fa
Feedback
📚Python Books

📚Python Books

رفتن به کانال در Telegram

📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام 📚Python Books

کانال 📚Python Books (@pythonlbooks) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 33 442 مشترک است و جایگاه 3 899 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 19 090 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 33 442 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 15 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -165 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.69% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 573 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 831 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 سپتامبر, 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.

33 442
مشترکین
-524 ساعت
-567 روز
-16530 روز
جذب مشترکین
سپتامبر '26
سپتامبر '26
+42
در 0 کانال‌ها
اوت '26
+89
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+117
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+67
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+63
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+49
در 2 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+275
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+485
در 2 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+434
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+521
در 5 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+293
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+619
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+1 070
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+1 143
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+539
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+534
در 3 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+716
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+646
در 14 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+776
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+1 073
در 16 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+653
در 5 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+1 221
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+1 895
در 5 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+731
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+679
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+776
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+870
در 6 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+862
در 40 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+618
در 43 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+721
در 21 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+930
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+900
در 44 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+760
در 40 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+395
در 7 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+598
در 19 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+844
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+899
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+675
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+1 051
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+1 617
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+269
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+438
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+375
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+390
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+247
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+408
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+439
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+414
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+314
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+337
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+440
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+1 583
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+470
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '22
+1 846
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '22
+273
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '22
+325
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '21
+417
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '21
+698
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '21
+299
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '21
+498
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '21
+323
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '21
+537
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+332
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '21
+332
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '21
+351
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '21
+325
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '21
+264
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '21
+431
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '20
+4 178
در 0 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
16 سپتامبر0
15 سپتامبر0
14 سپتامبر0
13 سپتامبر+13
12 سپتامبر0
11 سپتامبر0
10 سپتامبر+1
09 سپتامبر0
08 سپتامبر+5
07 سپتامبر0
06 سپتامبر0
05 سپتامبر0
04 سپتامبر+2
03 سپتامبر+3
02 سپتامبر0
01 سپتامبر+18
پست‌های کانال
🔥 Хак в Django: Meta.indexes можно использовать для собственных миграций Оказывается, models.Index в Django можно превратить почти в универсальную migration-операцию. Идея:

class CustomMigrationOperation(models.Index):
    def create_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
        ...

    def remove_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
        ...
А затем добавить её прямо в модель:

class Meta:
    indexes = [CustomMigrationOperation()]
После этого makemigrations сам подхватит изменение, а migrate выполнит нужный SQL. Почему это работает: Index уже умеет генерировать SQL через create_sql() и remove_sql(). Так можно описывать не только индексы, но и:

triggers
table comments
security labels
другие schema-level настройки
Автор использовал этот приём для PostgreSQL Anonymizer, чтобы правила анонимизации жили рядом с моделью и автоматически попадали в миграции. Подход довольно hacky, но как способ расширить механизм миграций Django — очень интересный. https://www.better-simple.com/django/2026/09/02/nifty-feature-use-index-for-custom-migrations/

