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 58 985 مشترک است و جایگاه 2 163 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 194 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 985 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 30 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -294 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -18 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.30% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.34% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 716 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 969 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 19 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 31 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.
58 985
مشترکین
-1824 ساعت
-57 روز
-29430 روز
آرشیو پست ها
58 979
⚡️ 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
58 979
🖥 FastOpenAPI
FastOpenAPI – это библиотека для генерации и интеграции OpenAPI схем с использованием Pydantic v2 и различных фреймворков, таких как Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette и Tornado.
▪ Проект вдохновлён FastAPI и предоставляет аналогичный удобный для разработчика опыт создания API с автоматической генерацией документации.
▪ С помощью FastOpenAPI вы можете легко определять маршруты, проводить валидацию данных и генерировать документацию в формате Swagger UI и ReDoc, что упрощает процесс разработки и поддержки API.
▪ Быстрая интеграция с поддержкой строгой типизации через модели Pydantic делает библиотеку надёжным инструментом для построения современных веб-приложений.
▪ FastOpenAPI распространяется под лицензией MIT, что делает его свободным для использования и модификации в коммерческих и некоммерческих проектах.
▪ Github
@pythol
58 979
Repost from Linux Academy
📞 SSHClick — это инструмент для управления SSH-конфигурациями, разработанный на Python с использованием фреймворков Click, Rich и Textual!
🌟 Он предоставляет удобный интерфейс для работы с файлами ssh_config, позволяя визуализировать, фильтровать и редактировать записи. Это упрощает управление большими и сложными конфигурациями SSH, особенно для системных администраторов, работающих с множеством серверов.
🌟 Основные функции SSHClick включают парсинг существующих SSH-конфигураций, добавление метаданных для группировки и фильтрации хостов, а также удобный текстовый интерфейс (TUI) для работы прямо в терминале. Инструмент помогает быстро находить и редактировать записи, сокращая время, затрачиваемое на ручное управление конфигурациями.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@linuxacademiya
58 979
🖥 Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора — с помощью встроенного модуля
pdb.
🔍 Пример быстрой отладки с помощью pdb
Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:
import pdb; pdb.set_trace()
n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.
💡 Пример
def calc(a, b):
import pdb; pdb.set_trace()
result = a + b
return result
calc(2, 3)
pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.
Зачем это нужно?
- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE — удобно в Docker, SSH или при работе с cron.
Попробуй — один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().
@pythonl58 979
Капибарам нужна ваша помощь на T-CTF
У них лапки, и они не могут защитить код от уязвимостей. Выручите их на ИТ-соревновании от Т-Банка с шансом выиграть приз до 420 000 ₽.
Без навыков в ИТ тут не обойтись — задания рассчитаны на разработчиков, QA- и SRE-инженеров, аналитиков и других ИТ-специалистов уровня middle и senior.
Вот что вас ждет:
— Выберите Лигу Разработки или Лигу Безопасности по своим скиллам. Если участвуете впервые, можно потренироваться на демозаданиях.
— Соревнуйтесь один или в команде до 3 человек. Организаторы помогут найти команду, если нет своей.
— Подключайтесь онлайн или приходите офлайн — в ИТ-хаб Т-Банка в одном из 6 городов России.
— Решайте задания по спортивному хакингу — для этого у вас будет 36 часов.
Соревнование пройдет 19 и 20 апреля.
Попробуйте свои силы — успейте зарегистрироваться до 18 апреля.
Реклама. АО «ТБанк», лицензия ЦБ РФ № 2673, erid:2RanymxoPwF
58 979
58 979
Интенсив по очередям: Kafka & NATS
Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.
🌐 В программе курса:
▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.
Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload.
🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждём вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk
58 979
“Производительность и наблюдаемость бэкенда. Поиск проблем в продакшене”
Хороший программист не только умеет пилить классные фичи, но и знает, как работает его код в продакшене, а также может разобраться, почему его сервис тормозит. Для этого слово «телеметрия» должно стать не просто словом, а инструментом для поиска и устранения проблем.
На курсе мы на практике изучим нужные инструменты, расскажем, как находить проблемы производительности, и как их исправлять.
