Python RU
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 382 подписчиков, занимая 9 842 место в категории Технологии и приложения и 52 028 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 382 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -58, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.70%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 077 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 416 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
- 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 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.
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")
🖥 GitHubpip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")
🖥 GitHub
@pro_python_codeRust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
GitHub: https://github.com/py2many/py2manyTransformers или в промпт-шлюзе Arch.
⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.
📌Лицензирование : Katanemo license.
🟡Коллекция моделей
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function–enable-experimental-jit;
🟢экспериментальный режим сборки CPython без GIL. Запуск –without-gil;
🟢интерактивный интерпретатор с многострочным редактированием, по подобию PyPy;
🟢изменена семантика locals() для функций, генераторов и сопрограмм;
🟢включена в состав модифицированная версия mimalloc от Microsoft;
🟢компилятор теперь очищает лидирующие пробелы из docstring;
🟢в модуле dbm реализован бэкенд dbm.sqlite3 по умолчанию для новых файлов;
🟢typing.TypeIs стала более интуитивной, чем typing.TypeGuard;
🟢typing.ReadOnly позволяет помечать элементы TypeDicts, доступные только для чтения;
🟢warnings.deprecated() добавлена для указания устаревших элементов в системе типов;
🟢удалены ifc, audioop, chunk, cgi, cgitb, crypt, imghdr, mailcap, msilib, nis, nntplib, ossaudiodev, pipes, sndhdr, spwd, sunau, telnetlib, uu, xdrlib и lib2to3 из стандартной библиотеки;
🟢в copy добавлена copy.replace();
🟢в os добавлены функции для работы с таймером через timerfd;
🟢random получил интерфейс CLI;
🟢macOS версий 10.9 - 10.12 больше не поддерживаются.
▶️Страница релиза 3.13 ▶️Документация 3.13
Git выпустил Git 2.47 с функциями и исправлениями ошибок от более чем 83 разработчиков, 28 из которых - новые.
В этой версии основное внимание уделяется повышению производительности и улучшению пользовательского опыта.
Основные изменения:
🟠инкрементные многопакетные индексы: экспериментальная функция, позволяющая сохранять несколько многопакетных индексов в цепочке слоев MIDX;
🟠ускорена идентификация базовой ветви : новый инструмент for-each-ref помогает определять базовую ветвь коммита, сводя к минимуму уникальные коммиты от первого родителя и упрощая идентификацию;
🟠обновлена политика поддержки: в Git 2.47 представлен новый документ, описывающий требования к поддержке для различных платформ, включая стандарты C99 или C11 и стабильные версии зависимостей;
🟠DEVELOPER=1 mode: теперь при компиляции с DEVELOPER=1 наличие неиспользуемых параметров является ошибкой времени компиляции;
🟠остальные улучшения : усовершенствования серверной части reftable, обновление платформы модульного тестирования, усовершенствование git fsck и интеграция кода Visual Studio с git mergetool.
▶️Полный список изменений
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Python #Git #Release