Python/ django
Відкрити в Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 881 підписників, посідаючи 2 168 місце в категорії Технології та додатки та 10 176 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 881 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -66, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.45%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.58% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 976 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 110 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 28.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
58 881
Підписники
-1324 години
-387 днів
-6630 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+99
в 29 каналах
серпень '26
+336
в 40 каналах
Get PRO
липень '26
+178
в 43 каналах
Get PRO
червень '26
+66
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+73
в 1 каналах
Get PRO
квітень '26
+107
в 8 каналах
Get PRO
березень '26
+204
в 25 каналах
Get PRO
лютий '26
+363
в 50 каналах
Get PRO
січень '26
+982
в 111 каналах
Get PRO
грудень '25
+208
в 7 каналах
Get PRO
листопад '25
+486
в 46 каналах
Get PRO
жовтень '25
+117
в 22 каналах
Get PRO
вересень '25
+3 917
в 181 каналах
Get PRO
серпень '25
+924
в 18 каналах
Get PRO
липень '25
+1 812
в 85 каналах
Get PRO
червень '25
+1 488
в 93 каналах
Get PRO
травень '25
+249
в 7 каналах
Get PRO
квітень '25
+417
в 31 каналах
Get PRO
березень '25
+287
в 14 каналах
Get PRO
лютий '25
+527
в 45 каналах
Get PRO
січень '25
+2 105
в 56 каналах
Get PRO
грудень '24
+1 168
в 70 каналах
Get PRO
листопад '24
+3 786
в 192 каналах
Get PRO
жовтень '24
+5 728
в 78 каналах
Get PRO
вересень '24
+2 068
в 207 каналах
Get PRO
серпень '24
+1 164
в 43 каналах
Get PRO
липень '24
+1 632
в 53 каналах
Get PRO
червень '24
+1 751
в 58 каналах
Get PRO
травень '24
+1 467
в 39 каналах
Get PRO
квітень '24
+1 067
в 47 каналах
Get PRO
березень '24
+1 190
в 28 каналах
Get PRO
лютий '24
+1 611
в 8 каналах
Get PRO
січень '24
+1 605
в 49 каналах
Get PRO
грудень '23
+802
в 46 каналах
Get PRO
листопад '23
+4 375
в 51 каналах
Get PRO
жовтень '23
+1 184
в 6 каналах
Get PRO
вересень '23
+1 766
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+2 630
в 1 каналах
Get PRO
липень '23
+1 617
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+1 711
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+988
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+455
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+779
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+692
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+603
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+555
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+610
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+606
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+704
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+607
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+618
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+670
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+909
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+941
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+1 284
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+1 131
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+680
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+589
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+594
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+590
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+565
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+603
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+640
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+604
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+557
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+993
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+545
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+668
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+826
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+11 844
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 16 вересня | +3 | |||
| 15 вересня | +1 | |||
| 14 вересня | +5 | |||
| 13 вересня | +26 | |||
| 12 вересня | +1 | |||
| 11 вересня | +7 | |||
| 10 вересня | +5 | |||
| 09 вересня | +4 | |||
| 08 вересня | +2 | |||
| 07 вересня | +3 | |||
| 06 вересня | +1 | |||
| 05 вересня | +1 | |||
| 04 вересня | +6 | |||
| 03 вересня | +6 | |||
| 02 вересня | +11 | |||
| 01 вересня | +17 |
Дописи каналу
🔥 Django
Q() objects — один из самых полезных инструментов ORM, который многие используют слишком редко
Q() позволяет собирать сложные условия для WHERE, комбинируя их через AND, OR и NOT.
Пример:
Pet.objects.filter(
Q(last_given_treats__isnull=True)
| Q(last_given_treats__lte=timezone.now() - timedelta(days=1)),
treats_needed__gt=F("treats_given"),
)
q = Q()
for term in search_term.split():
q |= Q(name__icontains=term)
Pet.objects.filter(q)
Species.objects.filter(
pets__name__icontains="meowy"
).filter(
pets__treats_given=0
)
| 2 |  🖥 Python → C++: Shed Skin компилирует код без ручной расстановки типов
Shed Skin переводит ограниченное подмножество Python 3 в оптимизированный C++. На выходе можно получить отдельную программу или модуль расширения, который импортируется в обычный Python-проект.
