Python Community
Открыть в Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python Community
Канал Python Community (@python_community_ru) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 11 661 подписчиков, занимая 10 347 место в категории Технологии и приложения и 55 018 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 661 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -74, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.77%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.71% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 556 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 316 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как docker, git, github, контейнер, await.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 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.
11 661
Подписчики
Нет данных24 часа
-87 дней
-7430 день
Архив постов
11 661
🗣 OuteTTS 1.0 — это современный инструмент с открытым исходным кодом для синтеза речи (Text-to-Speech), который фокусируется на высоком качестве озвучивания, клонировании голосов и поддержке множества языков. Основные функции:
🔊 Ключевые возможности:
Высокая производительность:
Способен создавать аудио длительностью до 42 секунд (~8192 токена) за один раз.
Тем не менее, для достижения наилучших результатов рекомендуется ограничивать объем до ~7000 токенов.
- Поддержка клонирования голоса:
Использует образец голоса длиной, например, 10 секунд. В этом случае контекст для синтеза уменьшается: доступно около 32 секунд активного контента (из 42).
- 20 языков:
Поддерживает озвучивание на 20 различных языках, что делает его универсальным решением для мультиязычных проектов.
🛠️ Под капотом:
Хотя в описании не так много деталей о модели, из репозитория на GitHub можно понять, что:
Используются современные архитектуры трансформеров для TTS.
Поддерживается реалистичное клонирование голоса по короткому фрагменту.
Скорость генерации и качество аудио соответствуют лучшим TTS-системам с открытым кодом.
Установка:
git clone https://github.com/edwko/OuteTTS.git
cd OuteTTS
pip install -r requirements.txt
python
from outetts import OuteTTS
tts = OuteTTS(
reference_speaker_path="reference_audio/igor_voice.wav",
language="ru" # поддерживаются и другие языки, например: "en", "ja"
)
text = "Привет, Python разработчик! Я твой кастомный голосовой ассистент."
audio = tts.generate(text)
with open("output.wav", "wb") as f:
f.write(audio)
📥 Ссылка на репозиторий (https://github.com/edwko/OuteTTS)
@Python_Community_ru
11 661
Ibis — это библиотека, которая сочетает в себе SQL и Python.
Устали постоянно переключаться между SQL и pandas?
С помощью Ibis вы можете использовать SQL-запросы и Python-пайплайны в одном коде.
Установка (с поддержкой DuckDB и примерами):
```
pip install 'ibis-framework[duckdb,examples]'
```
Пример:
```python
import ibis
penguins = ibis.examples.penguins.fetch()
# SQL внутри Python
res = penguins.sql("""
SELECT species, island, count(*) AS count
FROM penguins GROUP BY 1, 2
""")
# Фильтрация и сортировка в стиле Python
res.order_by("count")
```
Результат:
```
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ count ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ int64 │
├───────────┼───────────┼───────┤
│ Adelie │ Biscoe │ 44 │
│ Adelie │ Torgersen │ 52 │
│ Adelie │ Dream │ 56 │
│ Chinstrap │ Dream │ 68 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 124 │
└───────────┴───────────┴───────┘
```
Что может Ibis:
— SQL-прослойка для работы с датафреймами
— Один и тот же код работает с DuckDB, PostgreSQL, BigQuery, SQLite и другими
— Унифицированный синтаксис, не зависящий от движка
— Отлично подходит для пайплайнов в области data science
Где может пригодиться:
— Аналитика
— Дашборды
— EDA и быстрые прототипы
— Интеграция SQL в ноутбуках без особых усилий
Совместим с Jupyter, Airflow и всей экосистемой Python.
Подробнее [здесь](http://bis-project.org/)
На Github [здесь](https://github.com/ibis-project/ibis)
@Python_Community_ru
11 661
🖥 DeepGit: Repo Discovery — это бесплатный инструмент на основе искусственного интеллекта, который помогает находить полезные репозитории на GitHub с помощью семантического поиска.
Он построен на системе LangGraph и использует анализ кода, документации и отзывы сообщества, чтобы выделять малоизвестные, но многообещающие проекты.
Ключевые возможности:
▪ Семантическая проверка: ищет не просто по ключевым словам, а «понимает» содержание.
