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 11 516 подписчиков, занимая 10 792 место в категории Технологии и приложения и 55 679 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 516 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -86, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.52%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.26% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 520 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 260 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 29 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.
11 516
Подписчики
-524 часа
-297 дней
-8630 дней
Архив постов
11 516
🔧 Утилиты для C++ и Python
Этот репозиторий предлагает набор полезных утилит для работы с C++ и Python, упрощая взаимодействие между этими языками. Он включает функции для обработки данных, работы с файлами и выполнения различных задач, что делает его идеальным для разработчиков, работающих с обоими языками.
🚀 Основные моменты:
- Инструменты для обработки и анализа данных
- Удобные функции для работы с файлами
- Поддержка взаимодействия между C++ и Python
- Легкая интеграция в проекты
- Документация для быстрого старта
📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils
@Python_Community_ru
11 516
🛠️ Tracer для системных вызовов на macOS
strace-macos — это инструмент для отслеживания системных вызовов на macOS с использованием API отладчика LLDB. Он работает с включенной защитой целостности системы и написан на чистом Python, что исключает необходимость в расширениях ядра.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка SIP без отключения
- Вывод в формате JSON и текстовом формате
- Фильтрация системных вызовов по имени и категории
- Символическое декодирование аргументов
- Статистика вызовов и ошибок
📌 GitHub: https://github.com/Mic92/strace-macos
@Python_Community_ru
11 516
Изучаем Python, Docker, Git и выходим в DevOps с абсолютного нуля — нашли огромную библиотеку с сотнями подробных материалов.
• Сильная теоретическая база: язык программирования, сети, базы данных, система контроля версий.
• Короткие, но насыщенные уроки — учись по дороге на работу, в обед или во время короткого перерыва.
• Много практики — закрепишь навыки, соберёшь проекты и усилишь своё портфолио.
• Всё объясняется пошагово, простым языком — подойдёт даже тем, кто только сегодня услышал слово «программирование».
https://kodekloud.com/studio/labs
@Python_Community_ru
11 516
🔥 Безопасный запуск Linux-команд из Python
Если нужно из Python безопасно выполнять системные команды в Linux, используй изоляцию через subprocess с принудительным сбросом привилегий. Такой приём позволяет запускать команды даже в окружениях с потенциально небезопасным вводом, блокируя доступ к опасным системным вызовам и снижая риск эксплуатации.
import subprocess
import os
def safe_run(cmd):
# Запускаем процесс без наследования переменных окружения
env = {"PATH": "/usr/bin:/bin"}
# Сбрасываем привилегии, если процесс запущен от root
def drop_priv():
os.setgid(65534)
os.setuid(65534)
result = subprocess.run(
cmd,
env=env,
preexec_fn=drop_priv,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE,
text=True,
timeout=3,
)
return result.stdout
print(safe_run(["ls", "/"]))
@Python_Community_ru
11 516
🌀 В Python есть встроенная функция reversed(), но работает она не со всеми структурами данных. Быстрый разбор:
✓ Список можно развернуть
reversed([1, 2, 3]) возвращает итератор.
list(reversed([1, 2, 3])) → [3, 2, 1]
✓ Кортежи тоже разворачиваются
Можно итерироваться по reversed((1, 2, 3))
✓ Множества не разворачиваются
reversed({1, 2, 3}) → TypeError: 'set' object is not reversible
Причина: множества *не имеют порядка*, а значит разворачивать нечего.
Если нужно развернуть множество — сначала сделай его списком:
list(reversed(list({1, 2, 3})))
@Python_Community_ru
11 516
🔥 Коварная ловушка с замыканиями в Python
Многие хитрые баги в Python появляются из-за того, что разработчики неверно понимают область видимости переменных в замыканиях.
Частая ошибка - внутри цикла создавать функции-лямбды, которые «помнят» одно и то же финальное значение переменной, а не значение на каждой итерации. В итоге весь список функций ведёт себя одинаково. Чтобы избежать ловушки, фиксируйте значение через аргумент по умолчанию или используйте functools.partial.
funcs = []
for i in range(5):
funcs.append(lambda x=i: x) # фиксируем i как значение по умолчанию
print([f() for f in funcs]) # [0, 1, 2, 3, 4]
@Python_Community_ru
11 516
Cursor мощно прокачался — релизнулась версия 2.1, которая еще быстрее находит баги, делает ревью кода, пишет и оптимизирует программы.