2
📚 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models Короткий и плотный разбор HMM от Stanford. Внутри: - скрытые состояни
📚 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models Короткий и плотный разбор HMM от Stanford. Внутри: - скрытые состояния и наблюдения - transition и emission probabilities - вычисление вероятности последовательности - Forward algorithm - Viterbi algorithm - обучение параметров модели - базовые примеры применения Хороший материал, чтобы быстро понять HMM без огромного учебника. PDF: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf
2 532
3
MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science. Это большой курс по математике, которая реальн
MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science. Это большой курс по математике, которая реально нужна в Computer Science. Внутри: - логика и доказательства - множества и отношения - индукция - графы - теория чисел - рекуррентные соотношения - комбинаторика - вероятность - дискретные структуры и алгоритмическое мышление Хорошая база для алгоритмов, теории вычислений и более серьёзного изучения CS. 📗 PDF доступен бесплатно.
3 147
4
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для раз
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» 63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой. Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода. Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии. Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI. ⏳ 72 часа скидка 55% https://stepik.org/a/295921
2 613
5
🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений На ECCV 2026 представили Face Anything - un
🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица. Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве. Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать: * стабильную геометрию между кадрами * точные соответствия facial points * 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений Код: https://github.com/kocasariumut/FaceAnything
2 844
6
Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀 Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? З
Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀 Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? Забудьте про облачные костыли и отправку конфиденциальных данных на чужие сервера! Provision OCR — российский движок для локального распознавания документов в защищенном контуре. ⚡️ Python-friendly: интеграция через REST API и gRPC для FastAPI, Django или Flask. ⚡️ Docker-ready: быстрый запуск в один контейнер без сложной настройки окружения. ⚡️ 100% локальности: полное соответствие требованиям безопасности. ⚡️ Производительность: от <3 сек/стр. на GPU (RTX 2070+) или работа на CPU, точность до 99%. ⚡️Готовые шаблоны любых документов на русском: договоры, счета-фактуры и другие. 💻 Пример интеграции с Django: https://github.com/Provision-Labs/Django_OCR_UI 💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs #Python #Django #FastAPI #OCR #ProvisionOCR #Backend #OnPremise #AI #DevOps #OpenSource #ИИ
2 289
7
📚 Бесплатная работа по Information Geometry и Fisher–Rao Distance Исследование посвящено численному приближению расстояния F+1
📚 Бесплатная работа по Information Geometry и Fisher–Rao Distance Исследование посвящено численному приближению расстояния Fisher–Rao между многомерными нормальными распределениями. Внутри разбираются: - Fisher–Rao Distance - Information Geometry - Fisher Information - KL и Jeffreys Divergence - статистические многообразия и геодезические - SPD-матрицы - Mahalanobis Distance - численные методы приближения Полезно для ML-исследователей, data scientists, статистиков и тех, кто изучает продвинутую теорию вероятностей. Бесплатный PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.08175
2 392
8
+1
بدون متن...
1
9
📚 Бесплатная книга по causal inference + ML Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая к
📚 Бесплатная книга по causal inference + ML Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI. Внутри: * causal graphs и DAG * потенциальные исходы * A/B и observational data * propensity score * matching и weighting * heterogeneous treatment effects * Double/Debiased Machine Learning * causal forests * uplift и policy learning * связь causal inference с современными ML-моделями Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат. 496 страниц, PDF доступен бесплатно: http://arxiv.org/abs/2403.02467
2 424
10
10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub 1. The Rust Programming Language https://github.com/rust-lang/book 2. Rust by Example https://github.com/rust-lang/rust-by-example 3. The Little Book of Rust Books https://github.com/lborb/book 4. Python Data Science Handbook https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 5. Dive Into Deep Learning https://github.com/d2l-ai/d2l-en 6. Probabilistic Machine Learning https://github.com/probml/pml-book 7. Algorithms for Decision Making https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks 8. Operating Systems: Three Easy Pieces https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework 9. Crafting Interpreters https://github.com/munificent/craftinginterpreters 10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию.
2 614
11
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можн
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
2 078
12
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можн
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
1 777
13
📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей Machine Learning: A First Course for
📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования. Внутри: * supervised learning, k-NN и decision trees * linear/logistic regression и regularization * neural networks и deep learning * random forests, boosting и kernels * Bayesian methods и Gaussian Processes * generative models и unsupervised learning * оценка качества, practical ML и ethics Хороший вариант, если хочется не просто запускать fit(), а реально понять математику и инженерную логику ML. PDF: https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf #DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms
4 969
14
🐍 Free-threaded Python убрал GIL, но NumPy всё равно упирался во внутренние блокировки Казалось бы, Python 3.13+ без GIL дол
🐍 Free-threaded Python убрал GIL, но NumPy всё равно упирался во внутренние блокировки Казалось бы, Python 3.13+ без GIL должен позволить нескольким потокам одновременно выполнять численные операции. Но на практике параллельные ufunc начинали конкурировать за внутренние структуры NumPy, счётчики ссылок и выделение памяти. В NumPy 2.5 разработчики устранили несколько ключевых узких мест: - таблицу диспетчеризации ufunc заменили на lock-free concurrent hash map; - часть общих служебных объектов сделали «бессмертными», снизив конкуренцию при подсчёте ссылок; - выделение памяти перевели на PyMem_RawMalloc и PyMem_RawFree. Теперь независимые операции можно масштабировать обычными потоками: from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import numpy as np arrays = [ np.random.rand(5_000_000) for _ in range(8) ] with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as pool: results = list(pool.map(np.sin, arrays)) Главное преимущество перед multiprocessing - массивы не нужно сериализовать и копировать между процессами. Потоки работают в одном адресном пространстве, поэтому могут эффективнее использовать многоядерный CPU и общую память. Но есть важная оговорка: free-threaded не означает автоматически thread-safe. Одновременное изменение одного ndarray из нескольких потоков всё ещё может привести к гонкам, повреждённым данным и падению интерпретатора. Безопаснее использовать: - отдельный массив для каждого worker; - общий массив только для чтения; - явную синхронизацию при записи. Удалить GIL оказалось недостаточно. Чтобы Python действительно масштабировался по ядрам, пришлось перепроектировать и внутренности NumPy. Подробнее: https://labs.quansight.org/blog/scaling-numpy-on-free-threaded-python
5 024
15
Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней! 8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник. В программе
Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней! 8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник. В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы. А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут. Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия. В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей. До встречи в месте притяжения ИТ.
3 630
16
🐍 Как правильно запускать внешние команды из Python Для большинства задач не нужны os.system() или низкоуровневый Popen. Дос
🐍 Как правильно запускать внешние команды из Python Для большинства задач не нужны os.system() или низкоуровневый Popen. Достаточно subprocess.run() - он запускает программу, передаёт аргументы, возвращает код завершения и позволяет получить вывод. import subprocess result = subprocess.run( ["git", "status", "--short"], capture_output=True, text=True, check=True, timeout=10, ) print(result.stdout) Что здесь происходит: - capture_output=True сохраняет stdout и stderr - text=True возвращает строки вместо bytes - check=True выбрасывает CalledProcessError, если команда завершилась с ошибкой - timeout=10 не позволяет процессу зависнуть навсегда Ошибки лучше обрабатывать явно: import subprocess try: result = subprocess.run( ["git", "status", "--short"], capture_output=True, text=True, check=True, timeout=10, ) except subprocess.TimeoutExpired: print("Команда выполнялась слишком долго") except subprocess.CalledProcessError as error: print(error.stderr) else: print(result.stdout) Передавайте команду списком аргументов. shell=True нужен редко и может создать уязвимость к внедрению команд, особенно если строка содержит пользовательские данные. subprocess.run() - простой и надёжный мост между Python и системными утилитами, Git, компиляторами, CLI-инструментами и другими программами. Подробнее: https://pythonmorsels.com/running-subprocesses-in-python/
3 814
17
🔴 Завтра тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн н
🔴 Завтра тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито Уже завтра вечером 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 Python-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.
3 044
18
Бесплатный учебник по математике — 850 страниц. «The Rising Sea: Foundations of Algebraic Geometry» Рави Вакила. Книга предла
Бесплатный учебник по математике — 850 страниц. «The Rising Sea: Foundations of Algebraic Geometry» Рави Вакила. Книга предлагает подробное введение в алгебраическую геометрию и множество упражнений, позволяющих учиться на практике. Требуется минимум предварительных знаний: необходимые инструменты вводятся по ходу материала — от теории категорий и пучков до коммутативной и гомологической алгебры. Подход построен на примерах и помогает развить математическую интуицию. Самодостаточный учебник для студентов магистратуры и аспирантуры, а также важный справочник для исследователей. Link: https://math.stanford.edu/~vakil/216blog/
3 602
19
One Day Offer для Python-разработчиков!💚 15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️ Коллеги создают п
One Day Offer для Python-разработчиков!💚 15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️ Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой. Чем предстоит заниматься: ✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода Встречаемся 15 августа онлайн. Регистрируйся по ссылке
2 370
20
interlock: Circuit Breaker That Trips on Failure Rate and Latency https://github.com/bagowix/interlock
interlock: Circuit Breaker That Trips on Failure Rate and Latency https://github.com/bagowix/interlock
3 030