▪ Многогранный анализ: учитывает не только код, но и документацию, активность и отзывы сообщества.
▪ Интеграция с GitHub: сосредоточен на этом экосистемном источнике, упрощая выбор качественных проектов.
🖥 GitHub (https://github.com/zamalali/DeepGit)
@Python_Community_ru
11 661
🖥 Watchdog — это библиотека, которая предназначена для мониторинга изменений в файловой системе и имеет стильный дизайн.
Этот инструмент позволяет фиксировать различные операции с файлами и папками, такие как создание, удаление, модификация и перемещение, и работает в средах Linux, macOS и Windows.
Библиотека будет особенно полезна в следующих случаях:
▪ автоматический перезапуск серверов при обновлениях файлов
▪ обработка новых загружаемых файлов в указанную папку
▪ синхронизация содержимого папок
▪ создание механизмов резервного копирования, которые быстро реагируют на изменения
🔗 Watchdog (https://github.com/gorakhargosh/watchdog)
🔗 Документация (https://python-watchdog.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html)
@Python_Community_ru
11 661
🗂️ Ballista — это распределённый движок для выполнения запросов, основанный на Apache DataFusion. Этот инструмент позволяет одновременно обрабатывать запросы на нескольких узлах, при этом сохраняя совместимость с существующими SQL-запросами, включая сложные операции объединения, подзапросы и общие табличные выражения.
Процесс развертывания упрощён благодаря использованию Docker-образов и поддержке Kubernetes, а встроенные бенчмарки показывают, что Ballista уже может соперничать со Spark по скорости обработки запросов, подобных TPC-H.
🤖 GitHub (https://github.com/apache/datafusion-ballista)
@Python_Community_ru
11 661
🖥 Вот 17 лучших репозиториев на GitHub для изучения Python с ссылками:
1. 30-Days-Of-Python (https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python) — 30-дневный челлендж по основам Python.
2. Python Basics (https://github.com/mikeckennedy/python-basics-exercises) — основы Python для новичков, просто и с примерами.
3. Learn Python (https://github.com/trekhleb/learn-python) — справочник с кодом, пояснениями и практическими примерами.
4. Python Guide (https://github.com/realpython/python-guide) — гайд по практикам, инструментам и сложным темам.
5. Learn Python 3 (https://github.com/jerry-git/learn-python3) — руководство по Python 3 с практическими заданиями для начинающих.
6. Python Programming Exercises (https://github.com/zhiwehu/Python-programming-exercises) — более 100 задач по Python.
7. Coding Problems (https://github.com/MTrajK/coding-problems) — алгоритмы и структуры данных для собеседований.
8. Project-Based-Learning (https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning) — изучение Python через реальные проекты.
9. Projects (https://github.com/karan/Projects) — идеи проектов для улучшения навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code (https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code) — машинное обучение на Python шаг за шагом.
11. TheAlgorithms/Python (https://github.com/TheAlgorithms/Python) — алгоритмы и структуры данных на Python.
12. Amazing-Python-Scripts (https://github.com/aviaryan/amazing-python-scripts) — полезные скрипты: от утилит до автоматизации.
13. Geekcomputers/Python (https://github.com/geekcomputers/Python) — скрипты для работы с сетью, файлами и задачами.
14. Materials (https://github.com/realpython/materials) — код и проекты от Real Python.
15. Awesome Python (https://github.com/vinta/awesome-python) — лучшие фреймворки, библиотеки и ресурсы.
16. 30-Seconds-of-Python (https://github.com/30-seconds/30-seconds-of-python) — короткие сниппеты для быстрого решения задач.
17. Python Reference (https://github.com/rasbt/python_reference) — скрипты, туториалы и полезные советы.
#python #github #learning
@Python_Community_ru
11 661
📚 "Космический Python: Создание Чистых Архитектур для Приветствия Неудач"
Это бесплатная книга, которая поможет читателю освоить процесс разработки сложного приложения на Python с применением современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знают основы языка, но хотят научиться проектировать и создавать крупные приложения, избегая плохой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, упомянутые в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: Особое внимание уделяется чистым архитектурам (Clean Architecture), таким как Порты и Адаптеры (Гексагональная Архитектура). Основная идея заключается в изоляции ядра бизнес-логики от внешних зависимостей, таких как базы данных, веб-фреймворки и внешние API.