• Разрабы внедрили кнопку «Find issues» — агент автоматически правит баги, делает ревью и подсвечивает проблемы в боковой панели. Да, все СРАЗУ и без нескольких промптов.
• Поиск ускорили в разы — теперь он работает на базе векторов и шерстит даже массивную кодовую базу за секунды.
• Улучшили режим планирования — агент будет задавать еще больше уточняющих вопросов, когда ты утверждаете задачу. Отвечать нужно в интерактивном режиме.
И да, сейчас на Cursor Pro есть скидка — реально приятная. Вместо 22 тысяч — 7000 рублей!
Так что если думали — это тот самый момент «пока недорого».
Купить можно на сайте 👉 по ссылке (https://cursorpro.ru/?utm_source=tg&utm_medium=post&utm_campaign=pr1)
Или можно купить на авито напрямую у продавца по ссылке (https://cursorpro.ru/avito?utm_source=tg&utm_medium=post&utm_campaign=pr1)
@Python_Community_ru
11 516
🧵 CPython 3.15 делает распаковку данных намного быстрее
В новой версии CPython улучшили производительность декомпрессии:
- Zstandard (zstd) распаковывается на 25–30% быстрее
- zlib — на 10–15% быстрее, если размер данных больше 1 MiB
Такого ускорения добились за счёт более эффективной работы с выходными буферами во время распаковки.
Подробнее: emmatyping.dev/decompression-is-up-to-30-faster-in-cpython-315.html
@Python_Community_ru
11 516
🔥 10 однострочных Python-функций, которые экономят время каждый день
Держи небольшой набор из 10 функций-однострочников, которые полезно просто закинуть в свой utils.py.
Они помогают быстро работать со списками, файлами, JSON, статистикой и частотами, без лишнего шума в коде.
Скопируй блок целиком и используй нужные функции по месту.
from pathlib import Path
from collections import Counter
import json, statistics as stats
chunks = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(0, len(it), n)]
flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in sub]
unique = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))
sliding = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(len(it) - n + 1)]
freqs = lambda seq: Counter(seq)
read_text = lambda p: Path(p).read_text(encoding="utf-8")
write_text = lambda p, text: Path(p).write_text(text, encoding="utf-8")
read_json = lambda p: json.loads(Path(p).read_text(encoding="utf-8"))
write_json = lambda p, obj: Path(p).write_text(json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
mean_std = lambda xs: (stats.mean(xs), stats.pstdev(xs))
@Python_Community_ru
11 516
🚀 myfy - модульный Python-фреймворк с фронтендом «из коробки»
Зачем он нужен: FastAPI - идеален для API, но без нормального фронта.
myfy берёт лучшее из FastAPI и добавляет полноценную модульность, DI и встроенный UI.
🔥 Главное
- Модульная архитектура с жизненным циклом (`start/stop`)
- Type-based DI без скрытой магии
- Фронтенд сразу из коробки:
Jinja2 + DaisyUI + Tailwind + Vite + HMR
Можно делать UI без React/Vue, идеально для внутренних тулов
- Чистая структура проекта, минимум бойлерплейта
🚀 Быстрый старт
pip install myfy
myfy init
myfy frontend init
myfy run
https://github.com/psincraian/myfy
@Python_Community_ru
11 516
🚀 GigaChat Ultra & Lightning — новые MoE-модели от Сбера
💡 Что это такое
Две открытые (https://ria.ru/20251120/sber-2056388219.html) модели нового поколения, обученные с нуля — без чужих весов. Созданы, чтобы ускорять разработку, уменьшать рутину и быть удобным напарником для разработчиков.
