Python/ django
Открыть в Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 544 подписчиков, занимая 2 245 место в категории Технологии и приложения и 10 310 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 544 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -144, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.85%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 014 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 744 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
58 544
Подписчики
-524 часа
+327 дней
-14430 дней
Архив постов
58 537
📹 Загрузчик видео с YouTube и других платформ
tuitube — это текстовый интерфейс для загрузки видео с YouTube, 𝕏, Twitch, Instagram и Bilibili с использованием yt-dlp. Удобный инструмент для тех, кто предпочитает командную строку.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка множества видео платформ
- Использует yt-dlp для загрузки
- Простой текстовый интерфейс
- Легко настраивается и использует командную строку
📌 GitHub: https://github.com/remorses/tuitube
#python
58 537
🤖 talk-to-girlfriend-ai - AI-агент для помощи в переписке через Telegram
Это проект Telegram-бота/агента, который помогает придумывать умные и уместные ответы
в переписке — анализирует контекст и предлагает варианты ответа.
Что умеет AI:
- пишет ответы на основе диалога
- генерирует фразы для старта разговора
- помогает формулировать сообщения более интересно
- даёт советы, как поддерживать беседу
- умеет читать и отправлять сообщения через Telegram API
⚡️ Как работает:
- CLI-агент на TypeScript
- мост на Python для работы с Telegram
- AI-ядро (модель)
- semantic search для поиска подходящих фраз
📌 Репозиторий: https://github.com/arlanrakh/talk-to-girlfriend-ai
58 537
🚀 Умный плагин для Claude Code
Claude Workflow — это универсальный плагин, который включает специализированные агенты и навыки для автоматизации разработки программного обеспечения. Он помогает в координации задач, анализе кода, написании документации и обеспечении безопасности.
🚀 Основные моменты:
- 7 специализированных агентов для различных задач
- 6 знаний для улучшения проектирования и тестирования
- Поддержка нескольких стилей вывода через слэш-команды
- Автоматизация с помощью хуков для повышения безопасности и качества кода
📌 GitHub: https://github.com/CloudAI-X/claude-workflow
58 537
🚀 Модели IQuest-Coder-V1 для автономного программирования
IQuest-Coder-V1 — это семейство больших языковых моделей, предназначенных для улучшения автономного программирования и интеллектуального анализа кода. Модели используют инновационную многослойную парадигму обучения, обеспечивая выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках.
🚀 Основные моменты:
- Достигает лучших результатов на SWE-Bench и других бенчмарках.
- Обучение на основе динамики изменений в репозиториях.
- Два специализированных направления: Thinking и Instruct модели.
- Поддержка контекста до 128K токенов.
- Эффективная архитектура с рекуррентным механизмом.
📌 GitHub: https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1
#python
58 537
⚡️ Приём на Python под высокой нагрузкой: ограничивай конкуренцию сам, а не доверяй это ОС.
Вместо тысячи одновременных задач делай очередь + фиксированное число воркеров.
Так ты:
- не убиваешь БД/внешний сервис шторма́м запросов
- контролируешь задержки
- получаешь естественный backpressure
Пример для I/O-нагрузки (HTTP запросы) с asyncio:
import asyncio
import aiohttp
from time import perf_counter
URLS = [
"https://example.com"
for _ in range(10_000) # много запросов под нагрузкой
]
MAX_CONCURRENCY = 100 # ограничиваем параллелизм
QUEUE_SIZE = 1_000 # ограничиваем длину очереди (backpressure)
async def worker(name: int, queue: asyncio.Queue, session: aiohttp.ClientSession):
while True:
url = await queue.get()
if url is None: # сигнал завершения
queue.task_done()
break
try:
async with session.get(url, timeout=5) as resp:
await resp.text() # или resp.read()
# здесь твоя логика обработки
except Exception as e:
# логируй, но не падай
print(f"[worker {name}] error: {e}")
queue.task_done()
async def main():
queue = asyncio.Queue(maxsize=QUEUE_SIZE)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# поднимаем ограниченное число воркеров
workers = [
asyncio.create_task(worker(i, queue, session))
for i in range(MAX_CONCURRENCY)
]
# кидаем задачи в очередь
for url in URLS:
await queue.put(url)
# шлём сигнал завершения воркерам
for _ in workers:
await queue.put(None)
# ждём, пока всё отработает
await queue.join()
# аккуратно завершаем воркеров
for w in workers:
await w
if __name__ == "__main__":
t0 = perf_counter()
asyncio.run(main())
print(f"Done in {perf_counter() - t0:.2f}s")
58 537
🖥 На Stepik вышел курс, который учит работать с Docker на реальных проектах.