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, сосредоточившись на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может повысить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга (https://www.cosmicpython.com/book/introduction.html)
@Python_Community_ru
11 661
🖥 Textcase — это библиотека на языке Python, созданная для преобразования строк в разные стили написания.
Библиотека поддерживает такие форматы, как snake_case, kebab-case, camelCase, PascalCase, CONSTANT_CASE, а также преобразование в нижний, верхний и титульный регистры.
Основные характеристики Textcase:
- Обработка акронимов: библиотека корректно распознает и форматирует акронимы в строках, например, HTTPRequest.
GitHub
- Поддержка символов вне ASCII: она правильно работает с символами, которые выходят за пределы ASCII. Однако библиотека не делает предположений о языке ввода; например, диграф 'ij' в голландском языке не будет капитализирован как единый символ.
- Высокая производительность: библиотека реализована эффективно, без использования регулярных выражений.
- Отсутствие внешних зависимостей: библиотека не требует внешних зависимостей, что делает ее легкой и простой для интеграции.
Установка:
pip install textcase
Пример использования:
from textcase import case, convert
print(convert("example string", case.SNAKE)) # example_string
print(convert("ExampleString", case.KEBAB)) # example-string
print(convert("example-string", case.CAMEL)) # exampleString
print(convert("Example String", case.PASCAL)) # ExampleString
🖥 Github (https://github.com/zobweyt/textcase)
📌 Документация (https://zobweyt.github.io/textcase/#features)
@Python_Community_ru
11 661
⚡️ Asyncer — это небольшая библиотека, предназначенная для упрощения работы с асинхронным кодом, созданная автором FastAPI. Стоит отметить, что это не фреймворк, а набор вспомогательных инструментов, которые делают код более аккуратным и улучшают подсказки в IDE.
Библиотека ориентирована на удобство разработчиков: она улучшает автозаполнение, помогает избежать ошибок при проверке типов данных и облегчает смешение асинхронного и синхронного кода. В данный момент в Asyncer всего 4 функции, поэтому интеграция в проект займёт всего несколько минут.
🤖 GitHub (https://github.com/fastapi/asyncer)
@Python_Community_ru
11 661
🔎 ClatScope (https://github.com/Clats97/ClatScope) — это эффективный инструмент для проведения разведки с применением открытых источников (OSINT), созданный для сбора различной информации об IP-адресах, доменах, электронных почтах, номерах телефонов и многом другом!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/Clats97/ClatScope)
@Python_Community_ru
11 661
🖥 Radon — это инструмент, который помогает разработчикам выявлять проблемы в коде с использованием метрик.
В отличие от других линтеров, Radon предоставляет количественную оценку: сколько тестов необходимо для функции и насколько она чрезмерно сложна.
Проект поддерживает версии Python от 2.7 до 3.12 и не требует внешних зависимостей. Результаты можно получить через командную строку или интегрировать в CI/CD-пайплайны.
📌 GitHub (https://github.com/rubik/radon)
@Python_Community_ru
11 661
⚡️Мы анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python
С каждым днем все больше компаний начинают работать на маркетплейсах, поэтому аналитики, которые могут работать с ними, становятся всё более востребованными. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и разработки эффективных стратегий?
Андрон Алексанян, генеральный директор Simulative, в прямом эфире проведет анализ продаж на маркетплейсах с помощью Python. Никаких шуток, только полезные знания! 🧡
Что мы сделаем:
🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о позициях карточек на WB по ключевым запросам.
🟠Создадим наглядные визуализации для отслеживания изменений в позициях.
🟠Обсудим, как оформить этот проект для идеального портфолио.
🕗 Встречаемся 1 апреля в 18:30 по московскому времени.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар (https://r.bothelp.io/tg?domain=intensives_simulative_bot&start=c1717737634212-ds&funnel=web-0104&utm_source=telegram&utm_medium=paid-placement&utm_campaign=pythonl&utm_content=31-03-2025&erid=2VtzqwqdxCp)
@Python_Community_ru
11 661
FastOpenAPI
FastOpenAPI – это библиотека, предназначенная для создания и интеграции схем OpenAPI с использованием Pydantic v2 и различных фреймворков, таких как Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette и Tornado.
