Python RU
Открыть в Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 330 подписчиков, занимая 10 182 место в категории Технологии и приложения и 52 333 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 330 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -22, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.84%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.28% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 967 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 404 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как api, docker, github, sql, linux.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
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.
12 330
Подписчики
+224 часа
+17 дней
-2230 дней
Архив постов
12 330
+5
🖥 SQL-квест: фэнтезийное приключение для аналитиков данных
Представь фэнтези-мир, где заклинания - это SQL-запросы, а древние артефакты спрятаны в таблицах и JSON-документах.
🧙Ты - боевой дата-аналитик, который с помощью SQL, Python, ETL и визуализаций охотится за харизматичным злодеем Архивариусом Пакостусом, что ломает индексы, крадёт данные и готовит “шторм данных” на столицу.🔮
В каждом эпизоде тебя ждут: выборы с последствиями, хитрые задачи от простых SELECT до рекурсивных CTE и BigQuery, юмор, эпик и неожиданные повороты.
Хочешь проверить, сможешь ли ты спасти королевство не мечом, а запросами? Тогда добро пожаловать в SQL-квест.
🪄 Начать квест: https://uproger.com/sql-kvest-fentezijnoe-priklyuchenie-dlya-analitikov-dannyh/
12 330
☠️ Один Python-скрипт - убивает потребность в Excel #python #Excel
CSV в папке - и через секунды у тебя:
- быстрый анализ без ручных фильтров
- топ товаров и суммарная выручка
- график продаж по дням
- один повторяемый сценарий вместо 20 кликов
Фишка в том, что ты один раз написал скрипт - и дальше просто кидаешь новые CSV, получая одинаковый отчёт каждый раз.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("sales.csv", parse_dates=["date"])
print("Выручка:", df["revenue"].sum())
print(df.groupby("product")["revenue"].sum().sort_values(ascending=False).head(5))
daily = df.groupby(df["date"].dt.date)["revenue"].sum()
daily.plot(title="Выручка по дням")
plt.tight_layout(); plt.show()12 330
🎮🚀 NitroGen: Модель для игровых агентов
NitroGen — это открытая модель для создания универсальных игровых агентов, способная предсказывать действия на основе пиксельного ввода. Обученная на крупнейшем наборе данных игрового видео, модель может адаптироваться к новым играм.
🚀Основные моменты:
- Многофункциональная модель для различных игр.
- Обучение на данных из интернет-видео.
- Поддержка адаптации к новым играм после обучения.
- Работает на Windows с Python ≥ 3.12.
📌 GitHub: https://github.com/MineDojo/NitroGen
#python
12 330
✍️ python-course - структурированный и глубокий разбор Python от базовых принципов до продвинутых тем.
Это подробный текстовый курс для вдумчивого самостоятельного изучения. Материал выстроен последовательно: от основ синтаксиса и ключевых конструкций — к ООП, генераторам, итераторам, замыканиям и внутреннему устройству языка. Без воды, с акцентом на понимание того, как и почему Python работает именно так.
Подойдёт тем, кто хочет:
- выстроить прочный фундамент
- систематизировать разрозненные знания
- глубже разобраться во внутренних механизмах языка
https://python-course.eu/
12 330
Командная разработка нового уровня
SourceCraft обновился, чтобы команда писала быстрее, безопаснее и спокойнее.
🤖 Специальная ИИ-система для проверки безопасности кода и оформления найденных уязвимостей в карточки, генерация описаний к изменениям для экономии времени при коммитах.
🔧 Поддержка Gitlab CI/CD YAML, обновлённая логика релизов и управление командами.
💻 Конфликты в PR решаются прямо через web-интерфейс SourceCraft.
🔒 Безопасный кодинг: дашборд уязвимостей по всем репозиториям, страница Code Scanning с результатами SAST, rescan и список библиотек с уязвимостями в SCA.
Обновлён UI для CI/CD и добавлены Telegram-нотификации. SourceCraft — единая точка для умного кода. Расскажем в подробностях и ответим на вопросы в канале
12 330
⚡️ Большинство быстрых text-to-speech моделей звучат роботизировано.
Большинство качественных - слишком медленные.
И почти ни одна не решает вопрос аутентичности аудио на уровне архитектуры.
Resemble AI закрыли все три проблемы сразу.