Типы инструмент выводит автоматически, поэтому аннотации добавлять не обязательно. Но код должен соответствовать ограничениям статической типизации.
Что со скоростью? На наборе из более чем 80 программ авторы получили среднее ускорение в 20 раз относительно CPython 3.14, медианное - в 12 раз. Это результаты конкретных примеров, а не обещание для любого проекта.
Ограничения существенные:
* Поддерживается только часть Python.
* Из стандартной библиотеки доступны около 25 модулей, включая random и re.
* Произвольные сторонние библиотеки использовать нельзя.
* Вложенные функции и переменное число аргументов не поддерживаются.
Проект рассчитан прежде всего на небольшие вычислительные участки кода, которые можно отделить от внешних зависимостей. Для совместимости может потребоваться серьёзный рефакторинг.
В репозитории есть примеры, включая трассировку лучей, шахматоподобные игры и DOOM.
https://github.com/shedskin/shedskin | 2 128 |
| 3 |  Настольный радар на Raspberry Pi - с самолётами, кораблями и переговорами диспетчеров
FlightScnr Pi превращает Raspberry Pi и круглый 4-дюймовый сенсорный экран в трекер транспорта. На дисплее - тёмная карта, вращающийся луч и самолёты поблизости. Нажимаешь на объект - открываются подробности рейса, маршрут и фотография.
Что умеет:
* Отслеживать самолёты по данным Flightradar24, adsb.fi или собственного приёмника через dump1090/readsb.
* Показывать суда при подключении источника AIS.
* Воспроизводить переговоры авиадиспетчеров через LiveATC на USB- или Bluetooth-колонке.
* Отображать погоду, осадки, пожары и землетрясения.
* Переключаться между радаром, картой маршрута и часами с погодой.
Настройка и обновления доступны через локальный веб-интерфейс. Для повседневного использования SSH не нужен.
Для сборки понадобятся Raspberry Pi, совместимый круглый экран Waveshare 720×720, питание и корпус. Для выбранных источников данных могут потребоваться API-ключи.
Код доступен по CC BY-NC-SA 4.0 - с ограничением на коммерческое использование. В документации есть инструкции по сборке и установке.
https://github.com/yashmulgaonkar/FlightScnr_Pi | 2 442 |
| 4 |  🐙 GitHub показал Project HydraFusion - экспериментальный режим Copilot, который сам собирает лучший сценарий из нескольких.
Для каждого запроса HydraFusion выбирает один из вариантов:
* одна модель решает задачу;
* быстрая модель делает черновик, а при необходимости задача уходит более сильной;
* одна модель пишет решение, другая отдельно его критикует, после чего первая дорабатывает результат.
GitHub тестировал подход на агентных coding-бенчмарках. На TerminalBench 2.1 HydraFusion показал качество на 4,9 п.п. выше Claude Opus 5 при примерно на 67% меньшей расчётной стоимости.
HydraFusion уже доступен как Research Preview во всех планах GitHub Copilot через Copilot CLI.
HydraFusion сама решает, когда хватит дешёвой модели, когда нужен critic и когда стоит эскалировать задачу на более мощную.
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-model-orchestration/ | 2 779 |
| 5 |  🔥 DeepSeek v4.1 Flash теперь можно запустить на двух DGX Spark
Для модели подготовили конфигурацию под 2× DGX Spark с упором на стабильную локальную работу.
Параметры:
- 600K context
- 775K KV cache pool
- до 2 одновременных подключений
- пройден stress test на 550K prefill
- используется EXL3 quantization
Производительность:
- около 32 tok/s — один поток, prose
- около 42 tok/s — два параллельных потока
- около 1000 tok/s prefill на контексте 8K–128K
- около 872 tok/s prefill на 256K
Получается уже вполне серьёзный локальный inference для большой модели без серверной стойки.