Владение Docker - навык, который отличает новичка от профи,
Сегодня почти всё разворачивается в контейнерах.
Если ты не умеешь работать с Docker, ты медленнее, зависим от чужих настроек и постоянно ловишь баги «у меня локально работает».
• как упаковывать проекты в контейнеры
• как поднимать целые системы за минуты
• как избегать типичных ошибок в продакшене
• как делать стабильные и повторяемые окружения
•в нем разобраны все возможные ошибки
Только практика и реальные кейсы от авторов Docker Академии- с нуля до уверенного уровня.
🎁 Скидка 40 процентов действует 48 часов
👉 Записывайся и сделай Docker своим настоящим рабочим инструментом.
58 537
🔥 Год ChatGPT Plus бесплатно: экономим 20 000 рублей
Нашли рабочую лазейку в правилах OpenAI.
Вы получаете полноценный аккаунт без лимитов и с доступом ко всем топовым моделям.
Инструкция (займет 2 минуты):
1️⃣ Переходим на сервис временной почты: https://em.bjedu.tech/en/
2️⃣ Важно: в списке доменов выбираем erzi me.
3️⃣ Регистрируем новый аккаунт ChatGPT на этот адрес.
4️⃣ Получаем код подтверждения в почту - готово!
⚡️ Проверили, пока еще работает
58 537
📄🚀 Qwen-Doc: Открытые проекты по пониманию документов
Qwen-Doc — это репозиторий, посвященный ИИ для работы с документами, разработанный командой Tongyi-Zhiwen. Здесь собраны исследования и практики, направленные на улучшение обработки сложных документов с помощью современных технологий, включая обучение с подкреплением и долгосрочное понимание контекста.
🚀Основные моменты:
- Модели для долгосрочного понимания документов.
- Использование обучения с подкреплением для улучшения ИИ.
- Открытые данные и методологии для сообщества.
- Проекты QwenLong-L1 и QwenLong-L1.5 с передовыми алгоритмами.
- FRAMEWORK SPELL для автономного генерации обучающих данных.
📌 GitHub: https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc
#python
58 537
🧮 CoolCalculator: Мини-язык программирования для вычислений
CoolCalculator — это консольный калькулятор, который поддерживает пользовательские переменные и функции, рекурсию и локальные области видимости. Он предназначен для изучения парсинга и оценки выражений, а не только для численных вычислений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских переменных и функций
- Рекурсивные вызовы и перегрузка функций
- Многострочный ввод и последовательное выполнение
- Автоматическое создание несуществующих переменных
- Удобный синтаксис для работы с выражениями
📌 GitHub: https://github.com/YaroslavPryatkin/CoolCalculator
58 537
+2
⚡️ Wavelet Matrix - структура данных, которая делает сложные запросы быстрыми
Wavelet Matrix позволяет хранить последовательности так,
чтобы работать с ними молниеносно и компактно.
🔥 Что умеет библиотека:
- rank - сколько раз элемент встречается до позиции
- select - где находится k-е вхождение элемента
- quantile - k-й по величине элемент на отрезке
- top-k - самые частые элементы на диапазоне
И всё это — за логарифмическое время и с экономией памяти.