🌐 В программе курса:
▪️Архитектура бэкенд-серверов (Golang, Java, PHP и др) и её особенности: модели обработки запросов и параметры конфигурации, влияющих на производительность
▪️Zero-code instrumentation на разных языках программирования
▪️Open Telemetry: основы технологии и применение на примере SigNoz
▪️Суб-real-time телеметрия поверх UDP c PINBA и “промстэком” (Grafana/Prometheus)
🤩 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Михаил Курмаев, эксперт по сложным распределённым системам. Долгое время строил платформу в Badoo/Bumble, сейчас в Т-банке развивает дата-платформу.
🗓 Старт курса: 1 апреля, 4 недели обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwGy5SV
58 979
Repost from Machinelearning
🌐 Nanobrowser – Мультиагентная AI-ситсема для веб-автоматизации.
Это open-source инструмент, который использует LLM для автоматизации работы у вас в браузере.
По сути это альтернатива OpenAI Operator, работающая локально.
Оператору можно задавать промпты на естественном языке (или через код), а умные агенты (Планировщик, Навигатор, Валидатор) выполняют их в веб-окружении.
Чем полезен ?
🟢 Автоматизация тестирования UI: Быстро просит пользовательские сценарии, заполнение форм, клики по элементам без написания сложного Selenium/Puppeteer кода.
🟢 Прототипирование веб-скрапинга/сбора данных: Легко настраивайте сбор нужной информации с веб-страниц.
🟢 Ускорение рутинных задач: Автоматизируйте взаимодействие с внутренними админками, дашбордами или любыми веб-интерфейсами.
Главное, что ваши данные не уходят на сторонние серверы (если вы используете локальную LLM).
Поддерживает различные большие языковые модели, не привязывая вас к одному провайдеру.
🔗GitHub: https://github.com/nanobrowser/nanobrowser
@ai_machinelearning_big_data
#Nanobrowser #AI #WebAutomation #OpenSource #LLM
58 979
Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠
GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями.
В программе:
▫️ презентация платформы для работы с AI&ML — от идеи до результата
▫️ анонс новых сервисов для работы с GenAI
▫️ реальный кейс трансформации клиентского сервиса с помощью AI
▫️ анонс сервиса для простого и быстрого запуска ML-моделей в облаке
30+ докладов, нетворкинг с экспертами и live-демо сервисов ждут тебя 10 апреля.
Регистрация по ссылке 👈
58 979
✔ Fastrtc — это библиотека, которая превращает функции Python в решения для потоковой передачи аудио и видео в режиме реального времени с использованием WebRTC или WebSockets.
Библиотека содержит множество примеров, демонстрирующих её применение: от интеграции с голосовыми API (например, Google Gemini и OpenAI) до транскрипции речи при помощи Whisper и обработки видеопотока с помощью модели YOLO v10.
Документация включает краткое руководство и примеры кода, что облегчает внедрение Fastrtc в ваши проекты.
pip install fastrtc
▪ Github
▪ Документация58 979
+1
Новый инструмент для построения и автоматизации процессов
Яндекс выкатил визуальный конструктор Yandex Workflows. Раньше инструмент позволял автоматизировать процессы только с помощью декларативной спецификации на YAML.
Low-code инструмент с удобным интерфейсом помогает создавать рабочие процессы и упрощать разработку за счёт автоматизации рутинных задач.
Вот почему на него стоит обратить внимание:
Освобождает ресурсы. Автомасштабируемость рабочих процессов не требует от разработчиков управления инфраструктурой.
Обеспечивает стабильность приложений: благодаря встроенным функциям обработки ошибок и управления состоянием.
Low‑code‑инструмент: проектирование сложных рабочих процессов без необходимости писать много кода.
Узнать подробнее об инструменте и попробовать самому можно по ссылке.
58 979
⚡️ OSGINT - это эффективный OSINT-инструмент, разработанный для извлечения информации о GitHub пользователях.
Он обеспечивает возможность поиска имени поль зователя по его электронной почте и наоборот, позволяя получать различные данные профиля, включая дату регистрации аккаунта, число публичных репозиториев и гистов, а также открытые ключи PGP и SSH.
✔️ Github
@pythonl
58 979
Яндекс запускает новый сезон Тренировок по алгоритмам 7.0
Это бесплатный онлайн-интенсив для систематизации знаний и подготовки к собеседованию в Яндекс. Смотрите лекции, решайте задачи и поднимайтесь в рейтинге!
