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
11 514
⚡️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
11 514
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
11 514
📞 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
11 514
🖥 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
11 514
🖥 "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
11 514
🌐 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
11 514
Яндекс представил новый визуальный конструктор Yandex Workflows для создания и автоматизации процессов. Ранее этот инструмент позволял автоматизировать процессы только с использованием декларативной спецификации на YAML.
Новый low-code инструмент с интуитивно понятным интерфейсом помогает в создании рабочих процессов и облегчает разработку за счёт автоматизации рутинных задач.
Вот несколько причин, почему стоит обратить на него внимание:
Он освобождает ресурсы. Автомасштабируемость рабочих процессов не требует от разработчиков управления инфраструктурой.
Обеспечивает стабильность приложений благодаря встроенным функциям обработки ошибок и управления состоянием.
Это low-code инструмент, который позволяет проектировать сложные рабочие процессы без необходимости писать много кода.
Более подробную информацию об инструменте и возможность его попробовать можно найти по ссылке. (https://yandex.cloud/ru/docs/serverless-integrations/quickstart/workflows?utm_source=telegram&utm_medium=seed&utm_campaign=pythonl&utm_content=lowcode&utm_term=26_03_2025&erid=CQH36pWzJqE1dR7Fmgs3R7JeuzVkRCEDbZiXXGQEVA6RdP)
@Python_Community_ru
11 514
⚡️ OSGINT - это эффективный инструмент для открытых источников информации (OSINT), созданный для извлечения данных о пользователях GitHub.
Он позволяет искать имя пользователя по электронной почте и наоборот, предоставляя различные данные профиля, такие как дата регистрации аккаунта, количество публичных репозиториев и гистов, а также открытые ключи PGP и SSH.
✔️ Github (https://github.com/hippiiee/osgint)
@Python_Community_ru
11 514
Яндекс запускает новый сезон Тренировок по алгоритмам 7.0
Это бесплатный онлайн-интенсив, который поможет систематизировать знания и подготовиться к собеседованию в Яндекс. Вы сможете смотреть лекции, решать задачи и повышать свой рейтинг!
В течение пяти недель интенсивного обучения вы погрузитесь в изучение основных алгоритмов, которые являются основой работы компьютеров, операционных систем, систем управления базами данных и архиваторов.
На занятиях мы рассмотрим применение битовых операций для исправления ошибок и метод сжатия данных по алгоритму Лемпела-Зива. Также мы углубимся в изучение двусвязных списков и B-деревьев для быстрого поиска по индексу и хранения файлов.
Ваш рейтинг будет зависеть от количества полностью решенных задач и отправленных решений по задачам со звездочкой. Если вы хотите попасть в топ, старайтесь решать задачи до разбора, так как решения, отправленные после дедлайна, не будут учитываться.
Лучшие участники получат:
— Сертификат о прохождении Тренировок (при решении 20 из 40 задач)
— Пробное техническое собеседование в Яндекс
— Проходку на Young Con и другие ценные бонусы
Подать заявку на Тренировки можно здесь (https://yandex.ru/yaintern/training/algorithm-training?utm_campaign=training7&utm_medium=social&utm_source=telegram&utm_term=pythonl/?erid=2SDnjdHXxYL).
@Python_Community_ru
11 514
🖥 PythonX – это новый инструмент для разработчиков на Python! 🚀
PythonX представляет собой мощный интерпретатор Python, который интегрирован с Livebook и предоставляет разработчикам удобный и интерактивный способ работы с кодом.
▪ Что это такое?
PythonX является расширением для Livebook, которое предлагает REPL-среду и интерактивные блокноты с поддержкой Python.
▪ Чем полезен разработчикам?
🔹 Позволяет работать с Python в Livebook так же удобно, как с Elixir.
🔹 Поддерживает визуализацию данных, машинное обучение и анализ данных.
🔹 Упрощает совместную работу над кодом.
▪ Какие преимущества перед другими инструментами?
✅ Глубокая интеграция с Livebook – быстрый запуск и удобство работы.
✅ Поддержка современного Python (совместимость с популярными библиотеками).
✅ Минимальная зависимость от внешних сервисов – больше контроля над средой.
