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 58 522 مشترک است و جایگاه 2 248 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 314 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 522 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 28 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -164 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -36 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.11% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.03% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 575 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 773 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 21 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 29 اکتبر, 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.
58 522
مشترکین
-3624 ساعت
-767 روز
-16430 روز
آرشیو پست ها
58 512
📐 Agent Reinforcement Trainer — фреймворк для обучения ИИ-агентов через reinforcement learning
Проект предлагает удобный способ прокачки LLM для решения практических задач. Во время работы ART использует метод GRPO и позволяет обучать агентов работать с MCP-серверами, играть в игры и выполнять другие действия через взаимодействие со средой.
Инструмент минимально требователен к данным — система сама анализирует доступные инструменты и генерирует учебные сценарии. Поддерживается интеграция с популярными языковыми моделями, включая Qwen 2.5.
🤖 GitHub
@pythonl
58 512
🚀 Python Pro совет
Хотите измерить время выполнения куска кода без лишних библиотек?
Используйте модуль
timeit, встроенный прямо в Python:
# Запуск из командной строки
python -m timeit -n 100 -r 5 "sum(range(1000))"
# В коде
import timeit
print(timeit.timeit("sum(range(1000))", number=1000))
58 512
🔍 Django ModelSearch: Умный поиск для ваших моделей
Django ModelSearch позволяет индексировать модели Django и осуществлять поиск с помощью ORM. Поддерживает PostgreSQL FTS, SQLite FTS5, Elasticsearch и OpenSearch. Идеально подходит для создания мощных поисковых решений в ваших приложениях.
🚀Основные моменты:
- Индексация моделей в Elasticsearch и OpenSearch
- Поддержка автозаполнения и фасетного поиска
- Возможность использования существующих QuerySets
- Поддержка нечеткого поиска и структурированных запросов
- Нулевая простоя при перестройке индекса
📌 GitHub: https://github.com/kaedroho/django-modelsearch
@pythonl
#python
58 512
⚠️ SQL-инъекция через f-string
Если подставлять значения прямо в SQL через f-string, злоумышленник может выполнить любой код в базе:
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = f"SELECT * FROM accounts WHERE name = '{name}'"
conn.sql(query)
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = "SELECT * FROM accounts WHERE name = ?"
conn.sql(query, params=(name,))
58 512
🚀 Современная система сборки Meson
Meson — это высокопроизводительная система сборки, ориентированная на простоту и скорость. Она поддерживает множество языков и инструментов, обеспечивая гибкость и эффективность в разработке.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка Python и Ninja для сборки.
- Быстрая и интуитивно понятная настройка проектов.
- Активное сообщество и возможность внесения вкладов.
- Совместимость с различными платформами и языками.
📌 GitHub: https://github.com/mesonbuild/meson
#python
@pythonl
58 512
🚀 Полезный совет: any и all в Python работают с генераторами и используют short-circuit
Иногда в python есть малоизвестные особенности, которые могут сильно помочь.
Например, функция all и any умеют работать не только с простыми списками, но и с генераторами. Это значит, что пайтон остановит проверку сразу, как только результат станет очевидным — это называется "шорт-сёркьют".
nums = [0, 0, 0, 5, 0]
#any (эни) вернёт True, как только найдёт первый элемент != 0
print(any(nums)) # True
#ll (ол) вернёт False, как только встретит первый элемент == 0
print(all(nums)) # False
#использование с генератором — не создаёт лишний список
print(any(x > 10 for x in nums)) # False
58 512
🐍 Необычный Python-совет
В Python можно перегрузить оператор [] и превратить объект в умный словарь или вычисляемый массив. Это позволяет писать очень выразительный код.
