Python/ django
رفتن به کانال در Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 972 مشترک است و جایگاه 2 162 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 185 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 972 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 29 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -292 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.27% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.33% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 696 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 963 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 20 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, claude, контекст, архитектура, api تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 30 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
58 972
مشترکین
-124 ساعت
+137 روز
-29230 روز
آرشیو پست ها
58 959
🗣 OuteTTS 1.0 — это современный open-source инструмент для синтеза речи (Text-to-Speech), который делает акцент на высоком качестве озвучки, клонировании голоса и поддержке множества языков. Основные особенности:
🔊 Ключевые возможности:
Высокая производительность:
Способен генерировать аудио до 42 секунд (~8192 токена) за один прогон.
Однако для наилучших результатов рекомендуется ограничиваться ~7000 токенами.
- Поддержка клонирования голоса:
Использует референсный голос (speaker reference) длиной, например, 10 секунд. В таком случае контекст для синтеза сокращается: доступно около 32 секунд активного контента (из 42).
- 20 языков:
Поддерживает озвучку на 20 различных языках, что делает его универсальным решением для мультиязычных проектов.
🛠️ Под капотом:
Хотя подробностей о модели в описании немного, из GitHub-репозитория следует, что:
Используются современные архитектуры трансформеров для TTS.
Поддерживается реалистичное клонрование голоса по короткому фрагменту.
Скорость генерации и качество аудио находятся на уровне лучших TTS-систем с открытым кодом.
Установка:
git clone https://github.com/edwko/OuteTTS.git
cd OuteTTS
pip install -r requirements.txt
python
from outetts import OuteTTS
tts = OuteTTS(
reference_speaker_path="reference_audio/igor_voice.wav",
language="ru" # поддерживаются и другие языки, например: "en", "ja"
)
text = "Привет, Python разработчик! Я твой кастомный голосовой ассистент."
audio = tts.generate(text)
with open("output.wav", "wb") as f:
f.write(audio)58 959
🖥 Ibis — SQL и Python в одном флаконе
Надоело переключаться между SQL и pandas?
Ibis — это библиотека, которая объединяет лучшее из двух миров: SQL-запросы и Python-пайплайны в одном коде.
📦 Установка (с DuckDB и примерами):
bash pip install 'ibis-framework[duckdb,examples]'
import ibis
penguins = ibis.examples.penguins.fetch()
# SQL внутри Python
res = penguins.sql(\"""
SELECT species, island, count(*) AS count
FROM penguins GROUP BY 1, 2
\""")
# Python-стиль фильтрации и сортировки
res.order_by("count")
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ count ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ int64 │
├───────────┼───────────┼───────┤
│ Adelie │ Biscoe │ 44 │
│ Adelie │ Torgersen │ 52 │
│ Adelie │ Dream │ 56 │
│ Chinstrap │ Dream │ 68 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 124 │
└───────────┴───────────┴───────┘58 959
🖥 DeepGit: Repo Discovery — это открытый AI-инструмент, который помогает находить полезные репозитории на GitHub с помощью семантического поиска.
Он основан на системе LangGraph, использует анализ кода, документации и сигналов из сообщества, чтобы отфильтровывать малоизвестные, но перспективные проекты.
Ключевые возможности:
▪ Семантическая проверка: ищет не просто по ключевым словам, а «понимает» содержание.
▪ Многогранный анализ: учитывает не только код, но и документацию, активность и отзывы сообщества.
▪ GitHub-интеграция: фокусируется на данном экосистемном источнике, упрощая отбор качественных проектов.
🖥 GitHub
@pythonl
58 959
🖥 Watchdog — это библиотека, специализирующаяся на отслеживании изменений в файловой системе, но в стильном дизайне.
Инструмент даёт возможность фиксировать любые операции с файлами и директориями (создание, удаление, модификация, перемещение) и поддерживает работу в средах Linux, macOS и Windows
Библиотека будет особенно полезна в таких случаях, как:
▪ автоматический перезапуск серверов при обновлениях файлов
▪ обработка вновь загружаемых файлов в заданную директорию
▪ синхронизация содержимого папок
▪ создание механизмов резервного копирования, оперативно реагирующих на изменения
🔗 Watchdog
🔗 Документация
@pythonl
58 959
Последний шанс попасть на ключевое ИТ-событие весны — Data Fusion 2025!
Уже 16–17 апреля в Москве состоится одна из крупнейших конференций по анализу данных и ИИ. Если вы еще не зарегистрировались — поторопитесь!
Data Fusion 2025 — это не просто конференция, а место, где ежегодно собираются разработчики, аналитики, инженеры данных, исследователи, бизнес и госструктуры, чтобы обсудить, как ИИ и данные меняют индустрию.
Что в программе?
✔️ 70+ сессий — от ML-инфраструктуры до внедрения генеративных моделей
✔️ 250+ экспертов — разработчики, архитекторы, лидеры компаний и науки
✔️ Тренды и инсайты этого года — новые подходы к DataOps и управлению качеством данных
✔️ Кейсы от топовых ИТ-компаний — только актуальные и проверенные решения
📌Москва, технологический кластер «Ломоносов», 16-17 апреля.