🔗 Github (https://github.com/livebook-dev/pythonx)
@Python_Community_ru
11 514
🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, цель которого заключается в создании качественных 3D-мешей с использованием методов глубокого обучения.
🟢 Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект применяет нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что дает возможность восстанавливать гладкие и точные поверхности даже из разреженных данных, таких как облака точек.
🟢 Алгоритмы извлечения мешей: После создания неявной функции, описывающей форму объекта, используются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для получения явной 3D-сетки.
🟢 Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий содержит код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что упрощает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики.
🟢 Потенциал применения: Такой метод может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где необходимо точное представление сложных форм.
📌 Github (https://github.com/zhaorw02/DeepMesh)
@Python_Community_ru
11 514
🖥 Robyn — это асинхронный веб-фреймворк для Python, который использует Rust для достижения высокой производительности!
🌟 Он позволяет создавать быстрые веб-приложения, объединяя удобный API на Python с низкоуровневыми оптимизациями Rust. Robyn поддерживает асинхронные обработчики запросов, масштабируемую обработку соединений и удобную маршрутизацию, что делает его отличным выбором для высоконагруженных сервисов.
🔐 Лицензия: BSD-2-Clause
🖥 Github
@Python_Community_ru
11 514
🖥 Django-Tastypie (https://github.com/django-tastypie/django-tastypie) — это библиотека для разработки REST API в Django, которая облегчает работу с данными, сериализацией и аутентификацией.
🌟 Она поддерживает различные форматы данных, такие как JSON, XML и YAML, позволяет работать как с SQL, так и с NoSQL базами и предоставляет встроенные инструменты для фильтрации, сортировки и пагинации запросов. Tastypie снижает необходимость в написании повторяющегося кода, что позволяет разработчикам быстро создавать мощные API.
🖥 Github (https://github.com/django-tastypie/django-tastypie)
@Python_Community_ru
11 514
🖥 Validators (https://github.com/python-validators/validators?tab=readme-ov-file) — это библиотека на Python, предназначенная для простого и эффективного валидирования данных.
🌟 В отличие от других инструментов, которые требуют определения схем или форм, Validators позволяет проверять отдельные значения без сложной настройки. Она предлагает функции для проверки различных типов данных, таких как электронные почты, URL, IP-адреса, доменные имена и другие.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/python-validators/validators?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
11 514
🥴«Сделай красиво» — это не ТЗ. Как аналитикам работать с размытыми запросами?
Ваш руководитель просит «посчитать что-то важное», но не объясняет, что именно? Заказчики хотят «классный отчёт», но сами не знают, какие данные нужны? Сбор требований — ключевой навык аналитика данных. Если не задать правильные вопросы, работа уйдёт в пустоту.
На открытом вебинаре «Базовый сбор требований в работе дата-аналитика» 25 марта в 20:00 (мск):
- Разберём жизненный цикл аналитической задачи
- Узнаем, какие вопросы помогут прояснить ТЗ
- Освоим приёмы работы с заказчиком и защиты своих решений
⚡️Всем участникам подарим скидку на курс «Аналитик данных». Присоединяйтесь и научитесь превращать размытые запросы в чёткие решения: https://clck.ru/3HNTs8
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 117774661857611 514
🖥 Pydoll — это библиотека для автоматизации браузеров на основе Chromium без использования WebDriver, которая обеспечивает реалистичную имитацию поведения.
Она поддерживает асинхронные функции Python, что увеличивает производительность и позволяет обрабатывать различные события, а также выполнять веб-скрапинг одновременно.
Установить можно с помощью команды: pip install pydoll-python
📌 Github (https://github.com/autoscrape-labs/pydoll)
@Python_Community_ru
11 514
👩💻 Wowy (https://github.com/manjurulhoque/wowy) — это шаблон интернет-магазина, созданный на базе Django 4.x, который предлагает полный набор возможностей для управления.
🌟 Он обеспечивает удобный интерфейс для пользователей и мощную админ-панель. Включает функции управления товарами (с несколькими изображениями), управление категориями, корзину, список желаемого, генерацию PDF-счетов и детальную аналитику продаж.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/manjurulhoque/wowy)
@Python_Community_ru
