اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python/ django
رفتن به کانال در Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 60 075 مشترک است و جایگاه 2 192 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 214 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 60 075 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 05 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -562 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.76% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.58% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 065 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 153 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 15 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 07 ژوئن, 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.
60 075
مشترکین
-824 ساعت
-1237 روز
-56230 روز
آرشیو پست ها
60 071
🖥 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))
60 071
🚨 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)
📌 Подробнее60 071
+4
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!
60 071
🚨 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
@pythonl60 071
+1
🤖 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
60 071
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/
60 071
🖥 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
python gravity_sim.py
60 071
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
60 071
🕵️♂️ 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:
@pythonl60 071
🐍 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.
@pythonl60 071
🎯 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
60 071
🐍 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.
@pythonl60 071
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🖱
60 071
🎙️ 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
60 071
🖥 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
60 071
🖥 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 💬
@pythonl60 071
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.
60 071
🚀 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
@pythonl60 071
🖥 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
60 071
🧪 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
