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 11 515 suscriptores, ocupando la posición 10 789 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 55 649 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 515 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 -80, 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 4.44%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.27% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 511 visualizaciones. En el primer día suele acumular 261 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
- 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 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.
11 515
Suscriptores
-124 horas
-287 días
-8030 días
Archivo de publicaciones
11 515
🧠 Как превратить любой Python-объект в читаемый словарь — даже если это класс с кучей вложенных полей
Когда работаешь с API, логами или дебажишь сложные объекты — хочется увидеть весь объект как словарь, без .__dict__, без сериализации, без ручного разбора.
Вот приём, который делает это рекурсивно, красиво и гибко — с помощью dataclasses и asdict, даже если объект не был dataclass изначально.
python
from dataclasses import dataclass, asdict, is_dataclass
from types import SimpleNamespace
def deep_to_dict(obj):
if isinstance(obj, dict):
return {k: deep_to_dict(v) for k, v in obj.items()}
elif isinstance(obj, list):
return [deep_to_dict(i) for i in obj]
elif is_dataclass(obj):
return asdict(obj)
elif isinstance(obj, SimpleNamespace):
return deep_to_dict(vars(obj))
elif hasattr(obj, '__dict__'):
return deep_to_dict(vars(obj))
else:
return obj
🧠 Рекурсивный разбор любых Python-объектов
📌 Подходит для логирования, сериализации, отладки
📌 Работает с dataclass, обычными классами, объектами из types, JSON-like структурами
📌 Можно расширить: добавить фильтрацию полей, вывод в YAML или сохранение в файл
Теперь любой “монстр из API” — превращается в читаемый словарь за одну строчку.
@Python_Community_ru
11 515
🧠 Ускорь import в Python-проектах с помощью lazy loading — без изменения логики
Если у тебя проект с тяжёлыми модулями (`pandas`, torch, tensorflow`), но они не всегда нужны — не загружай их зря. Python позволяет **отложить импорт до первого использования**, через встроённый `importlib.
Вот как это выглядит на практике:
import importlib
# Обёртка для ленивого импорта
def lazy_import(name):
return importlib.util.LazyLoader(importlib.import_module(name))
# Использование
np = lazy_import('numpy')
# numpy ещё не загружен
# Теперь загрузится:
print(np.array([1, 2, 3]))
@Python_Community_ru
11 515
⚡ Ускорь Python без переписывания — скомпилируй код в .so через Cython
Нужно ускорить медленные куски Python-кода (циклы, численные вычисления, парсинг)?
Не обязательно лезть в C или переписывать всё под NumPy. Можно взять свой .py`-файл, добавить одну строчку и превратить его в бинарный .so`‑модуль через Cython — без изменения логики.
# 1. Устанавливаем Cython и компилятор
pip install cython
sudo apt install build-essential
# 2. Переименовываем файл
mv myscript.py myscript.pyx
# 3. Создаём setup.py
echo '
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules=cythonize("myscript.pyx"))
' > setup.py
# 4. Компилируем
python3 setup.py build_ext --inplace
# 5. Используем как обычный модуль
python3 -c 'import myscript; myscript.main()'
@pytonl
@Python_Community_ru
11 515
👾 GREMLLM — теперь у ваших багов есть сознание
GREMLLM — это необычный Python-класс, в котором все методы и свойства создаются динамически с помощью LLM. Вы описываете, *что за объект вы хотите*, и дальше GREMLLM сам решает, что должно происходить при вызове методов или обращении к полям.
📦 Установка:
pip install gremllm
🔧 Пример:
from gremllm import Gremllm
counter = Gremllm('counter')
counter.value = 5
counter.increment()
print(counter.value) # → 6?
print(counter.to_roman_numerals()) # → VI?
🧩 Возможности:
– Динамическое поведение: всё определяется "на лету" с помощью LLM
– Поддержка OpenAI, Claude, Gemini, и локальных моделей
– Wet Mode: можно строить цепочки вызовов (методы возвращают объекты)
– Verbose Mode: выводит, какой код был сгенерирован
– Умная обработка ошибок и настройка через наследование
⚠️ Это экспериментальный инструмент. Не для продакшена. Но очень интересен для изучения LLM-интеграций в Python-код.
