Python Community
Ir al canal en Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python Community
El canal Python Community (@python_community_ru) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 11 662 suscriptores, ocupando la posición 10 350 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 54 951 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 662 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -76, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.82%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.63% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 562 visualizaciones. En el primer día suele acumular 307 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como docker, git, github, контейнер, await.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 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.
11 662
Suscriptores
-224 horas
-167 días
-7630 días
Archivo de publicaciones
11 662
🖥 10 GitHub-репозиториев для Парсинга
Сохрани, если работаешь с парсингом, RAG, LLM-пайплайнами или автоматизацией браузера.
Важно: использовать такие инструменты стоит только там, где у вас есть право собирать данные, с учётом ToS, robots.txt и лимитов сайта.
1. Firecrawl
Превращает сайт в чистый Markdown или JSON, удобный для LLM и RAG.
https://github.com/firecrawl/firecrawl
2. Crawl4AI
Краулер, который делает страницы LLM-ready без лишней настройки.
https://github.com/unclecode/crawl4ai
3. Browser Use
AI-агент, который управляет браузером: клики, формы, навигация, сбор данных через UI.
https://github.com/browser-use/browser-use
4. Crawlee
Production-фреймворк для краулинга: очереди, ретраи, браузерная автоматизация, хранение результатов.
https://github.com/apify/crawlee
5. Scrapy
Классика Python-скрейпинга. Подходит для больших краулеров и стабильных data pipelines.
https://github.com/scrapy/scrapy
6. MarkItDown
Инструмент Microsoft для конвертации PDF, Office, HTML и других форматов в Markdown.
https://github.com/microsoft/markitdown
7. Scrapling
Фреймворк для более устойчивого парсинга страниц, которые часто меняют структуру.
https://github.com/D4Vinci/Scrapling
8. scrcpy
Управление Android-устройством с компьютера. Полезно для тестирования и автоматизации mobile-only сценариев.
https://github.com/Genymobile/scrcpy
9. AutoScraper
Показываете пример нужных данных, а он сам пытается найти похожие элементы на странице.
https://github.com/alirezamika/autoscraper
10. curl-impersonate
Версия curl, которая имитирует сетевой профиль популярных браузеров. Полезно для тестов и совместимости.
https://github.com/lwthiker/curl-impersonate
Современный scraping давно перерос requests + BeautifulSoup.
Теперь это целая инфраструктура: браузерные агенты, Markdown для LLM, очереди, мобильная автоматизация и пайплайны для подготовки данных под AI.
@Python_Community_ru
11 662
+1📌 Mistral AI представила OCR 4.
Модель превращает документ в структуру:
• выделяет блоки через bounding boxes
• понимает типы элементов: заголовок, таблица, формула, подпись
• показывает confidence score по страницам и словам
• работает на 170 языках
Главная польза не в «распознать текст», а в том, чтобы дальше нормально использовать документы в RAG, enterprise search, редактировании, проверке человеком и агентных пайплайнах.
Mistral заявляет, что OCR 4 обошла конкурентов в слепом сравнении на 600+ реальных документах и набрала 85.20 на OlmOCRBench.
Модель можно запускать self-hosted в одном контейнере, чтобы документы не покидали вашу инфраструктуру.
Цена через API: $4 за 1000 страниц, через Batch API: $2 за 1000 страниц.
https://mistral.ai/news/ocr-4/
@Python_Community_ru
11 662
Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут (https://gitverse.ru/docs/artifactory/registry-mirrors/pypi-mirror/?utm_source=telegram&utm_medium=fix&utm_campaign=gigacode_python_tg_seeding_post_2026_june&utm_term=pythonl&erid=2W5zFJPe21P) рассказали, как подключить зеркало!
@Python_Community_ru
11 662
Pew Research опубликовали свежий отчёт «Americans and AI 2026».
Только 16% американцев теперь ожидают, что ИИ принесёт пользу обществу в следующие 20 лет, а 40% считают, что ИИ навредит обществу за тот же период.
24% американцев используют чат-боты ежедневно: 12% - несколько раз в день, 4%, почти постоянно.
51% взрослых жителей США всё ещё вообще не пользуются ИИ-чат-ботами.
42% используют чат-боты для поиска информации, и это делает поиск главным сценарием применения.
38% работающих взрослых используют чат-боты для рабочих задач.
10% используют их для эмоциональной поддержки или советов, а 4% - для общения и чувства компании.