🔥 Что внутри
- Ultra: 702B параметров, контекст до 131k, стабильная работа экспертов
- Lightning: 10B параметров, контекст до 256k, лёгкая и быстрая
- Генерация нескольких токенов одновременно
- Экономия памяти, оптимизация KV-кеша
- Совместимость с Hugging Face, vLLM и SGLang
🎯 Почему стоит использовать
- Сбер снимает часть технических забот, чтобы сосредоточиться на экспериментах
- Ускоряет локальное прототипирование и работу с AI-помощниками
- Подходит для масштабных решений и небольших проектов
@Python_Community_ru
11 516
🚀 django-keel - мощный стартовый шаблон для Django-проектов
💡 Что это такое
Готовый современный каркас для Django-приложений, который позволяет запускать новый проект за минуты — с правильной архитектурой, CI, Docker и продуманной конфигурацией.
🔥 Что внутри
- Поддержка Python 3.12+ и Django 5.2+
- Несколько видов проектов: SaaS, API-backend, web-app, internal tools
- Docker + Docker Compose
- Настроенные линтеры, тесты, coverage и GitHub Actions
- 12-factor конфигурация, разделённые settings (dev/test/prod)
- Варианты API: DRF или GraphQL
- Поддержка фронта: Next.js или HTMX + Tailwind
🎯 Почему стоит использовать
- Экономит недели рутинной настройки
- Даёт единообразную и поддерживаемую архитектуру
- Ускоряет разработку MVP, внутренних сервисов и SaaS-продуктов
🛠 Быстрый старт
copier copy gh:CuriousLearner/django-keel my-project
Репозиторий: https://github.com/CuriousLearner/django-keel
@Python_Community_ru
11 516
✔️ CPython может получить обязательную зависимость от Rust к версии Python 3.17.
Эмма Смит и Кирилл Подопригора из core-team Python опубликовали предварительное предложение (Pre-PEP), в котором описывается план постепенного внедрения Rust в кодовую базу CPython.
На первом этапе Rust хотят использовать для необязательных модулей стандартной библиотеки, находящихся в каталоге Modules/.
Дальше — больше: если эксперимент окажется успешным, то к выходу Python 3.17 Rust может стать обязательной сборочной зависимостью. Это позволит улучшить безопасность, производительность и надёжность низкоуровневых частей интерпретатора.
Подробнее: https://peps.python.org/pep-0011/
@Python_Community_ru
11 516
Ваши модели заслуживают продакшн. Освойте MLOps и CI/CD для ML с нуля!
Практический курс от экспертов OTUS
Вы обучаете модели, добиваетесь отличных метрик — но деплой так и остаётся в списке «сделать потом»? Курс «MLOps» — это про то, как превратить ваши модели в надёжные, автоматизированные сервисы. На практике разберёте CI/CD, контейнеризацию, мониторинг и управление инфраструктурой. Вы поймёте, как выстраивать полный цикл: от хранения данных и исходников до переобучения и развёртывания моделей в k8s.
Вы научитесь работать с Docker, MLflow, Airflow, Prometheus, Grafana и Kafka. Разберётесь, как организовать конвейер обучения и обновлений, как обрабатывать ошибки и следить за метриками в проде. И главное — перестанете «собирать пайплайны вручную», заменив хаос на надёжные процессы.
Пройдите короткое вступительное тестирование и получите скидку на обучение по промокоду WELCOME_MLOPS5:: https://clck.ru/3QQ6wj
предложение актуально до 1 декабря 2025 года
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
11 516
🖥 Очистка python кода!
Чтобы сильно упростить очистку Python-кода, вынеси мелкие предикаты, фильтры и маппинги в именованные функции. Это делает пайплайны короче, уменьшает вложенность и ускоряет отладку. Такой приём особенно полезен, когда список операций растёт и становится нечитаемым. Подписывайся, больше фишек каждый день !
def is_valid(user):
return user.get("active") and user.get("role") != "banned"
def normalize(user):
user["name"] = user["name"].strip().title()
return user
def enrich(user):
user["score"] = user.get("score", 0) + 10
return user
users = [... ] # внешний источник
cleaned = [enrich(normalize(u)) for u in users if is_valid(u)]
print(cleaned)
@Python_Community_ru
11 516
⚡️ Хитрый трюк по работе со статикой
Если заранее посчитать ETag для статических файлов, сервер сможет мгновенно отвечать 304 Not Modified без чтения с диска. Это резко ускоряет отдачу статики на Python.