Не откладывайте на потом, регистрирация скоро закроется 💣 — https://data-fusion.ru/. Участие бесплатное!
—
*ML — машинное обучение
*DataOps — методология разработки и предоставления данных
58 959
🗂️ Ballista — распределённый движок запросов, построенный на базе Apache DataFusion. Инструмент позволяет параллельно выполнять запросы на множестве узлов, сохраняя совместимость с существующими SQL-запросами, включая сложные JOIN, подзапросы и CTE.
Развёртывание упрощено благодаря Docker-образам и поддержке Kubernetes, а встроенные бенчмарки показывают, что Ballista уже способна конкурировать с Spark по скорости обработки TPC-H-подобных запросов.
🤖 GitHub
@pythonl
58 959
Model Context Protocol – незаменимый инструмент для ML-соревнований, где нужно использовать всю мощь LLM. С помощью нового стандарта подключения AI-ассистентов к бизнес-приложениям от Anthropic ты сможешь интегрировать ИИ в свой проект – идеальное решение для хакатона, где время ограничено.
В новой статье разбираемся, как устроен протокол, как поднять собственный MCP-сервер и использовать его в IT-соревнованиях. Ты узнаешь про:
🔤 Архитектуру Model Context Protocol.
🔤 Основные возможности стандарта.
🔤 Примеры реализации: от простых к сложным.
Сосредоточься на создании уникального AI-ассистента. Как это сделать? Ответ в статье: https://cnrlink.com/mcpitonecuppydjango
А проверить всю мощь MCP можно на IT_ONE Cup. ML Challenge. Зарегистрируйся, выбери один из трех треков и раздели призовой фонд в 1 500 000 рублей.
MCP станет одним из важных инструментов для разработки ИИ-помощников в задачах соревнования:
🔤 Динамические контекстные подсказки для системного аналитика.
🔤 AI-генератор дизайн-макетов по описанию требований.
🔤 Система визуализации BPMN-диаграмм.
MCP позволит использовать локальные модели, которые сделают решения более автономными и безопасными – их будет легче адаптировать под задачи соревнования.
Регистрация открыта до 11 апреля включительно: https://cnrlink.com/itonecupmlpydjangomcp
58 959
🖥 Вот 17 топовых GitHub-репозиториев для изучения Python с ссылками:
1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный челлендж по основам Python.
2. Python Basics — азы Python для новичков, просто и с примерами.
3. Learn Python — справочник с кодом, пояснениями и практикой.
4. Python Guide — гайд по практикам, инструментам и сложным темам.
5. Learn Python 3 — руководство по Python 3 с практикой для начинающих.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмы и структуры данных для собесов.
8. Project-Based-Learning — Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи проектов для прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — ML на Python шаг за шагом.
11. TheAlgorithms/Python — алгоритмы и структуры данных на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты: от утилит до автоматизации.
13. Geekcomputers/Python — скрипты для сети, файлов и задач.
14. Materials — код и проекты от Real Python.
15. Awesome Python — топ фреймворков, библиотек и ресурсов.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — скрипты, туториалы и лайфхаки.
#python #github #learning
@pythonl
58 959
Как получилась онлайн-магистратура «Фронтенд- и бэкенд-разработчик»
от Яндекс Практикума и ИТМО?
Мы взяли всё лучшее от классического образования, перевели в онлайн, добавили практики и выкрутили актуальность на максимум.
Приходите на день открытых дверей, чтобы узнать больше:
— Расскажем про разные траектории обучения на программе: как после выпуска стать фронтенд- или бэкенд-разработчиком.
— Обсудим уровни программы — базовый и продвинутый: чему научится студент без опыта в IT и зачем магистратура разработчику с опытом.
— Поделимся, как устроено обучение на очной онлайн-программе Яндекса и ИТМО.
— Поговорим про поступление: сроки, экзамены, документы, оплата.
Ждём вас 16 апреля в 19:00 мск.
→ Зарегистрироваться на событие
58 959
📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"
Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга
58 959
Highload буткемп: Системный дизайн, Производительность и Масштабирование
Приглашаем на курсы для прокачки навыков архитектора и проектировщика на весеннем highload-потоке от DevHands.
🌐 Приходите на уникальный образовательный трек без отрыва от работы (занятия вечером), в рамках которого вы:
🤩 изучите ключевые хайлоад-паттерны и получите навыки проектирования систем с миллионной аудиторией (балансировка, масштабирование, высокая доступность, шардинг, CAP/PACELS, транзакционные очереди и многое другое)
🤩 поупражняетесь в системном дизайне и проектировании, и получите живую обратную связь на реальных задачах: магазин/маркетплейс, объявления, соцсети, такси/доставка и тд.
🤩 погрузитесь в highload максимально, при желании в первый же день получите в управление свою инфраструктуру, попробуете “выжать” 100K RPS из своих сервисов, получите уникальный опыт работы с кластерными решениями - Redis, SPQR, CockroachDB
🤩 научитесь планировать нагрузку и связывать бизнес-показатели с нефункциональными требованиями к системе
🤩 попрактикуетесь в проведении и прохождения секций системного дизайна на интервью
Только «живые» онлайн-сессии: лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов.