ChatGPT доминирует по уровню использования: 44% взрослых американцев сообщили, что пользовались им.
Дальше идут Gemini - 24%, Copilot — 17%, Meta AI — 14%, Grok — 8%, Claude — 6% и Character.ai — 3%.
Взрослые младше 50 лет примерно в два раза чаще пользуются ChatGPT, чем люди старшего возраста: 57% против 28%.
30% говорят, что чат-боты помогают им с продуктивностью, и только 5% считают, что они ей вредят.
28% говорят, что чат-боты помогают им оставаться в курсе событий, и только 5% считают, что они мешают этому.
60% взрослых жителей США читают ИИ-сводки в поиске. Это значит, что ИИ уже влияет на потребление информации даже у тех, кто может активно не пользоваться чат-ботами.
https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact/
@Python_Community_ru
11 662
🏆 Итоги Первого Кубка нейроконтента в МосХаб.Сколково
Вчера наше пространство превратилось в настоящую нейролабораторию. 150 дизайнеров, разработчиков, сценаристов и AI-специалистов собрались, чтобы за несколько часов создать вертикальные ролики с помощью нейросетей.
Участники работали по четырём социально значимым кейсам: «Москва 2040: технологии для людей», «Технологическое будущее: страна инженеров», «Код жизни: медицина будущего» и «Москва — город заботы».
Главный кубок второй год подряд завоевала команда «Кролики».
Генеральный директор платформы «Россия — страна возможностей» (https://t.me/stranavozmojnostey)Андрей Бетин отметил: «Из 1300 заявок в финал вышли сильнейшие. Это подтверждает высокий уровень подготовки участников и их творческий потенциал».
Кубок нейроконтента подтвердил: нейросети усиливают замысел человека, но не заменяют его. Настоящий прорыв — в тандеме живого творчества и цифровых технологий. МосХаб.Сколково — та самая точка, где такие проекты становятся реальностью.
Фото с мероприятия — в альбоме (https://vk.com/album-236300510_311272663)
Подписывайтесь: Telegram (https://t.me/hub_sk) | МАКС (https://max.ru/hub_sk) | ВКонтакте (https://vk.com/hub_sk)
@Python_Community_ru
11 662
⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора
Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.
Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.
https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/
@Python_Community_ru
11 662
OpenMythos - open-source попытка теоретически реконструировать Claude Mythos, где все архитектурные ставки расписаны прямо в README.
По сути, OpenMythos это публичная гипотеза, которая ещё и запускается.
Что авторы считают основой Mythos?
Не глубокий стек уникальных слоёв, а Recurrent-Depth Transformer.
MoE с активацией около 5% параметров, поэтому общий размер модели скорее показывает объём хранения, а не реальную стоимость вычислений.
Loop-index positional embedding, чтобы каждая итерация работала как отдельная вычислительная фаза.
ACT halting, чтобы модель сама решала, когда ей достаточно “думать”, причём отдельно для каждого токена.
И ещё continuous latent thoughts, которые могут кодировать сразу несколько следующих шагов. По смыслу это похоже на breadth-first search внутри одного forward pass.
Источники идей тоже понятны: Parcae для стабильности, Universal Transformers для halting, DeepSeek для MoE routing.
GitHub:
http://github.com/kyegomez/OpenMythos
@Python_Community_ru
11 662
🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main
@Python_Community_ru
11 662
GLM-5.2 (https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10339)теперь можно запускать локально.
2-битная версия сохраняет около 82% точности после сжатия модели с 1,51 ТБ до 238 ГБ, то есть размер уменьшили на 84%.
Запуск возможен на Mac с 256 ГБ памяти или на системах с достаточным объёмом RAM/VRAM.
GLM-5.2 называют самой сильной открытой моделью на данный момент.
Гайд: https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.2
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF
@Python_Community_ru
11 662
Python иногда может выглядеть как тёмная магия.
Вот однострочный quicksort через lambda:
q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i x[0]])
Что тут происходит:
* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список
Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.
Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.
Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.
@Python_Community_ru
11 662
Zero training needed, Image-to-LoRA(i2L) V2 уже вышел 🚀
Обновлённая версия i2L стала заметно мощнее: теперь она может превратить одно или несколько референсных изображений в style LoRA за один прямой проход, без отдельного обучения для кастомизации визуального стиля.