Chatterbox Turbo 0 это:
🟢 <150 мс до первого звука
🟢 Качество уровня SOTA - превосходит более крупные проприетарные модели
🟢 Естественные, программируемые эмоции и интонации
🟢 Zero-shot клонирование голоса всего по 5 секундам аудио
🟢 PerTh watermarking - проверяемое и аутентифицированное аудио
🟢 Полностью open source, никакой «чёрной магии»
Редкий пример, когда скорость, качество и безопасность не идут на компромисс, а работают вместе.
HuggingFace: https://huggingface.co/spaces/ResembleAI/chatterbox-turbo-demo
12 330
🧠 Инструмент для решения математических задач
Nomos - это интеллектуальная платформа для решения математических задач и написания доказательств на естественном языке. Она использует параллельные рабочие процессы для генерации и оценки решений, обеспечивая высокую эффективность и точность.
🚀Основные моменты:
- Решение задач с помощью модели Nomos-1.
- Параллельная работа для ускорения процесса.
- Финализация результатов через турниры и консолидацию.
- Оценка решений по 7-балльной шкале.
📌 GitHub: https://github.com/NousResearch/nomos
#python
12 330
🚀 Большое обновление Qwen Code v0.2.2–v0.3.0
✨ Два ключевых обновления:
🎯 Stream JSON
•
--output-format stream-json — потоковый вывод
• --input-format stream-json — структурированный ввод
• 3-уровневая архитектура адаптеров + управление сессиями
• Идеально для SDK, автоматизации и CI/CD
🌍 Полная интернационализация
• Встроенные интерфейсы EN/CN + расширяемые языковые пакеты
• /language ui zh-EN - мгновенная смена языка
• /language output English - задаём язык ответов модели
• Сообщество может добавлять свои локализации 🌏
🛡️ Безопасность и стабильность выросли
• Защита от переполнения памяти
• Починили кодировки Windows
• Улучшена кроссплатформенность и определение ripgrep
• Переработана авторизация и управление authType
• Стабильный CI/CD и исправленные интеграционные тесты
• Поддержка провайдера ModelScope и stream_options
• Улучшены подсказки, уведомления в терминале и логика завершения промптов
• Множество внутренних фиксов - заметно более стабильная работа 💪
https://github.com/QwenLM/qwen-code12 330
⚡️ Совет по чистому Python-коду:
Избегайте вложенности и длинных функций - разбивайте логику на маленькие, понятные шаги.
Плохо:
def process(data):
if data:
for x in data:
if x > 10:
print("ok")
def is_valid(x):
return x > 10
def process(data):
for x in data:
if is_valid(x):
print("ok")
12 330
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
12 330
🧩 Утилиты для C++ и Python
cpp-pyutils предлагает набор инструментов для упрощения взаимодействия между C++ и Python. Библиотека включает функции для работы с данными, что позволяет легко интегрировать оба языка в одном проекте.
🚀 Основные моменты:
- Интеграция C++ и Python
- Удобные функции для работы с данными
- Поддержка кросс-языковых вызовов
📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils
#cpp
12 330
🔥 Python: Эффективное использование контекстных менеджеров
Контекстные менеджеры в Python позволяют управлять ресурсами и предотвратить утечки, особенно при работе с файлами. Используя
with, вы гарантируете, что файл будет закрыт автоматически, даже если произойдет ошибка.
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def open_file(filename):
try:
f = open(filename, 'r')
yield f
finally:
f.close()
with open_file('example.txt') as file:
data = file.read()
print(data)
12 330
🕵️♂️ Spyder: OSINT Research Tool
Spyder — это универсальный инструмент для открытой разведки (OSINT), который позволяет выполнять поиск информации по крупным глобальным базам данных. Он предоставляет доступ к данным о номерах телефонов, IP-адресах, социальных сетях и многом другом.
🚀Основные моменты:
- Поиск информации о номерах телефонов и IP-адресах
- Доступ к данным социальных сетей (Facebook, Instagram и др.)
- Поиск по именам и физическим адресам
- Проверка доменов и номерных знаков
- Утилита для бомбардировки электронной почты
📌 GitHub: https://github.com/portrret/spyder-osint
12 330
✔️ Как организовать архитектуру большого Python-проекта?
Главная цель - чтобы через полгода было не стыдно открывать код: понятно где что лежит, как это тестировать и куда встраивать новые фичи.