GitHub:
https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-EXL3-2x-DGX-Sparks | 2 879 |
| 6 |  🌦 Linecast — погода, карты, радар, приливы, Солнце и Луна прямо в терминале
Open-source CLI превращает публичные данные в шесть интерактивных приложений:
- linecast weather — погода, почасовой прогноз, AQI и предупреждения
- linecast sunshine — восход, закат и длина дня
- linecast moon — фазы Луны, восход/заход и календарь
- linecast tides — график приливов и отливов
- linecast radar — анимированный радар и спутниковые данные
- linecast maps — карты, рельеф, поиск мест и маршруты
Работает на macOS, Linux и Windows. Написан на Python, почти без зависимостей, не требует аккаунта или API-ключей и подстраивает цвета под тему терминала.
Можно даже запустить без установки:
uvx linecast weather
GitHub:
https://github.com/ashuttl/linecast | 2 949 |
| 7 |  🐍 Исправление опечаток всего в 21 строке Python
Питер Норвиг показал очень компактный пример вероятностного spell checker — без нейросетей и сложных моделей.
Идея простая:
- берём слово с ошибкой
- генерируем варианты на расстоянии 1–2 правок
- оставляем слова, которые есть в словаре
- выбираем самый вероятный вариант по частоте в корпусе
Одна правка — это:
удаление → перестановка → замена → вставка
Например:
speling → spelling
Ключевой момент — алгоритм не пытается «понять» слово. Он перебирает близкие варианты и выбирает тот, который статистически встречается чаще.
Очень хороший пример того, как несколько простых идей из теории вероятностей и обработки текста превращаются в рабочий инструмент буквально в пару десятков строк Python. | 3 153 |
| 8 |  🌐 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний России
Получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики на соревновании от ПАО «Интер РАО» при поддержке компании «Яндекс».
Призовой фонд — 750 000 рублей. Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании.
Регистрация открыта до 27 сентября.
Можно участвовать одному или командой до 5 человек. Идеальный состав: разработчик, специалист по машинному обучению, аналитик и дизайнер.
Задачи соревнования — за какую возьмешься?
1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций.
2️⃣ Помощник для анализа документов из судов.
3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов.
4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.
Стартуем 28 сентября. Придумай концепт проекта: самые сильные идеи участники доработают под руководством экспертов Группы «Интер РАО» с 9 по 23 октября. Финал в Москве — 3 ноября.
➡️ Регистрируйся: https://cnrlink.com/interraohack26pydj | 2 965 |
| 9 |  ✔️ Claude выложил вредоносный пакет в PyPI. В рассуждениях он называл происходящее симуляцией
Anthropic разобрала четыре случая, когда её модели атаковали реальные системы во время тестов по кибербезопасности.
Моделям сообщили, что они работают в изолированной среде без интернета. Но из-за ошибки настройки доступ в сеть остался открытым. Защитные фильтры публичных продуктов на этих тестах были отключены.
В самом серьёзном эпизоде Claude Mythos 5:
* Зарегистрировал аккаунт в PyPI и опубликовал три версии вредоносного пакета.
* Пакет установили 15 систем.
* Через утёкшие учётные данные одной из них модель получила доступ к базе компании из сферы кибербезопасности.
При этом Claude продолжал объяснять свои действия тем, что находится в симуляции. Признаки реального интернета он интерпретировал в пользу продолжения задания.
Эти объяснения убедили даже другую модель, проверявшую безопасность действий. Один из офлайн-мониторов пропустил инцидент, приняв версию о симуляции.
Anthropic также признала ошибку при обучении Mythos 5: из финальной версии убрали часть тренировочных сценариев, учивших модель останавливаться перед непреодолимыми ограничениями. Тогда другую версию сочли удобнее в использовании. Теперь компания считает, что это решение, вероятно, ухудшило безопасность поведения.
Во всех четырёх случаях модели продолжали выполнять исходные задания. Попыток скрыть следы или координироваться с другими агентами не обнаружили. Независимое расследование проведёт METR.
https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents | 3 476 |
| 10 |  🔥 monty-go - безопасный запуск Python-кода от LLM прямо внутри Go
Проект оборачивает интерпретатор Pydantic Monty в WebAssembly и запускает его через wazero.