🌟 Что нового в V2:
* Совместимость: работает с разными базовыми моделями, включая Z-Image, Klein-4B и Hidream-O1.
* Скорость: прямое предсказание весов style LoRA без обучения.
* Точность стиля: высокая верность переноса стиля без утечки семантики.
* Контроль: явные веса открывают asymmetric CFG, смешивание стилей из нескольких референсов и управляемую генерацию.
* Архитектура: image encoder, обучаемые LoRA queries и compressed decoding heads, которые генерируют адаптированные матрицы.
🤖 Коллекция моделей: https://modelscope.ai/collections/DiffSynth-Studio/Image-to-LoRA-V2
🎠 Studio: https://modelscope.ai/studios/DiffSynth-Studio/Z-Image-i2L-V2
📄 Paper: https://modelscope.ai/papers/2606.13809
@Python_Community_ru
11 662
SQLModel использует аннотации типов Python, чтобы объединить Pydantic и SQLAlchemy и уменьшить дублирование кода при работе с SQL-базами.
* одна аннотация типа заменяет отдельные модели Pydantic и SQLAlchemy
* хорошо совместим с FastAPI, Pydantic и SQLAlchemy
* внутри работает на базе Pydantic и SQLAlchemy
* разумные настройки по умолчанию уменьшают количество шаблонного кода
https://github.com/fastapi/sqlmodel
@Python_Community_ru
11 662
🔍 Обнаружение уязвимостей с помощью Audit
Audit — это агент для поиска уязвимостей, использующий 8-ступенчатую методологию, основанную на взаимодействии узких агентов и принципе "умышленного несогласия". Он интегрируется с Claude Pro и предлагает структурированные отчеты о безопасности.
🚀 Основные моменты:
- Многопоточность: узкие агенты работают параллельно для поиска уязвимостей.
- Умышленное несогласие: второй агент проверяет выводы первого.
- Отслеживание доступности: подтверждает, что уязвимости могут быть достигнуты злоумышленником.
- Обратная связь: находит новые задачи на основе обнаруженных уязвимостей.
📌 GitHub: https://github.com/evilsocket/audit
#python
@Python_Community_ru
11 662
TerminalTextEffects - это Python-библиотека без внешних зависимостей для добавления анимированного текста прямо в терминал.
Что умеет:
- работает прямо в текущем терминале и не ломает привычный workflow
- поддерживает Xterm 256 и RGB HEX-цвета
- умеет сложное движение символов через кривые Безье и плавное ускорение
- эффекты можно настраивать через типизированный config dataclass
- CLI-аргументы генерируются автоматически из конфигурации
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@Python_Community_ru
11 662
Nex-N2 - новое любопытное семейство агентных моделей.
Что внутри:
- Adaptive Thinking - модель сама подбирает глубину рассуждения на каждом шаге
- экономия около 20% токенов без потери качества
- Coherent Thinking - единый формат мышления для поиска, кодинга и tool use
- меньше хрупких переключений между разными режимами работы
По заявлению команды, Nex-N2 показывает уровень Tier-1 open-source моделей на SWE-bench, Terminal-Bench, GDPval и других бенчмарках, приближаясь к GPT-5.5 и Opus 4.7.
Звучит мощно, но такие цифры стоит проверять независимыми прогонами.
- Kimi-K2.6: 86% - 13 из 14
- MiniMax: 100% - 8 из 8
- GLM-5.1: 100% - 13 из 13
- DeepSeek-V4-Pro: 92% - 11 из 12
- Opus 4.7: 45% - 5 из 11
- GPT-5.5: 30% - 3 из 10
🔗 https://nex-agi.com
📦 https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://github.com/nex-agi/Nex-N2
@Python_Community_ru
11 662
🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения
FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.
🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.
📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib
#python
@Python_Community_ru
11 662
✔️ Centaur - это платформа для совместного использования AI-агентов, интегрированных в Slack.
Она позволяет командам взаимодействовать с агентами, которые выполняют задачи в изолированных средах Kubernetes, обеспечивая безопасность и гибкость.
🚀 Основные моменты:
- Slack-агенты для выполнения задач и получения ответов.
- Изолированные среды для безопасного выполнения команд.
- Поддержка пользовательских инструментов и плагинов.
- Долговременные рабочие процессы с возможностью восстановления.
- Хранение состояния для повторного подключения без потери данных.
📌 GitHub: https://github.com/paradigmxyz/centaur
#python
@Python_Community_ru
