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 11 511 подписчиков, занимая 10 784 место в категории Технологии и приложения и 55 591 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 511 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -75, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.38%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.23% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 504 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 257 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
- 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 31 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.
11 511
Подписчики
-124 часа
-237 дней
-7530 дней
Архив постов
11 511
🖥 tzlocal (https://github.com/regebro/tzlocal) — это модуль для Python, который помогает определить локальный часовой пояс системы и предоставляет соответствующий объект tzinfo.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/regebro/tzlocal)
(https://t.me/pythonl)
@Python_Community_ru
11 511
🔥 LangWatch (https://github.com/langwatch/langwatch?tab=readme-ov-file) — это платформа, предназначенная для мониторинга, анализа, оценки и оптимизации процессов работы с большими языковыми моделями! 🌟 Она предлагает визуальный интерфейс для взаимодействия с фреймворком DSPy, что упрощает разработчикам и исследователям управление и улучшение своих проектов на основе LLM. 🔐 Лицензия: BSL-1.1 🖥 Github (https://github.com/langwatch/langwatch) (https://t.me/pythonl)
@Python_Community_ru
11 511
⭐️ SkyReels V1: Модель видео, ориентированная на человека
Новая китайская модель SkyReels V1 предназначена для создания видео с акцентом на человека в кадре.
• Дообучение на большом наборе данных: Модель была дообучена на HunyuanVideo, который включает 10 миллионов высококачественных фрагментов из фильмов и телешоу.
• Продвинутая анимация лиц: SkyReels V1 поддерживает 33 различных выражения лиц и 400 естественных движений, что обеспечивает реалистичную передачу эмоций и мимики.
• Кинематографическое освещение и эстетика: Модель сосредоточена на создании качественного визуального ряда, что делает её результаты похожими на профессиональное кино.
• Открытость и доступность: Исходный код I2V доступен на GitHub, а сама модель опубликована на Huggingface.
• Github: https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V1
• HF: https://huggingface.co/collections/Skywork/skyreels-v1-67b34676ff65b4ec02d16307
• Demo: https://www.skyreels.ai/home
@Python_Community_ru
11 511
Вот 7 причин, почему стоит пройти наш бесплатный курс по Frontend-разработке:
1. Ты создашь веб-сайт на HTML и CSS.
2. Оживишь страницу с помощью JavaScript.
3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular.
4. Подключишь Backend и разместишь сайт на хостинге.
5. Получишь советы по доработке от специалиста.
6. Научишься применять ChatGPT и Giga в Frontend-разработке.
7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта.
А самое главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 10-летним опытом – Романа Чернова.
👉 Участвуй в интенсиве бесплатно (https://itlogia.ru/intensive/front?utm_source=tg&utm_medium=group&utm_campaign=fr_280225&utm_content=170225_pythonl&erid=2W5zFGUv7Sg)
Начинаем уже завтра. 🔥 Мы предоставим обучение, практику и помощь в выходе на фриланс или собеседование.
@Python_Community_ru
11 511
Не беспокойся! Я твой друг и приглашаю тебя на конкурс Data Fusion! Это ежегодное онлайн-соревнование по анализу данных и машинному обучению для специалистов в области Data Science. Общий призовой фонд составляет 3 000 000 рублей 🔥👭 Участников ожидают две основные задачи: «Label Craft» — предсказание категорий товаров; «4 Cast» — предсказание динамики платежей на следующие 12 недель. Также будет образовательная задача — «Distribution». 🗓 Соревнование пройдет с 13 февраля по 7 апреля 2025 года. ❗️Формат — онлайн, так что участвовать можно из любой точки мира. Торжественная церемония награждения победителей пройдет в Москве во время конференции по анализу данных и технологиям ИИ DATA FUSION 2025 🎉📤 Регистрируйся прямо сейчас! (https://ods.ai/tracks/data-fusion-2025-competitions/?utm_source=tg&utm_campaign=wp&utm_content=pythonl) Информация о рекламодателе (https://telegra.ph/Reklama-02-14-17)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 Pyper (https://github.com/pyper-dev/pyper) — это универсальный фреймворк для организации конкурентной и параллельной обработки данных в Python, который опирается на принципы функционального программирования. Он предназначен для использования в ETL-системах, микросервисах для обработки данных и системах сбора информации.🔐 Лицензия: MIT🖥 Github (https://github.com/pyper-dev/pyper) (https://t.me/pythonl)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 Arq — это библиотека для Python, которая предоставляет возможность асинхронного выполнения фоновых задач и удаленного вызова процедур с использованием asyncio и Redis. Она помогает разработчикам просто создавать и управлять очередями заданий, обеспечивая при этом высокую производительность и возможность масштабирования.
🖥 Github
@Python_Community_ru
11 511
Знаете ли вы, что правильная сортировка задач в проекте может сэкономить вам недели работы?
Топологическая сортировка — это не просто алгоритм, а инструмент для реального мира: от планирования работ до управления зависимостями.
На открытом уроке вы узнаете, как работает алгоритм Демукрона, и создадите программу, которая справляется с задачей на раз-два!
Спикер Евгений Волосатов — программист баз данных и преподаватель с огромным и разнообразным опытом, автор статей и учебных программ по C#, Java, PHP.
Встречаемся 17 февраля в 20:00 мск. Участники получат скидку на большое обучение «Алгоритмы и структуры данных».
Регистрация уже открыта: https://clck.ru/3GQK7Y
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
11 511
🖥 Shellingham (https://github.com/sarugaku/shellingham) — это библиотека на Python, предназначенная для определения оболочки, в которой работает текущий процесс Python. Она предлагает функцию detect_shell(), которая возвращает кортеж с именем оболочки (в нижнем регистре) и путем к исполняемому файлу этой оболочки.