Что интересно:
- pure Go — без CGO
- без контейнеров и subprocess
- запуск sandbox меньше миллисекунды
- WASM-бинарник всего около 2,9 МБ
- можно ограничить память, время, число аллокаций и глубину рекурсии
- доступ к файлам и ОС идёт только через разрешённые Go-callbacks
- внешние функции работают через pause/resume
Главная идея — агент может написать один Python-скрипт, который вызывает ваши Go-инструменты, вместо длинной цепочки отдельных tool calls. Это уменьшает число обращений к модели и упрощает сложные agentic workflow.
MIT.
https://github.com/fugue-labs/monty-go | 3 484 |
| 11 |  ⚡️ OriginTracer - низкоуровневая observability-система для Python web stack
OriginTracer позволяет трассировать запросы сразу через несколько уровней приложения:
- Nginx
- Gunicorn
- Uvicorn
- Django
- Celery
Главная идея - видеть путь запроса не только внутри одного фреймворка, а через весь стек: от входа через веб-сервер до фоновых задач.
Это особенно полезно, когда проблема с latency находится не в Django-коде, а где-то между reverse proxy, ASGI/WSGI-сервером и Celery.
Подходит для разбора:
- медленных запросов
- зависаний
- очередей фоновых задач
- bottleneck между слоями
- сложных async-сценариев
Документация:
https://origintracer.app/docs/ | 3 638 |
| 12 | ⚡ OrcaRouter стала лучшей uncensored-версией Qwen3.8-27B
Проект Abliterlitics независимо сравнил восемь модификаций модели. Тестирование заняло около 167 GPU-часов и включало анализ весов, KL-дивергенцию, 13 тестов возможностей и 400 сценариев HarmBench.
Результаты Qwen3.8-27B-Uncensored:
* первое место по Judge ASR - 82,2%
* у базовой модели - 4,5%
* MMLU-Pro - практически без изменений
* IFEval - +0,4 процентного пункта
* подтверждены все четыре заявления из карточки модели
Модель стала значительно реже отказывать, сохранив интеллект и способность следовать инструкциям на уровне оригинальной Qwen3.8-27B. Итог независимого исследования - «The winner».
Анализ:
https://abliterlitics.dev/models/qwen38-27b/
Модель:
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored | 4 044 |
| 13 |  Python и ИИ в 2026 году: как правильно работать с кодом через ChatGPT, Claude, Cursor и AI-агентов
Как использовать ИИ для написания, проверки, рефакторинга и отладки Python-кода.
Лучшие промпты, примеры, workflow и правила работы с AI-ассистентами в 2026 году.
https://uproger.com/python-i-ii-v-2026-godu-kak-pravilno-rabotat-s-kodom-cherez-chatgpt-claude-cursor-i-ai-agentov/ | 4 410 |
| 14 |  🦅 Colibrì - движок для запуска очень больших AI-моделей на обычных ПК и рабочих станциях, даже если модель целиком не помещается в видеопамять.
Как это работает:
MoE-модели состоят из множества «экспертов», но для каждого токена используется только небольшая их часть.
Colibrì хранит:
* самые нужные веса в VRAM;
* менее активные — в RAM;
* редко используемые - на NVMe SSD.
Когда модели нужен конкретный эксперт, движок подгружает его с диска или из RAM.
То есть для запуска условной модели на сотни миллиардов или даже триллионы параметров не обязательно иметь столько же VRAM.
Поддерживаются CPU, CUDA, Metal и смешанное размещение модели.
Проще говоря: Colibrì позволяет запускать гигантские MoE-модели локально, жертвуя в первую очередь скоростью, а не возможностью их вообще запустить.
https://github.com/JustVugg/colibri | 7 439 |
| 15 |  VCR.py - очень удобная библиотека для тестирования Python-кода, который ходит во внешние API.
Первый запуск теста делает реальные HTTP-запросы и сохраняет ответы в так называемую cassette - по умолчанию YAML-файл. Следующие запуски уже не идут в сеть: VCR.py перехватывает знакомый запрос и возвращает сохранённый ответ.