import os, hashlib
from http.server import SimpleHTTPRequestHandler, HTTPServer
STATIC = "static"
etag = {f: hashlib.md5(open(os.path.join(STATIC, f),"rb").read()).hexdigest()
for f in os.listdir(STATIC)}
class H(SimpleHTTPRequestHandler):
def end_headers(self):
name = self.path.lstrip("/")
if name in etag:
self.send_header("ETag", etag[name])
super().end_headers()
HTTPServer(("0.0.0.0", 8000), H).serve_forever()
@Python_Community_ru
11 516
🧩 Удобная библиотека для логирования с контекстом
Unilogging упрощает процесс логирования в Python-приложениях, используя Dependency Injection для управления контекстом логов. Это позволяет легко отслеживать события, связанные с конкретными запросами, без необходимости передавать данные через все уровни приложения.
🚀Основные моменты:
- Логирование с использованием контекста для упрощения отслеживания запросов.
- Поддержка Dependency Injection для гибкости и удобства.
- Минимизация дублирования кода при передаче данных логирования.
- Интеграция с FastAPI и другими фреймворками.
📌 GitHub: https://github.com/goduni/unilogging
@Python_Community_ru
11 516
⚡ Microsoft выкатили **amplifier** - новую экспериментальную платформу для сборки AI-инструментов без лишнего кода.
Что это:
- способ описать экспертный процесс в виде шагов и автоматически превратить его в работающий инструмент;
- возможность комбинировать такие инструменты между собой, создавая цепочки автоматизации;
- платформа для исследований, поэтому всё ещё активно меняется.
Чем хорош инструмент:
- позволяет быстро превращать повторяющиеся задачи в автономные AI-процессы;
- помогает строить «агентов» с ролями — исследователь, критик, исполнитель;
- снижает порог входа: достаточно описать логику, а не писать всю реализацию.
Это пока исследовательский проект, но потенциал — большой.
👉 Репозиторий: https://github.com/microsoft/amplifier
@Python_Community_ru
11 516
🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: (https://t.me/+a2a3XE5DLrQ0MDYy)t.me/ai_machinelearning_big_data (https://t.me/+g1KpS41Eong1YjUy)
Python: t.me/pythonlbooks
Linux: (https://t.me/+lfBzDUdInM82NzJi)t.me/linuxacademiya (https://t.me/+woQc_dSxr6I3YmU6)
Devops: t.me/DevOPSitsec (https://t.me/+P-9bm-tn_dpmNjBi)
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc (https://t.me/+WUe3iw_DfzsxMDJi)
Docker: t.me/DevopsDocker (https://t.me/+Fd6_GvJgGtwwNWZi)
Хакинг: t.me/linuxkalii (https://t.me/+POISYA2NQWQ0NjVi)
Data Science: t.me/data_analysis_ml (https://t.me/+KRiIZA3uQbpmY2Yy)
Javascript: (https://t.me/+ZkEdFddTmqswZTYy)t.me/javascriptv (https://t.me/+kbGMZmCFL5hlOTMy)
C#: t.me/csharp_1001_notes (https://t.me/+qdE3ENMXapozMGNi)
Java: (https://t.me/+gQ6z6RXFGulkOWY6)t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub (https://t.me/+hUURY84TPnk3Mzky)
Python собеседования: t.me/python_job_interview (https://t.me/+qzOlOI61j4Q1MDky)
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop (https://t.me/+ecU59JV8PlZhZDM6)
Golang: t.me/Golang_google
React: (https://t.me/+n0HSxg7wfOA5NGQy)t.me/react_tg (https://t.me/+pI3IpSQkTwBkM2My)
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front (https://t.me/+VUfA4vMcAIFjNDEy)
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc (https://t.me/+fub-s0WBT3w4ZTZi)
Разработка игр: https://t.me/gamedev (https://t.me/+8aMzwJrC2dVjOTcy)
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat (https://t.me/+F-rcyutwp5thYzc6)
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
@Python_Community_ru