🔗 Репозиторий: https://github.com/ur-whitelab/gremllm
@Python_Community_ru
11 515
📊 Vizro — low-code инструмент для создания дашбордов на Python. Интересный проект для аналитиков и дата-инженеров, позволяющий собирать интерактивные дашборды буквально в несколько строк кода. Основан на связке Plotly + Dash + Pydantic, но скрывает сложность за простым декларативным синтаксисом в JSON/YAML/Python-словарях.
Библиотека имеет встроенные best practices по визуализации данных и возможность кастомизировать всё через Python/JS, когда low-code возможностей недостаточно. Готовые дашборды выглядят профессионально и сразу готовы к продакшену.
🤖 GitHub (https://github.com/mckinsey/vizro)
@Python_Community_ru
11 515
🚀Углубленные навыки разработки на C++ востребованы в самых крупных IT-компаниях, готовы перейти на новый уровень?
Курс «C++ Developer. Professional» создан для разработчиков, которые хотят углубить свои знания в C++ и подготовиться к решениям реальных задач. Вы освоите передовые практики, такие как многопоточное программирование, новые стандарты C++ 20 и 23, а также научитесь работать с сетями и базами данных.
Пройдите обучение с OTUS и получите знания, которые сделают вас ценным специалистом в любой компании. Получите диплом OTUS, который признают ведущие работодатели.
⌛️Время ограничено! Успейте пройти вступительное тестирование и получить скидку на обучение. Старт курса уже скоро — не упустите свой шанс: https://clck.ru/3MuyLe
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
11 515
🔥 CAI — ИИ для поиска багов от Alias Robotics
Что это такое?
CAI — лёгкий фреймворк для создания AI-агентов, которые помогают автоматизировать поиск и проверку уязвимостей.
Как это работает?
- Загружаете YAML-конфиги
Опишите сценарии поиска багов, тестов и отчётов в простых текстовых файлах.
- LLM-агенты
AI-модель эмулирует протоколы (SSH, HTTP, TCP и другие) и взаимодействует с целевыми системами как настоящий тестировщик.
- Генерация и «разогрев» данных
Создавайте синтетические запросы для обучения и быстро запускайте агента на своих данных.
- Оффлайн-оценка
Собирайте результаты тестов и анализируйте их без постоянного подключения к интернету.
Зачем использовать CAI?
- Ускоряет подготовку и запуск тестов безопасности
- Позволяет гибко настраивать шаги проверки
- Повышает прозрачность и повторяемость отчётов о найденных уязвимостях
Установка и запуск:
git clone https://github.com/aliasrobotics/cai.git
cd cai
# отредактируйте config.yaml и запустите агента
📌 Github (https://github.com/aliasrobotics/cai)
@Python_Community_ru
11 515
💻 Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные
MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня.
✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам.
💪 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «MLOps» от OTUS. Cкидка на обучение по промокоду MLOPS_5 :
ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3MuZiD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru11 515
🧩 Задача для разминки
Что выведет этот код? Попробуй догадаться без запуска.
class Sneaky:
def __eq__(self, other):
print("Comparing!")
return True
a = Sneaky()
b = [a]
print(a in b)
print(a == b[0])
print(b.count(a))
🤔 Подумай: сколько раз вызовется eq?
🎯 Разбор:
print(a in b)
🔍 Проверка a in b вызывает b.__contains__(a), который по умолчанию использует ==.
👉 Вызовется eq, будет True.
print(a == b[0])
🔍 Прямое сравнение — снова eq.
print(b.count(a))
🔍 list.count сравнивает каждый элемент с ==. В нашем списке один элемент — a.
👉 Опять вызывается eq.
💥 Вывод будет:
Comparing!
True
Comparing!
True
Comparing!
1
📌 Вывод: __eq__ сработал 3 раза, и каждый раз напечатал "Comparing!".
🧠 Уловка: Python-списки используют ==, даже если это один и тот же объект! Да, a == a всё равно вызовет __eq__, если он определён.