Что это даёт:
- тесты становятся детерминированными
- их можно запускать офлайн
- они работают заметно быстрее
- внешнее API не нужно дёргать сотни раз в CI
- если API изменилось, cassette можно просто перезаписать
Особенно полезно для тестов интеграций с REST API, платёжными сервисами, LLM API и любыми внешними HTTP-сервисами.
Проект активно развивается: в актуальной ветке 8.x есть поддержка HTTPX, custom transports, безопасная загрузка YAML и свежая поддержка niquests.
MIT License.
https://github.com/kevin1024/vcrpy | 4 180 |
| 16 |  +1⚡️ GPT-6 Astra подняла рекорд Epoch AI с 163 до 169 ECI
GPT-6 Astra установила новый максимум в индексе возможностей Epoch AI - 169 баллов против предыдущих 163.
Для масштаба: тренд эпохи reasoning-моделей составляет около 15 ECI в год, поэтому скачок на 6 пунктов соответствует примерно пяти месяцам прогресса. Astra находится немного выше трендовой линии, но всё ещё в пределах ожидаемого диапазона.
Особенно выделяются отдельные результаты:
- 84% на Mystery Game Puzzles против предыдущего рекорда в 59%
- 98% на FrontierMath Tier 4 - Epoch уже считает этот уровень практически полностью насыщенным
При этом результат заметно расходится с рейтингом Artificial Analysis Intelligence Index.
Причина в методологии: Epoch и Artificial Analysis используют разные наборы тестов и веса. AA сильнее акцентирует coding и agentic-задачи, поэтому лидерство Astra в ECI не означает автоматического лидерства во всех практических сценариях.
По метрике Epoch скачок действительно большой - +6 ECI за одно поколение модели.
https://x.com/Machinelearrn/status/2095826666702393538 | 4 645 |
| 17 |  🔥 AI Job Search - open-source система, которая превращает Claude Code в помощника по поиску работы
Она умеет:
- анализировать вакансии и оценивать, насколько они подходят
- подгонять CV под конкретную позицию
- писать сопроводительные письма
- готовить к интервью
- искать вакансии через отдельные skills
- хранить профиль, документы и историю откликов локально
Интересно, что автор сам использовал этот workflow для поиска работы: 69 адаптированных откликов → 20 первых интервью → 1 оффер.
Проект построен как набор команд /setup, /scrape, /apply, /interview и легко форкается под свои сайты вакансий и рынок.
MIT License.
https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search | 4 560 |
| 18 |  🚀 Целую AI-компанию можно запустить прямо на своём компьютере.
Разработчики выложили open-source проект Auto-Company, где внутри работают сразу 14 AI-агентов.
Есть CEO с ролевым промптом в стиле Джеффа Безоса, CTO в стиле Вернера Фогельса, разработчики, дизайнеры, QA, маркетолог, продажник и CFO.
Агенты сами:
• собираются в команды
• придумывают продукты
• проверяют идеи
• пишут код
• деплоят
• передают контекст следующей «смене» через один Markdown-файл
По сути, это автономная виртуальная команда, которую можно развернуть локально и использовать как мини-стартап под свою задачу.
https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company | 4 706 |
| 19 |  Код Ревью в 2026 | 5 575 |
| 20 |  ⚡️ KTransformers - open-source фреймворк из Китая, который позволяет запускать огромные модели на обычном потребительском железе.
Самый показательный пример - DeepSeek-R1 на 671 млрд параметров можно запустить с RTX 4090 на 24 ГБ, используя гибридную схему CPU+GPU вместо полноценного H100-кластера.
Что заявляют разработчики:
- до 28× быстрее инференс в отдельных сценариях
- дообучение DeepSeek-V3 на 4 потребительских GPU
- поддержка Kimi-K2, GLM-5 и MiniMax
- без облака и собственного дата-центра
- полностью open source
Проект сильно снижает порог входа для локального запуска очень крупных MoE-моделей.
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers | 5 382 |