Чем полезен
- работает быстрее, чем наивные структуры
- меньше памяти, чем обычные массивы
- подходит для поиска, индексирования, сжатия, аналитики
Wavelet Matrix - это пример того,
как «умные» структуры данных дают реальные ускорения,
а не просто красивая теория.
Если интересуешься алгоритмами -
этот репозиторий точно стоит сохранить.
Репозиторий: https://github.com/math-hiyoko/wavelet-matrix
@pythonl
58 537
🐍 Стоит ли аннотировать каждую переменную в Python?
Разберёмся спокойно и без фанатизма.
Что вообще такое аннотации типов
В Python можно указывать типы у переменных, аргументов и функций.
Это помогает IDE, линтерам и статическим анализаторам находить ошибки в коде.
Простой пример:
x: int = 10
name: str = "Alice"
a: int = 0 # избыточно
count = 0 # и так понятно
result: dict[str, list[int]] = {}
58 537
⚡️ Qcrawl - простой и быстрый веб-краулер
Qcrawl - это open-source проект краулера, написанный на Go, предназначенный для эффективного сбора страниц из интернета и обработки ссылок.
Это:
• легковесный веб-краулер
• ориентирован на масштабируемость и простоту
Основные возможности
• параллельная загрузка страниц
• polite crawling (учёт robots.txt, ограничения на частоту запросов)
• управление глубиной обхода
• обработка и нормализация ссылок
• гибкая архитектура для кастомных обработчиков контента
• подходит для задач сбора данных из веба
• хорошая база для собственных crawler-ботов
• легко адаптируется под свои сценарии (парсинг, индексация, анализ)
Репозиторий содержит примеры запуска, конфигурации глубины и очередей, а также модули для безопасной загрузки страниц.
Если вам нужен краулер без лишнего «тяжелого» функционала, Qcrawl может стать отличной отправной точкой.
GitHub: github.com/crawlcore/qcrawl
58 537
🧩 dataclass vs Pydantic - большая разница в валидации данных
Когда ваши Python-модели растут, dataclass быстро превращается в ад из if-else внутри post_init:
❌ ручные проверки
❌ раздувающийся код
❌ сложнее читать и поддерживать
Pydantic решает это элегантно:
✅ встроенные ограничения прямо в определении полей
✅ автоматическая валидация
✅ понятные сообщения об ошибках
То, что dataclass требует вручную - Pydantic делает автоматически.
Если вы работаете с API, формами, БД или конфигурациями - Pydantic почти всегда лучше выбор.
@pythonl
58 537
👩💻 Репозиторий с вопросами для собеседований по Python без воды и сюрпризов
Собеседование по Python - это не только рассказ про проекты.
Чаще всего проверяют базу и понимание деталей:
почему
is — не ==, как работают генераторы, что происходит с памятью и где подводные камни ООП.
Для этого есть отличный репозиторий python_interview_questions.
Что внутри 📌
- часто задаваемые вопросы для junior, middle и выше
- теория с понятными объяснениями
- примеры кода, а не сухие определения
- темы от синтаксиса до внутренних механизмов Python
Зачем он реально полезен ⚡️
- помогает разобраться в «подкапотной» логике языка
- учит формулировать ответы, а не просто знать факт
- идеально подходит для быстрого повторения перед интервью
- снижает риск растеряться на каверзных вопросах
Хороший способ системно подготовиться к Python-собесу и понять, где у тебя слабые места.
https://github.com/yakimka/python_interview_questions58 537
🎤 Инновационная система распознавания речи Fun-ASR
Fun-ASR — мощная модель распознавания речи, обученная на миллионах часов аудиоданных. Она поддерживает 31 язык и обеспечивает высокую точность в сложных условиях, таких как шумные помещения. Модель адаптирована для профессиональных терминов в таких областях, как образование и финансы.