Пример: создадим класс, который хранит функцию и вычисляет результат «на лету» при обращении по индексу:
class PowTable:
def __init__(self, power):
self.power = power
def __getitem__(self, n):
return n ** self.power
squares = PowTable(2)
cubes = PowTable(3)
print(squares[5]) # 25
print(cubes[4]) # 64
58 512
🍏 Apple представила FastVLM на Hugging Face — модели 0.5B, 1.5B и 7B с поддержкой WebGPU
VLM (Vision-Language Model) — это модель, которая умеет одновременно работать с картинками и текстом: понимать, что изображено, описывать картинку словами, отвечать на вопросы по изображению и совмещать визуальные и текстовые данные.
⚡ Что это значит:
- До 85 раз быстрее и в 3.4 раза компактнее аналогичных VLM
- У крупных моделей время до первого токена стало быстрее в 7.9 раз
- Меньше выходных токенов + быстрее обработка картинок высокого разрешения
🔥Модель работает в реальном времени прямо в браузере через transformers.js и WebGPU.
https://huggingface.co/spaces/apple/fastvlm-webgpu
@pythonl
58 512
🆕 OctoBot — мощный криптовалютный торговый бот с открытым исходным кодом!
OctoBot — это:
- Открытый и настраиваемый крипто-торговый бот от Drakkar-Software
- Интерфейс конфигурации и система *tentacles* (модули-«щупальца») для гибкого построения стратегий — от технического анализа до интеграции внешних данных
- Поддержка Spot и Futures, торговля на более чем 15 биржах через библиотеку ccxt
- Возможности: создание и тестирование стратегий, оптимизация, торговля корзиной криптовалют, использование AI-инструментов и backtesting
Архитектура проекта:
-
OctoBot — ядро с backtesting и стратегическим менеджментом
- OctoBot-Tentacles — модули для стратегий, нотификаций, внешних данных
- OctoBot-Trading — взаимодействие с биржами через ccxt
- Дополнительные пакеты: OctoBot-Services, OctoBot-Backtesting, OctoBot-Commons, Async-Channel
Активность и релизы:
- 4,5k★ и 900+ форков на GitHub
- Недавний релиз 2.0.12 (июнь 2025) с поддержкой Windows, Linux (x64, arm64) и macOS
- Регулярные обновления и активное сообщество
Почему это важно:
- Гибкая модульная архитектура
- Возможность добавлять свои стратегии и источники данных
- Отличный инструмент для изучения алгоритмической торговли и прототипирования
- Интеграции с AI, TradingView, Telegram
👉 Репозиторий: https://github.com/Drakkar-Software/OctoBot
@pythonl58 512
🖥Вышла крутейшая документалка про Python c Гвидо ван Россумом и другими ключевыми людьми в истории самого популярного языка программирования в мире
Внутри целая драма — начало, как Python создавался в качестве хобби, едва не исчез, но все-таки взлетел и стал одним из ведущих ЯП.
В документалке даже проявляется сам Гвидо ван Россум, а также создатель NumPy, и другие топы коммьюнити.
📌Смотрим тут
58 512
⚡️ Limekit — кроссплатформенный GUI-фреймворк на Lua
Хочешь писать десктоп-приложения без Python и компиляции?
С Limekit всё просто: «написал один раз — запускай везде» (Windows, macOS, Linux).
✨ Что умеет:
- Чистый Lua API, без необходимости знать Python
- 40+ встроенных виджетов, поддержка Material Design и тёмной темы
- Запуск без сборки — достаточно Python и самого фреймворка
- Много примеров и документация на ReadTheDocs
- Полностью опенсорс (GPLv3)
📌 Минимальный пример:
local window = Window{title='Limekit app'}
window:show()
58 512
Тренировки Яндекса по алгоритмам: от решения задач к карьере в IT
Вас ждет 4 недели практики, чтобы систематизировать знания и научиться решать задачи, которые встречаются на собеседованиях и в реальной работе.
Программа включает восемь ключевых тем: множества, словари, динамическое программирование и не только. Лекции и разборы будет вести Михаил Густокашин — директор Центра студенческих олимпиад ВШЭ и тренер чемпионов мира по программированию.