🗓 Старт потока 22 апреля, изучайте программу и записывайтесь:
🤩 Буткэмп “Производительность и масштабируемость” для тех, кто хочет поработать с собственной инфрой
🤩 Курс “Системный дизайн высоконагруженных проектов” для тех, кто хочет только практику проектирования “у доски”
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo и Yum! Brands, с многолетним опытом высоконагруженных проектов и управления глобальными технологическими организациями, член программного комитета Highload.
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqv8dwE1
58 959
🖥 Textcase — это библиотека на Python, предназначенная для преобразования строк между различными стилями написания (кейсов).
Библиотека поддерживает такие форматы, как snake_case,
kebab-case, camelCase, PascalCase, CONSTANT_CASE, а также преобразование в нижний, верхний и титульный регистры.
Основные особенности Textcase:
- Обработка акронимов: корректно распознает и форматирует акронимы в строках, например, HTTPRequest.
GitHub
- Поддержка символов вне ASCII: правильно работает с символами, выходящими за пределы ASCII. Однако библиотека не делает выводов о языке ввода; например, диграф 'ij' в голландском не будет капитализирован как единый символ.
- Высокая производительность: эффективная реализация без использования регулярных выражений.
- Отсутствие внешних зависимостей: библиотека не имеет внешних зависимостей, что делает ее легковесной и простой для интеграции.
Установка:
pip install textcase
Пример использования:
from textcase import case, convert
print(convert("example string", case.SNAKE)) # example_string
print(convert("ExampleString", case.KEBAB)) # example-string
print(convert("example-string", case.CAMEL)) # exampleString
print(convert("Example String", case.PASCAL)) # ExampleString
🖥 Github
📌 Документация58 959
📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"
Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга
58 959
⚡️ Asyncer — мини-библиотека для удобной работы с асинхронным кодом от создателя FastAPI. Важно уточнить, что это не фреймворк, а набор хелперов, которые упрощают работу с асинхронностью: делают код чище, а подсказки в IDE — полезнее.
Библиотека заточена под удобство разработчика: улучшает автодополнение, помогает избегать ошибок на этапе проверки типов данных и снижает барьер для смешивания асинхронного и синхронного кода. Сейчас в Asyncer всего 4 функции, так что интеграция в проект займёт минуты.
🤖 GitHub
@pytohnl
58 959
⚡️Поступили новости от Kaspersky!
В «Лаборатории Касперского» стартовал набор на оплачиваемую стажировку SafeBoard по нескольким направлениям тестирования! Если ты студент вуза Москвы/МО или учишься в Школе 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю, присоединяйся к нашим IT-командам.
Ты научишься интересным задачам:
Разрабатывать подходы и методики тестирования;
Анализировать требования и проектную документацию;
Участвовать в развитии тестового фреймворка на Python;
Поддерживать CI/CD;
Расширять тестовое покрытие для KasperskyOS.
Тебя ждет зарплата, компенсация питания и крутая атмосфера в офисе: спортзал, сауна, игровые комнаты, кофейные паузы и многое другое 😇
Делай крутые тесты, регистрируйся https://kas.pr/bn12?erid=2W5zFJhkKRr
Реклама. Рекламодатель АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469
58 959
🏦 FinMind — проект, предлагающий более 50 автоматически обновляемых датасетов, охватывающих рынки Тайваня, США и мировые активы.
Причем это не просто архив исторических котировок. Здесь собраны:
▪️Технические данные (от тиковых данных до индикаторов PER/PBR)
▪️Отчётность, дивиденды, выручка
▪️Фьючерсы, опционы
▪️Ставки ЦБ, сырьё, облигации
💯 При этом проект полностью открыт и ориентирован на образовательные цели. Данные доступны через простой Python-клиент, что делает FinMind удобной альтернативой платным Bloomberg Terminal или Quandl для учебных проектов и прототипирования.
🤖 GitHub
@pythonl
58 959
🔎 ClatScope — это мощный инструмент для проведения разведки с использованием открытых источников (OSINT), разработанный для сбора разнообразной информации об IP-адресах, доменах, электронных почтах, номерах телефонов и многом другом!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@linuxkalii
58 959
🖥 Radon — инструмент, помогающий разработчикам находить проблемы в коде с помощью метрик.
В отличие от других линтеров, Radon дает количественную оценку: сколько тестов нужно для функции и насколько она переусложнена.
Проект работает с Python 2.7–3.12 без внешних зависимостей. Результаты можно получить через командную строку или интегрировать в CI/CD-пайплайны.
📌 GitHub
@pythonl
58 959
⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python
С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?
Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡
Что будем делать:
🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.
🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
58 959
⚡️ pre-commit — ваш автоматический код-ревьюер. Эта библиотека превращает Git-хуки в мощную систему контроля качества кода.
Вместо ручного запуска линтеров перед каждым комитом, pre-commit автоматически проверяет изменения на качество — будь то синтаксические ошибки в Python или форматирование SCSS-файлов.
🤖 GitHub
🔗 Сайт с документацией - *клик*
@python_job_interview