⚠️ Фишка для интервью:
Можно подменить поведение ==, но is (сравнение идентичности) всегда быстрее и не вызывает магии.
@Python_Community_ru
11 515
🚀 Станьте экспертом в реверс-инжиниринге и откройте для себя новые горизонты в IT.
Актуальное обучение от OTUS — это ваш старт в мир реверс-инжиниринга на практике!
👨💻 На курсе вы освоите все ключевые аспекты реверс-инжиниринга — от базовых техник и инструментов до сложных методик анализа кода, уязвимостей и патчей. Мы подготовим вас для работы с реальными кейсами, исследованием программного обеспечения и исследованиями в области безопасности.
❗️ Запись на онлайн-курсе "Reverse-Engineering" от OTUS закрывается! Оставьте заявку и получите скидку на обучение по промокоду REVERSE6 : https://clck.ru/3Mtsbb
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru11 515
⚡️ PyOpenCL — ускоряем Python вычисления на GPU. Этот проект даёт доступ к технологии OpenCL прямо из Python, позволяя задействовать не только видеокарты, но и любые параллельные вычислительные устройства. Он сочетает низкоуровневый контроль с автоматической обработкой ошибок и привязкой жизненного цикла объектов.
Инструмент имеет обширную документацию с примерами: от простого поэлементного умножения массивов до сложных алгоритмов с использованием локальной памяти GPU. Проект работает с реализациями OpenCL от Apple, AMD и Nvidia, а установка через Conda занимает буквально пару команд.
🤖 GitHub (https://github.com/inducer/pyopencl)
@Python_Community_ru
11 515
Общий сбор питонистов на митапе ЮMoney ™️
Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков.
✅ 3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.
О чём будут доклады?
🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберёмся, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python.
🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Поговорим про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования.
🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Поговорим про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff.
🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Обсудим, как мы применяли scrapy и playwright в ЮMoney, чтобы создать сервис модерации сайтов.
Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки (https://events.yoomoney.ru/python-2025?utm_source=tg&utm_medium=post&utm_campaign=hr_python_2025&utm_term=paid&utm_content=pythonl&erid=2VtzqxVvNGF) 🔥
@Python_Community_ru
11 515
🎯 Хочешь следить за загрузкой своей GPU прямо из Python?
Вот простой скрипт, который показывает текущую загрузку видеокарты NVIDIA (через `nvidia-smi`). Подходит для мониторинга в ML-задачах, инференсе и просто для интереса.
📦 Зависимости: установленный nvidia-smi и Python 3.6+
🧠 Код:
import subprocess
def get_gpu_utilization():
try:
result = subprocess.check_output(
['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total',
'--format=csv,nounits,noheader'],
encoding='utf-8'
)
lines = result.strip().split('\n')
for idx, line in enumerate(lines):
gpu_util, mem_used, mem_total = map(str.strip, line.split(','))
print(f"🖥 GPU {idx}: {gpu_util}% load | {mem_used} MiB / {mem_total} MiB")
except FileNotFoundError:
print("❌ nvidia-smi not found. Make sure NVIDIA drivers are installed.")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Error: {e}")
get_gpu_utilization()
📊 Вывод будет примерно такой:
GPU 0: 23% load | 412 MiB / 8192 MiB
🔥 Советы:
• Можно запускать в цикле для live-мониторинга
• Легко интегрировать в Telegram-бота или Slack-уведомления
• Работает на всех машинах с установленным NVIDIA драйвером и nvidia-smi
@Python_Community_ru
11 515
🚦 premier — удобный инструмент для ограничения частоты вызовов в Python
Что это такое:
premier — это библиотека для контроля скорости вызовов функций в Python. Она помогает ограничить нагрузку на API, базу данных или любой другой ресурс, чтобы не получить отказ или блокировку.
