сгенерировать отчёт.
@pythonl
#Python #PDF #PyPDF2 #PDFMiner #ReportLab #pdfplumber #PyMuPDF #PyPDFium2 #DevTools #PythonDev #OpenSource
58 972
🧪 Microsoft представляет Pyrona — экспериментальный проект для безопасной конкуренции в Python!
🔧 Разработан в рамках Project Verona, Pyrona исследует, как принципы владения и управления памятью (в духе Rust) можно адаптировать для динамического языка, такого как Python.
🌀 Что такое Pyrona?
• Прототип модифицированного Python без GIL (Global Interpreter Lock)
• Использует идеи из Verona и FrankenScript — toy-языка с проверками владения и безопасности
• Вводит динамическое региональное владение и глубокую неизменяемость объектов
🚀 Зачем это нужно?
С приближением PEP 703 (Python без GIL) возникает угроза гонок данных. Pyrona предлагает решение:
✅ Безопасная многопоточность
✅ Динамические гарантии корректности
✅ Поддержка привычной экосистемы Python
🔍 Детали:
• Поддерживает эксперименты с субинтерпретаторами (PEP 684)
• Публикация на PLDI 2025: *Dynamic Region Ownership for Concurrency Safety*
• Активное участие Гвидо ван Россума и команды Faster CPython
🧠 Pyrona — это не продакшен-язык, а платформа для будущего безопасного и многопоточного Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pythonl
58 972
💥 Ищете возможности в Data Science и ML? На курсе «Специализация Machine Learning» мы научим вас не просто работать с данными, а использовать мощные алгоритмы для бизнес-прогнозирования.
Программа подходит как новичкам, так и профессионалам: от системных аналитиков до инженеров, которые хотят научиться ML с нуля. Мы дадим вам практические знания и опыт, используя актуальные инструменты.
На курсе вы освоите Python, библиотеки pandas, sklearn, глубокое обучение и анализ временных рядов. Пройдете обучение по самым современным фреймворкам и научитесь решать реальные задачи.
➡️ Записывайтесь в группу прямо сейчас: https://tglink.io/4246af263d73?erid=2W5zFGw41u2
Чтобы успеть воспользоваться 🏷15% скидкой на курс «Специализация Machine Learning» + 🎁 промокодом ML_5 и учиться весь год по ценам мая. Скидка на курс действует по 26.05 включительно!
#реклама
О рекламодателе
58 972
🚀 DeerFlow — Open‑Source фреймворк для Deep Research от ByteDance
🌟 Что такое DeerFlow?
DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это модульный multi-agent фреймворк с открытым исходным кодом, созданный для автоматизации глубоких исследовательских процессов. Он сочетает работу с LLM, веб-поиск, краулинг и выполнение Python-кода :contentReference[oaicite:0]{index=0}.
🧱 Основные особенности
- Multi-agent архитектура
Координатор, Планировщик, Исследователь, Кодер, Репортер и даже голосовой модуль — каждый агент выполняет свою задачу в пайплайне исследования :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
- Интеграция инструментов
Встроенный веб-поиск (Tavily, DuckDuckGo, Brave, arXiv), web scraping через Jina, Python REPL для исполнения кода, генерация отчетов и даже автоматизированные подкасты при помощи TTS :contentReference[oaicite:2]{index=2}.
- Human‑in‑the‑loop
Возможность ставить задачи и править планы вручную — обеспечивается контроль на каждом этапе :contentReference[oaicite:3]{index=3}.
- Генерация конечного контента
Полученные данные консолидируются в отчеты (Markdown, PPT), синтезируются в речь (подкасты), экспортируются — всё автономно.
⚙️ Github
@pythonl
58 972
🛡 StarGuard — умный аудит GitHub-репозиториев прямо из консоли
Открытый проект — это мощный CLI-инструмент на Python, который автоматически анализирует open-source репозитории и помогает выявить:
🔸 фальшивые звёзды
🔸 всплески активности
🔸 опасные зависимости
🔸 лицензии с подвохом
🔸 подозрительный код и токсичных контрибьюторов
📊 Что делает StarGuard
✅ Обнаруживает аномалии звёзд
— Вычисляет резкие всплески популярности с помощью BurstDetector и медианного отклонения.
— Определяет подозрительных пользователей с «пустыми» профилями и новыми аккаунтами.