▪ Проект вдохновлён FastAPI и предлагает разработчикам схожий удобный опыт создания API с автоматической генерацией документации.
▪ С помощью FastOpenAPI вы можете просто определять маршруты, выполнять валидацию данных и генерировать документацию в формате Swagger UI и ReDoc, что делает процесс разработки и поддержки API более простым.
▪ Быстрая интеграция с поддержкой строгой типизации через модели Pydantic делает библиотеку надёжным инструментом для создания современных веб-приложений.
▪ FastOpenAPI распространяется под лицензией MIT, что позволяет свободно использовать и изменять его в коммерческих и некоммерческих проектах.
▪ Github (https://github.com/mr-fatalyst/fastopenapi)
@pythol
@Python_Community_ru
11 661
📞 SSHClick (https://github.com/karlot/sshclick) — это инструмент для управления SSH-конфигурациями, созданный на Python с использованием фреймворков Click, Rich и Textual.
🌟 Он предлагает удобный интерфейс для работы с файлами ssh_config, позволяя визуализировать, фильтровать и редактировать записи. Это облегчает управление большими и сложными SSH-конфигурациями, особенно для системных администраторов, которые работают с множеством серверов.
🌟 Основные возможности SSHClick включают парсинг существующих SSH-конфигураций, добавление метаданных для группировки и фильтрации хостов, а также удобный текстовый интерфейс (TUI) для работы непосредственно в терминале. Инструмент помогает быстро находить и редактировать записи, сокращая время, затрачиваемое на ручное управление конфигурациями.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/karlot/sshclick)
@linuxacademiya
@Python_Community_ru
11 661
🖥 Как отлаживать код на Python, не покидая редактора, с использованием встроенного модуля pdb.
🔍 Пример быстрой отладки с помощью pdb
Часто, когда код не работает должным образом, мы начинаем добавлять много print(). Это неудобно, медленно и засоряет код. Вместо этого вставь в нужное место следующую строку:
import pdb; pdb.set_trace()
Когда выполнение дойдет до этой строки, ты попадешь в интерактивную консоль отладчика прямо в терминале. Далее можно:
- n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.
💡 Пример
def calc(a, b):
import pdb; pdb.set_trace()
result = a + b
return result
calc(2, 3)
На строке с pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.
Зачем это нужно?
- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE — удобно в Docker, SSH или при работе с cron.
Попробуй — один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().
@Python_Community_ru
11 661
🖥 "Think Python" - базовая книга от O'Reilly
Это одна из лучших книг для изучения Python.
❤️🔥 Как вам обложка?
❯ 3 издание (https://allendowney.github.io/ThinkPython/)
❯ 2 издание (https://greenteapress.com/thinkpython2/thinkpython2.pdf)
@Python_Community_ru
11 661
🌐 Nanobrowser – это мультиагентная система искусственного интеллекта для автоматизации работы в вебе.
Данный инструмент с открытым исходным кодом использует большие языковые модели для автоматизации действий в браузере.
По сути, это локальная альтернатива OpenAI Operator.
Вы можете задавать команды на естественном языке (или с помощью кода), а умные агенты (Планировщик, Навигатор, Валидатор) будут выполнять их в веб-окружении.
Чем это полезно?
🟢 Автоматизация тестирования интерфейса: быстро выполняйте пользовательские сценарии, заполняйте формы и кликайте по элементам без необходимости писать сложный код на Selenium или Puppeteer.
🟢 Прототипирование веб-скрапинга и сбора данных: легко настраивайте сбор необходимой информации с веб-страниц.
🟢 Ускорение рутинных задач: автоматизируйте взаимодействие с внутренними административными панелями, дашбордами или любыми веб-интерфейсами.
Важно, что ваши данные не отправляются на сторонние серверы, если вы используете локальную LLM.
Система поддерживает различные большие языковые модели, не ограничивая вас выбором одного провайдера.
🔗GitHub: https://github.com/nanobrowser/nanobrowser
@ai_machinelearning_big_data
#Nanobrowser #AI #WebAutomation #OpenSource #LLM
@Python_Community_ru
