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 58 979 подписчиков, занимая 2 170 место в категории Технологии и приложения и 10 190 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 979 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -317, а за последние 24 часа — -26, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.25%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.50% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 684 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 067 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 августа, 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.
58 979
Подписчики
-2624 часа
+837 дней
-31730 день
Архив постов
58 977
Вы начали изучать Python, установили библиотеки, попробовали что-то запустить — и всё внезапно сломалось?
Не переживайте, это случалось с каждым. Просто вы не изолировали окружение. На открытом уроке курса «Machine Learning. Basic» мы разберём, как грамотно настроить виртуальное окружение, чтобы работать с Python и ML-библиотеками спокойно и системно.
Вы узнаете, что такое venv, conda и uv, как управлять зависимостями и подключать Jupyter Notebook к своему окружению. Настроим всё пошагово — без сложных терминов и магии.
Присоединяйтесь 28 октября в 20:00 (МСК). Уверенный старт в Python и машинном обучении начинается с чистого окружения. Регистрация открыта: https://otus.pw/zyQi/?erid=2W5zFHYpC6C
#реклама
О рекламодателе
58 977
🎧 Хотите превратить любую книгу в аудиокнигу?
Нашли бесплатную нейронку, которая за считанные секунды озвучит даже огромный роман.
✨ Возможности:
— Поддержка множества языков
— Реалистичные голоса от модели KokoroTTS
— Можно создать собственный голос, если готовые не подходят
— Простая установка без лишних заморочек
— Полностью open-source и бесплатный инструмент
🔗 Забираем на GitHub — и слушаем либимые книги 📚🎶
https://github.com/denizsafak/abogen
@pythonl
58 977
Данные — стратегический актив компании 💻
Потеря информации может обернуться: ➡️финансовыми убытками ➡️штрафами от регуляторов ➡️падением репутации и доверия клиентовЧтобы этого избежать, Cloud․ru предлагает Неудаляемое хранилище резервных копий. Благодаря технологии Immutable Storage ваши данные становятся неизменяемыми и не могут быть удалены или изменены в течение заданного периода.
Решение: ▫️Защищает от вирусов и шифровальщиков. ▫️Помогает соответствовать требованиям регуляторов. ▫️Сохраняет критически важные данные в неизменном виде.Подробнее о технологии — на сайте Cloud.ru 🖱
58 977
🤖 MimicKit: Алгоритмы имитации движений для тренировки контроллеров
MimicKit предлагает набор алгоритмов для имитации движений, включая DeepMimic и другие. Поддерживает обучение с использованием методов глубокого обучения и RL, таких как PPO и AWR. Идеально подходит для создания реалистичных анимаций.
🚀Основные моменты:
- Алгоритмы имитации движений и RL.
- Поддержка многопроцессорного и многопоточного обучения.
- Визуализация тренировочных данных и логов.
- Простая интеграция с IsaacGym.
📌 GitHub: https://github.com/xbpeng/MimicKit
#python
58 977
Питонисты, общий сбор на Selectel Python MeetUp 🐍
📍 30 октября, 18:00, Санкт-Петербург или онлайн
Встретимся с топовыми спикерами из Selectel, Яндекса и Райффайзен Банка. Протестируем экосистему mypy на разных версиях Python, обсудим хаос-тесты и cron/systemd timers. В конце вас ждет афтепати с пиццей и нетворкинг с тимлидами.
А теперь конкретнее — на митапе вы узнаете:
✔️ как использовать экосистему mypy в инфраструктуре с 400+ микросервисов,
✔️ как запускать задачи по расписанию от cron/systemd timers до чистого Python,
✔️ насколько сильно можно нагрузить систему, прежде чем она сломается.
Мероприятие абсолютно бесплатное. Приходите в офис Selectel или подключайтесь онлайн. Регистрируйтесь по ссылке.
P.S. Отправляйте коллеге-питонисту и приходите на митап вместе 😎
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFK8m6tp
58 977
👩💻 FastMCP — Быстрый, Python-способ создания MCP-серверов!
🌟 Серверы Model Context Protocol (MCP) — это новый стандартизированный способ предоставления контекста и инструментов вашим LLM, а FastMCP делает создание серверов MCP простым и интуитивно понятным. Создавайте инструменты, предоставляйте ресурсы и определяйте подсказки с помощью чистого кода Python!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 977
Один One Day Offer вам или целых три — всем? 😉
25 октября Сбер проведёт сразу три экспресс-отбора кандидатов в две команды: GigaData и Kandinsky. Чем вам предстоит заниматься 👇
✔️ Развивать GigaData — внутреннюю платформу Сбера, которая обрабатывает петабайты данных и миллиарды запросов в сутки. One Day Offer для Python‑разработчиков.