Топ-300 участников смогут пропустить контест при отборе на стажировку в Яндекс по направлениям бэкенд, фронтенд, мобилка и пройти пробное техническое собеседование. А еще лидеры рейтинга смогут получить персональные карьерные консультации.
Подать заявку можно до 29 сентября.
58 512
+1
🐍 Изучаем MCP на Python — серия уроков от Microsoft
Пошаговое руководство для Python-разработчиков по Model Context Protocol (MCP):
как понять концепцию и построить свой MCP-сервер в интерактивном формате.
📚 Репозиторий с гайдом
#python #MCP #tutorial #developers
58 512
🚀 Jupyter Agent 2
Этот агент умеет:
📂 Загружать данные
💻 Запускать код
📊 Строить графики прямо в Jupyter — быстрее, чем вы успеете прокрутить экран!
🤖 Основан на движке Qwen3-Coder
⚡️ Работает на Cerebras
⚙️ Запускается в E2B
↕️ Поддерживает загрузку файлов
👉 Попробовать можно здесь: https://hf.co/spaces/lvwerra/jupyter-agent-2
@pythonl
58 512
☕️ JPype — проект, позволяющий вызывать Java-код напрямую из Python-скриптов. В отличие от Jython, JPype не переписывает Python на Java, а создает мост между двумя виртуальными машинами через нативные интерфейсы.
Инструмент сохраняет доступ ко всем возможностям CPython и Java-библиотек одновременно. Это открывает возможности для использования Java-фреймворков в научных вычислениях на Python, тестирования Java-кода через Python-скрипты и интеграции legacy-систем.
🤖 GitHub
@pythonl
58 512
🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито
28 августа(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
58 512
📊 Из PDF в DataFrame за пару строк кода
Работаете с финансовыми отчётами или любыми табличными данными в PDF?
С библиотекой docling это становится максимально просто.
Большинство инструментов для работы с PDF заставляют собирать пайплайн вручную:
одна библиотека для извлечения текста, другая для парсинга, третья для чанкинга.
Docling закрывает весь процесс — от сырых PDF до структурированных и готовых к поиску данных — в одном решении.
📌 Преимущество Docling
🔹 Поддержка PDF, DOCX, PPTX, HTML и изображений
🔹 AI-модель TableFormer для понимания сложных таблиц
🔹 Vision-модели для OCR и image-to-text
🔹 Простой экспорт в pandas DataFrame, JSON и Markdown
Пример: конвертируем PDF с отчётом о доходах и сразу получаем pandas DataFrame 👇
from docling.document_converter import DocumentConverter
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert("financial_report.pdf")
for table in result.document.tables:
df = table.export_to_dataframe()
58 512
⁉️Как машинное обучение связано с AI?
Машинное обучение — это основа всего современного искусственного интеллекта, и вы можете понять, почему именно сегодня эти технологии актуальны как никогда. Присоединяйтесь к открытому вебинару 26 августа в 18:00 МСК!
Мы разберемся, как Machine Learning (ML) стал неотъемлемой частью развития AI и GenAI. Что стоит за этим технологическим бумом и как ML используется в реальных AI-моделях? Мы покажем, как использовать ML для создания мощных AI-моделей и какие знания стоит развивать сегодня.
➡️ Присоединяйтесь и получите скидку на курс «Machine Learning. Basic»: https://otus.pw/zPPT/?erid=2W5zFHSttKz
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
58 512
58 512
🚀 **Docker + Python полезный совет**
Если вы запускаете Python-приложения в Docker, ускорить их можно с помощью многоступенчатой сборки.
Это позволяет собирать зависимости отдельно и не тащить весь мусор в финальный образ.
# Этап сборки зависимостей
FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --user -r requirements.txt
# Финальный минимальный образ
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /root/.local /root/.local
COPY . .
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH
CMD ["python", "app.py"]