📌 Возможности:
• Поддержка популярных алгоритмов: token bucket, fixed window, leaky bucket
• Работает как с обычными, так и с асинхронными функциями
• Поддерживает Redis и другие хранилища для распределённого ограничения
• Гибкая настройка: лимиты, ключи, длительность окна, своя логика
• Простое применение через декораторы
🧪 Пример:
from premier import throttler, ThrottleAlgo, RedisHandler
@throttler.fixed_window(quota=3, duration=5)
def request(url: str):
# максимум 3 вызова каждые 5 секунд
...
@throttler.token_bucket(quota=5, duration=60)
async def async_request(...):
# асинхронный токен-бакет
...
🔧 Где применить:
• Ограничение частоты запросов к внешним API
• Защита от перегрузки микросервисов
• Контроль доступа к ресурсам внутри приложения
• Настройка rate-limit в фоновом обработчике или очереди
✅ Почему стоит попробовать:
premier — лёгкая, понятная и гибкая библиотека. Она упрощает внедрение rate limiting, особенно если нужно масштабироваться или работать в асинхронной среде.
Если строишь что-то распределённое или просто не хочешь случайно “положить” сервис из-за частых вызовов — premier отлично подойдёт.
📌 Github (https://github.com/raceychan/premier)
@Python_Community_ru
11 515
🛠️ Copier — удобный инструмент для создания и обновления проектов из шаблонов. Эта Python-утилита умеет работать как с локальными путями, так и с Git-репозиториями, подставляя переменные в файлы любого формата. Главная фишка Copier — это аккуратная работа с существующими файлами: он не перезаписывает их без явного указания.
Инструмент будет полезен тем, кто часто создаёт однотипные проекты или хочет автоматизировать их обновление. Шаблоны поддерживают сложную логику через Jinja2, а настройки задаются в простом YAML-формате. Для начала работы достаточно установить Copier через pipx или pip. Проект развивается при поддержке сообщества и доступен под лицензией MIT.
🤖 GitHub (https://github.com/copier-org/copier)
@Python_Community_ru
11 515
🎭 Playwright MCP: AI-доступ к браузеру через Model Context Protocol
Playwright MCP — это сервер Model Context Protocol поверх Microsoft Playwright, который позволяет LLM управлять полноценным браузером через структурированные данные, а не по скриншотам.
• Доступ к accessibility tree
– MCP-клиенты получают иерархию элементов страницы (кнопки, поля, ссылки) вместо изображений, что делает навигацию быстрой и детерминированной :contentReference[oaicite:0]{index=0}
• Множественные подключения
– Поддержка нескольких клиентов к одной сессии: одновременное тестирование, отладка и мониторинг без лишних запусках браузера :contentReference[oaicite:1]{index=1}
• AI-автогенерация тестов
– В режиме Agent Mode Playwright MCP может самостоятельно исследовать приложение и писать готовые тесты на основе его поведения :contentReference[oaicite:2]{index=2}
• Высокая производительность
– Обходится без тяжёлых компьютерного зрения и OCR, экономит ресурсы и снижает флакущие ошибки сравнения скриншотов
• Простая настройка
– Установка через npm/yarn и запуск:
npm install playwright
npx playwright launch --server
– Клиентское подключение через WebSocket:
const { chromium } = require('playwright');
const browser = await chromium.connectOverCDP('ws://localhost:PORT');
🔗 Репозиторий: https://github.com/microsoft/playwright-mcp
@Python_Community_ru
11 515
📦 InvenTree — умная система учета для мастерских и инженерных проектов. Этот open-source инструмент — достойная замена Excel, которая поможет вам перестать страдать от перегруженных корпоративных систем.
Инструмент предлагает продуманный баланс между простотой и функциональностью: отслеживание деталей, управление несколькими складами, работа с партиями и серийными номерами — всё в одном месте.