✔️ Работать над Kandinsky — обучать большие модели с нуля, собирать и подготавливать данные, исследовать самые эффективные методы дообучения моделей.
— One Day Offer для Machine Learning Engineers с опытом в Deep Learning и компьютерном зрении (CV).
— One Day Offer для Research и Deep Learning Engineers.
Выбирайте то, что больше подходит под ваши навыки, и регистрируйтесь на One Day Offer!
58 977
🦾 Собери собственного человекоподобного робота!
OpenArm - это открытый проект гуманоидного робота, включающий всё необходимое для сборки, модификации и управления собственными роботизированными руками.
В комплект входят CAD-модели, прошивка, управляющее ПО и симуляторы, так что можно сразу перейти от идеи к реальному устройству.
Система поддерживает телеоперацию с обратной связью по усилию и гравитационную компенсацию, позволяя оператору управлять рукой естественно и точно.
💡 OpenArm интегрируется с MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет тестировать управление в виртуальной среде перед запуском на железе.
Проект ориентирован на исследовательские лаборатории, стартапы и энтузиастов, желающих изучать манипуляцию и взаимодействие человека с роботом.
🔩 Можно собрать из набора деталей или заказать готовую сборку - цель OpenArm сделать робототехнику доступной и прозрачной для всех.
Разработкой занимается команда Enactic (Токио, Япония).
GitHub: https://github.com/enactic/OpenArm
@pythonl
58 977
🧩 Эффективное кэширование для Python-приложений
dm-cache — это библиотека для кэширования данных в Python, которая обеспечивает высокую производительность и простоту использования. Она поддерживает различные стратегии кэширования и позволяет легко интегрироваться в существующие приложения, улучшая их скорость и отзывчивость.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка различных стратегий кэширования.
- Простая интеграция в Python-приложения.
- Высокая производительность и эффективность.
- Легкий в использовании API.
📌 GitHub: https://github.com/mingzhao/dm-cache
#python
58 977
🔥 Pandas трюк: ускоряем группировки с map вместо merge_groupby
Когда нужно добавить агрегированные значения (например, среднее по группе) обратно в исходный DataFrame, большинство разработчиков делают groupby().transform() или merge().
Но есть менее известный способ — использовать map() после groupby().mean(), который в некоторых случаях работает в 2–3 раза быстрее и требует меньше памяти.
Фокус в том, что groupby().mean() создаёт компактный Series, где индекс — это категория, а значения — результат агрегации.
А map() просто подставляет их обратно в исходный DataFrame без тяжёлого join.
import pandas as pd
import numpy as np
# пример данных
N = 5_000_000
df = pd.DataFrame({
"group": np.random.choice(["A", "B", "C", "D"], N),
"value": np.random.randn(N)
})
# классический подход
df["mean_value_merge"] = df["group"].map(df.groupby("group")["value"].mean())
# сравнение с transform
df["mean_value_transform"] = df.groupby("group")["value"].transform("mean")
# идентичность результата
print(df["mean_value_merge"].equals(df["mean_value_transform"]))
58 977
🎥 Обертка для ComfyUI: WanVideoWrapper
WanVideoWrapper — это инструмент для интеграции видео в ComfyUI, позволяющий легко обрабатывать и визуализировать видеофайлы. Проект предлагает простое решение для работы с видео в рамках интерфейса, расширяя его функциональность.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка различных форматов видео
- Легкая интеграция с ComfyUI
- Удобный интерфейс для пользователей
- Возможность настройки параметров обработки
- Активное сообщество и поддержка
📌 GitHub: https://github.com/eddyhhlure1Eddy/ode-ComfyUI-WanVideoWrapper
#python
58 977
🧠 CraftGPT: AI в Minecraft
CraftGPT — это небольшой языковой модель, предназначенный для работы в Minecraft, обученный на наборе данных TinyChat. Модель может выдавать не совсем корректные или нерелевантные ответы и имеет ограниченное окно контекста в 64 токена. Для оптимальной работы требуется MCHPRS, который использует механизмы редстоуна.
🚀Основные моменты:
- Работает в Minecraft с использованием редстоуна.
- Требует 32 ГБ ОЗУ для загрузки сервера.
- Может занять часы для генерации ответа.
- Рекомендуется тестировать ввод на эмуляторе.
- Ограниченная производительность и качество ответов.
📌 GitHub: https://github.com/sammyuri/craftgpt
@pythonl
#python
58 977
🎨🚀 HunyuanImage-2.1: Эффективная модель диффузии для генерации изображений
HunyuanImage-2.1 — это мощная модель для создания высококачественных изображений (2048x2048) на основе текстовых описаний. Используя передовые технологии, она значительно улучшает согласование текста и изображения, обеспечивая высокую степень детализации и эстетики.