За пять недель интенсивного обучения вы погрузитесь в изучение фундаментальных алгоритмов, лежащих в основе работы компьютера, операционных систем, систем управления базами данных и архиваторов.
На занятиях рассмотрим применение битовых операций для исправления ошибок и метод сжатия данных по алгоритму Лемпела-Зива, углубимся в изучение двусвязных списков и B-деревьев для быстрого поиска по индексу и хранения файлов.
Ваш рейтинг будет зависеть от количества полностью решенных задач и посылок по задачам со звездочкой. Если хотите попасть в топ, старайтесь решать задачи до разбора — решения, сданные после дедлайна, не учитываются.
Лучшие участники получат:
— Сертификат о прохождении Тренировок (при решении 20 из 40 задач)
— Пробное техническое собеседование в Яндекс
— Проходку на Young Con и другие ценные бонусы
Подать заявку на Тренировки можно здесь.
58 979
🖥 PythonX – новый инструмент для Python-разработчиков! 🚀
PythonX – это мощный интерпретатор Python, интегрированный с Livebook, который дает разработчикам удобный и интерактивный способ работы с кодом.
▪ Что это такое?
PythonX – это расширение для Livebook, предоставляющее REPL-среду и интерактивные блокноты с поддержкой Python.
▪ Чем полезен разработчикам?
🔹 Позволяет работать с Python в Livebook так же удобно, как с Elixir.
🔹 Поддерживает визуализацию данных, машинное обучение и анализ данных.
🔹 Упрощает совместную работу над кодом.
▪ Какие преимущества перед другими инструментами?
✅ Глубокая интеграция с Livebook – быстрый запуск и удобство работы.
✅ Поддержка современного Python (совместимость с популярными библиотеками).
✅ Минимальная зависимость от внешних сервисов – больше контроля над средой.
🔗 Github
58 979
Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍
Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов
В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.
После прохождения курса вы научитесь:
🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений,
🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом,
🔹 автоматизировать получение данных.
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2Vtzqx9AcW4
58 979
🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, направленный на создание высококачественных 3D-мешей с помощью методов глубокого обучения.
🟢Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект использует нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что позволяет реконструировать гладкие и точные поверхности даже из разрежённых данных (например, облаков точек).
🟢Алгоритмы извлечения мешей: После получения неявной функции, описывающей форму объекта, применяются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для извлечения явной 3D-сетки.
🟢Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий включает код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что облегчает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики.
🟢Потенциал применения: Такой подход может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где требуется точное представление сложных форм.
📌 Github
@pythonl
58 979
🔍Тестовое собеседование на Middle Бекенд Python-разработчика в четверг
27 марта(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках курса от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд и прокачать скиллы.
Все участники эфира получат бесплатный урок по System Design.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxKvgRN
58 979
🖥 Robyn — это асинхронный веб-фреймворк для Python, который использует Rust для высокой производительности!
🌟 Он позволяет создавать быстрые веб-приложения, сочетая удобный API на Python с низкоуровневыми оптимизациями Rust. Robyn поддерживает асинхронные обработчики запросов, масштабируемую обработку соединений и удобную маршрутизацию, что делает его отличным выбором для высоконагруженных сервисов.
🔐 Лицензия: BSD-2-Clause
🖥 Github
@pythonl
58 979
🎯 С нуля до Middle Data Scientist за 11 месяцев! Обучение Machine Learning с поддержкой в трудоустройстве от Otus💪
На курсе «Специализация Machine Learning»: вы не просто учитесь, а создаёте 💥чёткий план выхода на рынок труда. Во время обучения мы:
- Дадим развёрнутый фидбек по резюме с учетом особенностей рынка
- Поможем сформировать планы по откликам на вакансии и окажем поддержку в процессе
- Организуем карьерные мероприятия, в рамках которых вы сможете потренироваться в прохождении собеседований
11 месяцев — и вы не просто Junior с теорией в голове, а Middle-специалист с опытом, актуальными навыками и поддержкой на пути к новой должности.
➡️ Готовы начать карьеру в ML? Регистрируйтесь и получите не только поддержку на каждом этапе, но и скидку на обучение: https://otus.pw/gNj3/?erid=2W5zFHacZm2
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
