[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 63 479 подписчиков, занимая 2 049 место в категории Технологии и приложения и 9 415 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 63 479 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -279, а за последние 24 часа — -11, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.20%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.73% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 017 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 907 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 64.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, soft, install, pip, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 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.
git clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
▶️ Использование:
python main.py
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install -U transformers accelerate torch
▶️ Пример кода:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16, # если GPU поддерживает fp16
device_map="auto" # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()
prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=180,
do_sample=True, # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
➕ Плюсы:
— работает локально (после скачивания весов);
— легко встраивается в Telegram/Discord/CLI;
— можно ускорить на GPU через device_map="auto".
Если памяти мало — есть квантованные версии (4bit/8bit) и GGUF.
👍 Сохраняем
#python #soft #codegit clone https://github.com/kaifcodec/ytconverter.git
cd ytconverter/standalone/
./install.sh
PIP
pip install ytconverter
▶️ Запуск:
python3 ytconverter.py
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpython:3.9 тащит за собой всё подряд:
системные утилиты, документацию, dev-пакеты.
Переход на python:3.9-alpine даёт:
* кратное уменьшение размера
* быстрее pull
* меньше лишнего в проде
Это самый большой выигрыш одним действием.
2️⃣ Оптимизация Docker-слоёв
Каждый RUN, COPY, ADD — это отдельный слой.
Много инструкций → раздутый образ.
Рабочее правило:
🖱 объединяй связанные команды
🖱 удаляй временные файлы в том же RUN
Меньше слоёв → меньше размер → быстрее сборка.
3️⃣ .dockerignore — обязательный минимум
Без него в build context попадает всё:
.git, .venv, кеши, временные файлы.
Это:
🔤увеличивает контекст
🔤замедляет билд
🔤ломает кеширование
.dockerignore должен быть всегда. Это база.
4️⃣ Multi-stage build — стандарт для продакшена
Одна из самых эффективных техник.
Схема:
🟣stage 1 — сборка и зависимости
🟣stage 2 — только runtime
В финальном образе:
* нет build-инструментов
* нет лишних библиотек
* только то, что реально нужно для запуска
📊 Итог
➡️ 588 MB → 47.7 MB
➡️ −91.89% размера
➡️ быстрее CI
➡️ быстрее деплой
➡️ быстрее старт контейнеров
✅ Вывод
Оптимизация Docker — это не микрооптимизация.
Это нормальная инженерная практика.
Маленькие улучшения накапливаются
и начинают работать на каждом билде и деплое.
👍 Сохраняй, пригодится!
#doc #cheatsheet