🚀 Основные моменты:
- Высокая точность распознавания до 93% в шумных условиях.
- Поддержка 31 языка с акцентом на восточноазиатские языки.
- Оптимизация для распознавания диалектов и региональных акцентов.
- Способность распознавать текст песен на фоне музыки.
📌 GitHub: https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR
@pythonl
#python
58 537
📝 Редактирование PDF с помощью ИИ 🚀
Nano PDF - это инструмент командной строки для редактирования PDF-документов с использованием естественного языка. Он позволяет вносить изменения в слайды, добавлять новые и сохранять текстовый слой с помощью OCR. Работает на базе модели Gemini 3 Pro Image.
🚀 Основные моменты:
- Редактирование слайдов по текстовым командам
- Генерация новых слайдов в стиле существующих
- Поддержка многопоточной обработки для повышения скорости
- Сохранение текстового слоя с помощью OCR
📌 GitHub: https://github.com/gavrielc/Nano-PDF
#python
58 537
🚀 TurboDiffusion - генерация видео в 100–205× быстрее на одной RTX 5090.
Всего 1.8 секунды на качественное 5-секундное видео.
Как это удалось:
- SageAttention
- Sparse-Linear Attention (SLA)
- rCM
Комбинация даёт редкий эффект: и скорость, и качество без компромиссов.
Это уже не демо-магия, а реальный шаг к быстрому локальному video generation.
GitHub: https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion
@pythonl
58 537
🚀 AI Agents for Android Apps
Библиотека для автоматизации работы с нативными Android-приложениями. Идеально подходит для мобильных рабочих процессов в логистике, экономике на заказ и других отраслях, где ноутбук неуместен. Позволяет значительно ускорить выполнение задач и сократить затраты.
🚀 Основные моменты:
- Автоматизация процессов на Android-устройствах
- Снижение затрат на 95% по сравнению с традиционными методами
- Поддержка различных мобильных приложений
- Быстрая реакция — менее 1 секунды на действие
- Идеально для логистики и мобильного обслуживания
📌 GitHub: https://github.com/actionstatelabs/android-action-kernel
58 537
🚀 PyTogether - Google Docs для Python-кода
PyTogether - это браузерная IDE для Python с совместной работой в реальном времени. Несколько человек могут писать и запускать код одновременно, видеть курсоры друг друга и общаться прямо внутри редактора.
Что умеет:
• Совместное редактирование Python-кода (live-collaboration)
• Запуск Python прямо в браузере через Pyodide
• Чат и голосовая связь внутри IDE
• Живые курсоры, выделения и заметки
• Простая авторизация и проекты для команд
• Никакой установки — всё работает в браузере
Кому подойдёт:
• Обучение и менторство
• Парное программирование
• Онлайн-курсы и воркшопы
• Быстрые разборы кода и собесы
Технологии под капотом:
Python (Django, DRF), WebSockets + Y.js для синхронизации, React + CodeMirror, Redis и PostgreSQL. Всё open-source под MIT-лицензией.
Хороший пример того, как современные web-технологии превращают IDE в социальный инструмент для обучения и командной работы.
https://github.com/SJRiz/pytogether
58 537
Автоматизируйте 80% ручной работы с помощью Python ✋
А именно:
🧩 избавьтесь от рутины и ошибок
🧩 ускорьте рабочие процессы
🧩 освободите время для более интересных дел
🧩 повысьте эффективность работы с инфраструктурой и свою ценность как инженера
Все это — с помощью курса «Python для инженеров».
Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.
Выбирайте любой из трех форматов:
✅ Соло, если вы уверены в своих силах и не нуждаетесь в фидбеке
✅ Эксперт, если вам нужен код-ревью от экспертов и сертификат об обучении
✅ Эксперт+, если вам нужен закрытый Telegram-чат с экспертами и итоговый проект для портфолио
Познакомиться с программой и выбрать подходящий формат — по ссылке ⬅️