Основные принципы:
- Разделяй по ответственности, а не по типу файла
- Минимизируй связь между слоями
- Явно отделяй ядро домена от инфраструктуры (БД, HTTP, очереди)
Пример базовой структуры:
- app/
- api/ - HTTP handlers, REST, gRPC, CLI
- services/ - бизнес-логика, сценарии use case
- domain/ - сущности, модели, value objects
- repositories/ - работа с БД, кэшами, внешними сервисами
- config/ - настройки, env, схемы конфигурации
- utils/ - вспомогательные функции, которые не завязаны на домен
- tests/ - тесты по тем же модулям, что и в app/
- scripts/ - миграции, разовые утилиты, maintenance
Рекомендации:
- Один входной файл (main.py или cli.py), вся логика - в app/*
- Конфигурацию не хардкодить, а прокидывать через env и config-объекты
- Внутри services работать с абстрактными интерфейсами репозиториев, а не с конкретным ORM
- С самого начала заводить тесты, пусть даже простые, и поддерживать схему tests/ в том же дереве, что и код
- Любой новый модуль должен отвечать на вопрос: к какому слою относится и от кого ему можно зависеть
Если проект растет, не бойся дробить:
- крупный модуль на подмодули
- общие зависимости в отдельный layer (shared, common)
- разные bounded context в отдельные пакеты внутри app/
Архитектура большого проекта - это не про идеальный паттерн, а про понятные границы и минимальный хаос.
https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=Dk7A8ElHcKE
12 330
Вопрос с собеседования
Что выведет этот код и почему?
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Часть 1. Списки
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
a = [1, 2, 3]
print(a) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(b) # [1, 2, 3, 4, 5]
# Часть со списком:
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
# Часть с кортежем:
(1, 2, 3, 4, 5)
(1, 2, 3)
12 330
+4
🖥 Bash Академия: секреты командной строки, которые нигде не рассказывают
Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале.
- Без воды.
- Без лишней теории.
Только практические приёмы, которые реально используют профи.
Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter
12 330
🔥КАК УСТАНОВИТЬ PYTHON: Самый простой способ
Самый быстрый и эффективный способ поставить Python без лишних настроек это использовать пакетный менеджер системы. Он сам подтянет зависимости, поставит актуальную версию и настроит доступ к python и pip. Это надёжнее чем скачивать вручную и проще чем возиться с окружениями. Подходит и новичкам и разработчикам.
# Windows через winget
winget install Python.Python
# macOS через Homebrew
brew install python
# Ubuntu и Debian
sudo apt install python3 python3-pip
# Проверка установленной версии
python3 --version
pip3 --version
12 330
Боты — это не будущее, это уже норма для Python-разработчика 🐍
Вас спросят на собеседовании: "А вы ботов писали?" И если ответите "нет" — потеряете позицию тому, кто написал.
За 4 месяца вы писать ботов быстро и качественно.
Что будет в стеке:
✅ aiogram и pyrogram — библиотеки, что нужны в каждом проекте
✅ Асинхронность (asyncio/await) — напишешь быстрые боты
✅ FSM, middlewares, webhooks — архитектура, как в боевых условиях
✅ SQLAlchemy + Postgres — боты со своей БД
✅ Django админ-панель — управляешь ботом, как профессионал
✅ AI-интеграции — Hugging Face, локальные модели, бесплатные сервисы РФ
✅ Docker + облако — задеплоишь, как в real projects
✅ VK API + Telegram — мультиплатформенность в резюме
Это не курс "Hello Bot" — это боевая подготовка.
⏰ Старт 26 ноября — это последний шанс в этом году!
Сейчас скидка 10% на сайте, а по промокоду Chatbots5 скидка ещё 5%!
👉 Регистрация и подробности о курсе: https://tglink.io/8357e54e5f21?erid=2W5zFJaCkVv
#реклама
О рекламодателе
12 330
⚡️ Полное руководство по Bash: от основ к продвинутым темам
Bash (Bourne Again SHell) — это одна из самых популярных Unix-оболочек, широко используемая для запуска команд и написания скриптов в Linux и macOS.
Скрипты Bash позволяют автоматизировать рутинные задачи, объединять команды в программы и управлять системой через командную строку.
Данное руководство последовательно познакомит вас с основами Bash (синтаксис, переменные, условия, циклы и т.д.), а затем перейдет к продвинутым возможностям (таким как настройка strict mode, использование trap-обработчиков, планирование задач через cron и др.). Мы рассмотрим практические примеры скриптов, сопровождая их поясняющими комментариями, чтобы у вас сложилось цельное понимание создания надежных Bash-скриптов.
https://uproger.com/polnoe-rukovodstvo-po-bash-ot-osnov-k-prodvinutym-temam/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ei0a1TT4ukU