✅ Анализирует зависимости и SBOM
— Поддержка PyPI, npm, Maven, Go, Ruby
— Предупреждает об unpinned-пакетах и git-зависимостях
✅ Проверяет лицензии
— Выявляет несовместимости (например, AGPL внутри MIT)
— Предупреждает о скрытых ограничениях
✅ Оценивает контрибьюторов
— Проверяет концентрацию коммитов
— Определяет "одиночек", на которых держится проект
✅ Сканирует код на опасные паттерны
— Обнаруживает
eval, скрытые майнеры, необфусцированные ключи
🚀 Как использовать
python -m starguard.cli owner/repo --format markdown --plot stars.png
GITHUB_TOKEN — до 5000 запросов
🎯 Кому полезно
• DevOps-командам — для верификации OSS-зависимостей
• Безопасникам — для быстрой проверки на supply chain угрозы
• Инвесторам — чтобы не попасть на проекты с "накрученной" популярностью
• Open Source авторам — для прозрачности и Trust Badge
🔗 GitHub
💡 Инструмент, который показывает, что за красивыми графиками звёзд часто стоит маркетинг, а не код. Умей фильтровать — ставь охрану у репозитория.
@pythonl58 972
Python уже покорен? А как насчет Django?
Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-курс по Django. Программа начинается с создания и настройки простых проектов: блога и канбан-доски, а завершается подключением автоматических бэкапов.
Всего за час вы научитесь:
1️⃣ Работать с бэкендом и API
2️⃣ Создавать веб-приложение по шаблону от Django
3️⃣ Настраивать Nginx и Gunicorn
4️⃣ Автоматизировать резервное копирование
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение прямо сейчас
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqvQwmor
58 972
🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с
list и dict
📌 Условие
Что выведет следующий код?
def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list
print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))
[1] [1, 2] [1, 2, 3]🔧 Почему так происходит - Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове. - Значение
my_list=[] создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.
- Все вызовы append_to_list изменяют один и тот же список.
⚠️ Подвох
Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что my_list должен быть новым на каждый вызов, но это не так.
🧠 Вывод
- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй None и создавай новый объект вручную:
def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list
[1] [2] [3]📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам:
[], {}, set() и кастомные классы.58 972
Python уже покорен? А как насчет Django?
Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-курс по Django. Программа начинается с создания и настройки простых проектов: блога и канбан-доски, а завершается подключением автоматических бэкапов.
Всего за час вы научитесь:
1️⃣ Работать с бэкендом и API
2️⃣ Создавать веб-приложение по шаблону от Django
3️⃣ Настраивать Nginx и Gunicorn
4️⃣ Автоматизировать резервное копирование
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение прямо сейчас
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqvQwmor
58 972
🚀 AЭРОДИСК ищет Senior Python-разработчика для сложных и прокачивающих задач в разработке СХД!
Хочешь:
— Работать над репликацией, метрокластером и высоконагруженными системами?
— Глубоко погрузиться в Linux, сетевые протоколы и архитектуру ПО?
— Решать нетривиальные задачи, влияя на масштабные инфраструктурные решения?
— Прокачивать скилы в команде с крутыми инженерами и архитекторами?
📌 Нужно:
— Python (от 3 лет), Linux — экспертно
— Понимание сетей, репликации, системной архитектуры
— SQL/NoSQL, работа с техдокументацией на английском.
🧠 Прокачка:
— Живое общение, обучение за счёт компании, конференции
— Чёткий рост, внутренняя экспертиза, развитие в enterprise-инфраструктуре
💼 Офис в БЦ "Кругозор", соцпакет, гибкий график
👉 Подробнее и отклик
🔥 Скучно не будет — будет интересно и мощно.
Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGsyf7E
58 972
🖥 PyRoki — модульный инструмент для оптимизации кинематики роботов
На GitHub и в preprint на arXiv появилась новая работа от исследователей из Berkeley — PyRoki (Python Robot Kinematics Toolkit). Это мощный, гибкий и кроссплатформенный инструмент на Python для задач оптимизации в робототехнике.
🔧 Что такое PyRoki?
PyRoki — это:
- 📦 Модульная архитектура
Разделение переменных оптимизации и функций стоимости (costs) позволяет комбинировать задачи IK, планирования траектории, ретаргетинга и многое другое — без повторения кода.
- ⚙️ Дифференцируемая кинематика
Поддержка URDF-моделей, автоматическое создание collision-примитивов (например, капсул), работа с NumPy и JAX.
- 🚀 Поддержка CPU, GPU и TPU
Высокая производительность и масштабируемость на любых вычислительных устройствах.
- 🧠 Оптимизация на многообразиях (Lie-группы)
Встроенный алгоритм Levenberg–Marquardt даёт устойчивую и быструю сходимость даже для сложных конфигураций.
📊 Результаты
- Быстрее cuRobo на 1.4–1.7x при решении задач IK в батче.
- Более точные результаты при меньших вычислительных затратах.
- Интерактивный визуализатор (на базе `viser`) для отладки и анализа.
📁 Примеры использования
PyRoki включает в себя готовые сценарии:
- инверсная кинематика (IK)
- бимануальные манипуляции
- мобильные платформы
- ретаргетинг движений гуманоидов
- учёт столкновений
- online-планирование и управление
🚀 Установка
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