📌 Особенности проекта:
— Гибкая интеграция через REST API и Python-модули
— Мобильные приложения для iOS/Android со сканированием штрих-кодов
— Плагинная система для кастомизации под конкретные нужды
— Простой деплой — от Docker до однострочной установки на Linux
🤖 GitHub (https://github.com/inventree/InvenTree)
@Python_Community_ru
11 515
🌟 alphaXiv —выпустили расширение для хрома
alphaXiv упрощает работу с научными статьями (arXiv, bioRxiv, PDF):
● чат с ИИ прямо в документе: выделение текста открывает диалог
● ссылки на другие статье через “@” для быстрого вызова статей
● позволяет генерировать блог одним кликом: иллюстрации к статьям, ключевые идеи, перевод
● закладки и автоматические BibTeX-цитаты для хранения и ссылок
https://chromewebstore.google.com/detail/alphaxiv-understand-resea/liihfcjialakefgidmaadhajjikbjjab
@Python_Community_ru
11 515
🐍 Python-задача: что выведет этот код с вложенными генераторами?
gen = (x for x in range(3))
def wrap(g):
return (x * 2 for x in g)
gen2 = wrap(gen)
print(list(gen))
print(list(gen2))
🔍 Варианты:
• a) [0, 1, 2], [0, 2, 4]
• b) [0, 1, 2], []
• c) [], [0, 2, 4]
• d) [0, 1, 2], Ошибка
💡 Разбор:
- `gen = (x for x in range(3))` — генератор 0, 1, 2
- `wrap(gen)` — создаёт **новый генератор**, который берёт значения из `gen` и умножает на 2
Но генераторы **исчерпаемы**: после первого полного прохода `list(gen)` → `gen` становится пустым
Значит:
- `list(gen)` → `[0, 1, 2]`
- `gen2 = wrap(gen)` теперь ссылается на **пустой** `gen`
- `list(gen2)` → `[]`
✅ **Правильный ответ: b) `[0, 1, 2]`, `[]`**
🧠 **Вывод:** если оборачиваешь генератор — не "прожигай" его до передачи дальше. Генераторы нельзя перезапустить или "перемотать".
🛠️ Совет: если данные нужны повторно — сохрани их в список:
```python
data = list(gen)
```
или используй itertools.tee для разветвления итератора.
@Python_Community_ru
11 515
🎨 MonsterUI — стильный UI для FastHTML на Python (от Answer.AI)
MonsterUI — это высокоуровневый слой поверх FastHTML, который позволяет быстро создавать красивые веб-интерфейсы на чистом Python без писанины HTML/CSS.
⚙️ Проблема
FastHTML и так упрощает фронтенд, но стильность UI требует громоздких классов или CSS-фреймворков (Tailwind, Bootstrap).
MonsterUI решает это, предоставляя готовые компоненты и умные настройки по умолчанию.
✨ Главные возможности
• Полюбившиеся Tailwind/FrankenUI/DaisyUI скрылки под капотом
• Удобные базовые компоненты: Button, Card, LabelInput и др.
• Семантический текст и стили (H1, P, Blockquote, etc.), оформленные по умолчанию
• Умные layout-хелперы: DivVStacked, Grid, DivFullySpaced и другие
• «Высокоуровневые» компоненты: навбар, модалка, таблицы — готовые шаблоны
• Автоматический рендер Markdown и подсветка кода
• Темы с выбором цветовой схемы, поддержкой light/dark режимов
🚀 Пример компонента
def TeamCard(name, role, location="Remote"):
icons = ("mail", "linkedin", "github")
return Card(
DivLAligned(
DiceBearAvatar(name, h=24, w=24),
Div(H3(name), P(role))),
footer=DivFullySpaced(
DivHStacked(UkIcon("map-pin", height=16), P(location)),
DivHStacked(*(UkIconLink(icon, height=16) for icon in icons))))
Всё чисто, семантично, без CSS-уродства и классов.
🔧 Старт
pip install MonsterUI
from fasthtml.common import *
from monsterui.all import *
app, rt = fast_app(hdrs=Theme.blue.headers())
@rt
def index():
return Card(H1("Hello MonsterUI"), P("Приложение готово!"))
serve()
✅ Преимущества:
• Быстрый старт с современным UI
• Чистый, читаемый Python-код
• Гибкость в кастомизации через Tailwind
• Подтверждённая пригодность в продакшене
🔗 Подробнее:
#Python #WebDev #FastHTML #MonsterUI #Tailwind #HTMX #UI #OpenSource
@Python_Community_ru
https://www.answer.ai/posts/2025/01/15/monsterui.html