🌟 Пример использования:
import shellingham
shell_name, shell_path = shellingham.detect_shell()
print(f"Shell: {shell_name}, Path: {shell_path}")
Лицензия: ISC
▪Github (https://github.com/sarugaku/shellingham)
@Python_Community_ru
11 511
Бесплатный курс «Атом.Порт – система управления конфигурациями».
Узнайте, как мигрировать ПО на отечественное с помощью Атом.Порт. Практика на виртуальных стендах, полное освоение SaltStack!
Курс при поддержке Росатома: освоение «Атом.Порт» и SaltStack. Пройдите путь от установки до управления безопасностью рабочих станций.
Зарегистрируйтесь: https://clck.ru/3GPxau
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
11 511
🖥 Rich — это библиотека на Python, которая предназначена для отображения форматированного текста и улучшения вывода в терминале.
🌟 Она позволяет просто добавлять цвета, стили, таблицы, индикаторы прогресса, подсветку синтаксиса, отображение Markdown и многое другое в консольные приложения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@Python_Community_ru
11 511
🖥 PdfDing (https://github.com/mrmn2/PdfDing) — это программа для управления, просмотра и редактирования PDF-документов, которая предлагает удобный интерфейс для работы на разных устройствах.
🌟 Она позволяет открывать PDF-файлы прямо в браузере и сохраняет место чтения, чтобы можно было продолжить с того же места позже. Пользователи могут организовывать свои PDF-документы с помощью многоуровневых тегов, добавлять комментарии, выделения и рисунки, а также использовать такие функции, как темный режим, инвертированные цвета и настраиваемые цветовые темы. Кроме того, PdfDing поддерживает единый вход (SSO) через OIDC и предоставляет возможность делиться PDF-документами с внешними пользователями с помощью ссылок или QR-кодов с опциональным контролем доступа.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/mrmn2/PdfDing)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 Mail0 (https://github.com/nizzyabi/Mail0) — это проект с открытым исходным кодом, который нацелен на создание альтернативы Gmail. Он позволяет пользователям управлять своей электронной почтой, не полагаясь на крупных провайдеров.
🌟 Проект предоставляет возможность самостоятельно хостить почтовый сервер, интегрироваться с внешними сервисами (такими как Gmail и Outlook) и обеспечивает конфиденциальность, так как данные находятся под полным контролем пользователя. Основное внимание уделяется прозрачности, приватности и гибкости настройки.
🖥 Github (https://github.com/nizzyabi/Mail0)
@Python_Community_ru
11 511
+1
🖥 LLM Functions (https://github.com/sigoden/llm-functions?tab=readme-ov-file) — это проект с открытым исходным кодом, который упрощает разработку инструментов и агентов, основанных на больших языковых моделях, с использованием таких языков программирования, как Bash, JavaScript и Python.
🌟 Он позволяет разработчикам легко интегрировать LLM с собственным кодом, что открывает широкие возможности для выполнения системных команд, обработки данных, работы с API и многого другого.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/sigoden/llm-functions)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 CodeCapy (https://github.com/scrapybara/codecapy) — это бот, который автоматически тестирует код в пулл-реквестах на GitHub.
🌟 Он находит новые пулл-реквесты, создает UI-тесты на естественном языке на основе внесенных изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/scrapybara/codecapy)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 NiceGUI (https://github.com/zauberzeug/nicegui) — это удобный фреймворк на Python, который позволяет создавать веб-интерфейсы, отображающиеся в вашем браузере.
🌟 С его помощью можно легко создавать такие элементы, как кнопки, диалоги, разметка Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое. NiceGUI идеально подходит для разработки небольших веб-приложений, информационных панелей, проектов в области робототехники, решений для умного дома и других схожих задач.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/zauberzeug/nicegui)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 python-benedict (https://github.com/fabiocaccamo/python-benedict?tab=readme-ov-file) — это расширение стандартного словаря Python, которое предлагает дополнительные функции для удобной работы с данными.
💡 Основные особенности включают возможность доступа к значениям по списку ключей (keylist), доступ к вложенным данным с помощью разделителей (keypath) и доступ к элементам словаря через атрибуты (keyattr). Кроме того, библиотека предоставляет встроенные методы для чтения и записи данных в различных форматах, таких как JSON, YAML, XML, CSV, INI, TOML, HTML, Base64, а также для работы с файлами Excel и строками запросов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/fabiocaccamo/python-benedict?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 Ollama Python (https://github.com/ollama/ollama-python) — это библиотека, созданная для соединения проектов на Python версии 3.8 и выше с платформой Ollama.
🌟 Она предлагает удобный интерфейс для работы с языковыми моделями, такими как Llama 3.2, что позволяет разработчикам легко добавлять функции обработки естественного языка в свои приложения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/ollama/ollama-python)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 Fastcore (https://github.com/AnswerDotAI/fastcore) — это библиотека на Python, которая расширяет возможности языка для работы с библиотекой fastai.
💡 Она предлагает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore внедряет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и миксины из Ruby, а также улучшает стандартные функции Python, включая параллельную обработку.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/AnswerDotAI/fastcore)
@Python_Community_ru
11 511
🖥 httpdbg (https://github.com/cle-b/httpdbg) — это инструмент с открытым исходным кодом, который предназначен для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах.
🌟 Он дает возможность разработчикам перехватывать и анализировать HTTP(S)-запросы, которые их приложения отправляют, без необходимости изменять исходный код. Для использования инструмента достаточно запустить программу с помощью команды pyhttpdbg вместо стандартного python, после чего перехваченные запросы можно просматривать через веб-интерфейс по адресу http://localhost:4909.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/cle-b/httpdbg)
@Python_Community_ru