🚀Основные моменты:
- Генерация изображений высокого разрешения (2K).
- Многоязычная поддержка и улучшенное согласование текста.
- Использование обучения с подкреплением для повышения качества.
- Эффективная архитектура с низкими вычислительными затратами.
- Модуль PromptEnhancer для улучшения производительности.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1
@pythonl
58 977
Python или не Python? Вот в чём вопрос… на обсуждение в формате круглого стола на Python-митапе от Авито! ☄
Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:
➡ кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито;
➡ как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса.
После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.
Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.
Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке.
58 977
🖥 Если вы вдруг пропустили в Python 3.14 можно отключить GIL!
Это огромное обновление: раньше, даже если вы писали многопоточный код, Python выполнял только один поток за раз, и вы не получали прироста производительности.
Теперь же Python способен реально выполнять потоки параллельно.
И библиотека uv уже полностью поддерживает эту возможность!
Посмотрите сравнение скорости на прикрепленном видео.
@pythonl
58 977
🖥 Учим Python на ферме - вышла новая игра, где вместо мотыги ты пишешь код
Забудь про грядки и полив — теперь ферма работает на Python. Ты управляешь роботами, автоматизируешь процессы и наблюдаешь, как код превращается в урожай.
Вместо мотыги - код, вместо удобрений - алгоритмы.
Это не симулятор фермера, а тренажёр программиста с юмором и логикой.
- Всё управление через код - роботы выполняют твои Python-команды;
- Обучение встроено в геймплей — осваиваешь основы без нудных туториалов;
- Без уровней и доната - ферма растёт вместе с твоими навыками;
- Есть русский язык и IntelliSense, можно писать даже из VS Code;
У игры уже 95% положительных отзывов в Steam.
Игра превращает обучение Python в чистое удовольствие - просто запускаешь и начинаешь “программировать урожай”.
👉 Играть
58 977
Как построить карьеру в машинном обучении, если вы уже знаете Python
Вы работаете с Python — пишете скрипты, анализируете данные или автоматизируете задачи?
Сделайте следующий шаг и примените эти навыки в машинном обучении.
ML — одна из самых быстрорастущих областей IT с высокими зарплатами и сложными задачами. На вебинаре от Кристины Желтовой, директора по разработке моделей в Газпромбанке, вы получите пошаговый план, как стать ML-инженером.
В ходе вебинара разберём:
🟠Из каких сфер чаще всего приходят в профессию ML-инженера;
🟠Какие задачи решают специалисты в этой области;
🟠Какие навыки, технологии и инструменты потребуются для старта в профессии;
🟠Как перейти от теории к работе с реальными моделями и решению проблем бизнеса.
🕗 Встречаемся 15 октября в 19:00 МСК
💬 Обязательно ждем вас в лайве — вы сможете напрямую задать свои вопросы Кристине Желтовой и выстроить личный план перехода в профессию ML-инженера!
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
58 977
🚀 PyApp: Упрощение создания Python приложений
PyApp — это обертка для Python-приложений, позволяющая им самостоятельно загружаться во время выполнения. Она упрощает создание автономных бинарных файлов для различных платформ и предлагает управление командами, включая автоматические обновления.
🚀 Основные моменты:
- Создание самостоятельных бинарников для всех платформ
- Управляющие команды для функциональности, включая обновления
- Конфигурируемое поведение на этапе выполнения
📌 GitHub: https://github.com/ofek/pyapp
@pythonl
#python
58 977
💾🎉 copyparty - ваш файловый сервер на любом устройстве
Copyparty позволяет легко превратить любое устройство в файловый сервер с поддержкой возобновляемых загрузок и скачиваний через веб-браузер. Работает на Python и поддерживает различные протоколы, включая HTTP, WebDAV и FTP.
🚀Основные моменты:
- Поддержка множества протоколов для доступа к файлам.
- Удобный интерфейс для загрузки и управления файлами.
- Возможность создания временных ссылок для обмена файлами.
- Поддержка мобильных приложений для Android и iOS.
📌 GitHub: https://github.com/9001/copyparty
#python
58 977
🌐 DeepMind представила URL Context — теперь можно извлекать данные с любой веб-страницы, PDF или картинки просто по ссылке!
⚡ Что умеет:
- Подтягивает данные с до 20 URL за один запрос
- Никакой настройки — просто вставляешь ссылки в промпт
- Оплата только за токены, без доп. стоимости за инструмент
💡 Возможности:
▸ Вытаскивать цены, имена, ключевые факты из статей
▸ Сравнивать PDF, отчёты или статьи
▸ Генерировать резюме, посты и документы на основе разных источников
▸ Анализировать GitHub-репозитории и техдоки
👉 URL Context превращает LLM в универсальный инструмент для работы с реальными данными в сети.
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/url-context?hl=ru
