Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python/ django
Відкрити в Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 60 065 підписників, посідаючи 2 204 місце в категорії Технології та додатки та 10 228 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 065 підписників.
За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -567, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.93%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.38% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 163 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 030 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
- 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 08 червня, 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.
60 065
Підписники
-1624 години
-1237 днів
-56730 день
Архів дописів
60 065
✉ Вам приглашение на митап в честь Дня рождения Python!
В четверг, 20 февраля, в 18:00 ждем вас в московском офисе Сбера на Python Birthday Meetup.
О чем поговорим:
🟢Лень как искусство, или зачем программисту LLM?
Никита Замулдинов из Сбера расскажет, как превратить искусственный интеллект в своего личного ассистента, делегировать скучные задачи и расширить собственные возможности. Вас ждут реальные кейсы и демонстрация AI-агентов в действии.
🟢Люблю и ненавижу Asyncio
Николай Хитров из Точки разберет новые и старые «грабли» Asyncio и расскажет о best practices его использования.
🟢От хаоса к порядку: Pydantic в борьбе с инцидентами безопасности
Александр Глазков из Сбера расскажет, как и почему Pydantic изменил жизнь команды, а также поделится тонкостями его использования.
А также в программе:
➡Нетворкинг, фуршет и подарки.
📍 Офлайн + онлайн
✅ Регистрация на мероприятие и подробности
60 065
🖥 Mail0 — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на создание альтернативы Gmail, позволяющей пользователям управлять своей электронной почтой без зависимости от крупных провайдеров!
🌟 Он предлагает возможность самохостинга почтового сервера, интеграции с внешними сервисами (например, Gmail и Outlook) и обеспечивает конфиденциальность, так как данные остаются под полным контролем пользователя. Проект фокусируется на прозрачности, приватности и гибкости настройки.
🖥 Github
@pythonl
60 065
Тест: узнай свой грейд и зарплату
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором
4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха
Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке.
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxdXSNq
60 065
+1
🖥 LLM Functions — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания инструментов и агентов на основе больших языковых моделей с использованием языков программирования, таких как Bash, JavaScript и Python!
🌟 Он позволяет разработчикам легко интегрировать LLM с пользовательским кодом, что открывает широкие возможности для выполнения системных команд, обработки данных, взаимодействия с API и многого другого.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 065
🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub!
🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквесты, генерирует на естественном языке сквозные UI-тесты на основе внесённых изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
60 065
🖥 NiceGUI — это удобный фреймворк на языке Python, предназначенный для создания веб-интерфейсов, которые отображаются непосредственно в вашем браузере!
🌟 С его помощью можно легко создавать такие элементы, как кнопки, диалоги, разметку Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое. NiceGUI особенно подходит для разработки небольших веб-приложений, информационных панелей, проектов в области робототехники, решений для умного дома и аналогичных задач.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 065
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика?
Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире!
Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала.
Что узнаешь на эфире:
✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем
✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер
✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python
Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwFxJ1j
60 065
🖥 python-benedict — это расширение стандартного словаря Python, предоставляющее дополнительные возможности для удобной работы с данными!
💡 Ключевые особенности включают поддержку доступа к значениям по списку ключей (keylist), доступ к вложенным данным с использованием разделителей (keypath), а также доступ к элементам словаря через атрибуты (keyattr). Кроме того, библиотека предлагает встроенные методы для чтения и записи данных в различных форматах, таких как JSON, YAML, XML, CSV, INI, TOML, HTML, Base64, а также работу с файлами Excel и строками запросов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 065
Repost from Machinelearning
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Github: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
@ai_machinelearning_big_data
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
60 065
🖥 Ollama Python — это библиотека, предназначенная для интеграции проектов на Python версии 3.8 и выше с платформой Ollama!
🌟 Она предоставляет простой интерфейс для взаимодействия с языковыми моделями, такими как Llama 3.2, позволяя разработчикам легко интегрировать возможности обработки естественного языка в свои приложения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 065
Доклады, нетворкинг и облачные технологии — всё на K2 Cloud Conf.
Ребята из K2 Cloud сделали свою конференцию, где поделятся всем про облака: как подключаться к ним без компромиссов в безопасности, автоматизировать процессы с помощью PaaS, а также расскажут о новом типе сетевых дисков – всё это и не только!
Встречаемся 4-го марта. Подробности и регистрация по ссылке
60 065
🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai!
💡 Она включает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore добавляет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и mixins из Ruby, а также улучшает стандартные возможности Python, такие как параллельная обработка.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
60 065
🖥 httpdbg — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах!
🌟 Он позволяет разработчикам перехватывать и анализировать HTTP(S)-клиентские запросы, выполняемые их приложениями, без необходимости вносить изменения в исходный код. Для использования достаточно запустить программу с помощью команды pyhttpdbg вместо стандартного python, после чего можно просматривать перехваченные запросы через веб-интерфейс по адресу http://localhost:4909.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
60 065
Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как?
Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов!
Два месяца назад мы уже писали про этот курс. Сейчас пишем еще раз, потому что у курса вышло полезное обновление, уже доступное ученикам, независимо от того, когда они его купили.
—————
📚 Первое: в портфолио включили примеры интеграций от крупных BigTech-компаний. Это позволит вам понять, как технологии применяются в реальных бизнес-контекстах.
🌐 Второе: обновили портфолио. Теперь в нём есть задания повышенного уровня сложности для каждой темы. Это небольшие реальные проекты, с помощью которых можно не только проверить, но и улучшить свои навыки!
✔️Третье: вышел новый модуль про проектирование баз данных - нормализация, транзакции, основы DWH, индексы.
💬Четвертое: стал активен чат учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества)
—————
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио-резюме
• Доступ к урокам и всем обновлениям останется навсегда
• Фундаментальная база
• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса
Когда перейдете в бот курса, то получите бесплатные открытые уроки по архитектуре и интеграциям. Польза 👇
@studyit_help_bot
Скидка на курс от канала
— 1 000₽ на Stepik по промокоду PYTHONL2
до 28 февраля.
60 065
🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью.
Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее.
Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API.
Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины.
Я уже давно работаю с FireDucks 🦆
Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее.
Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks :
> import fireducks.pandas as pd
Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py
FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API.
Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks.
FireDucks побеждает с отрывом.
⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks
⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo
⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb
⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться:
https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/
#fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource
60 065
⚡️ Surprise
Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода.
Surprise упрощает процесс и позволяет создавать рекомендательные системы с минимальным кодом, предоставляя встроенные алгоритмы, готовый датасет и встроенную оценку модели.
▪ Github
▪ Пример
@pythonl
60 065
⚡️ Surprise
Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода.
Surprise упрощает процесс и позволяет создавать рекомендательные системы с минимальным кодом, предоставляя встроенные алгоритмы, готовый датасет и встроенную оценку модели.
▪ Github
▪ Пример
@pythonl
60 065
"Поступашки — ШАД, Стажировки и Магистратура", - лучше гайд в мире образования и карьеры.
Канал ведут преподаватели Яндекса, ВШЭ и ШАД.
Внутри:
🔺Слив вопросов с собеса в Яндекс
🔺Как бесплатно вкатиться в айти
🔺Подборка топовых магистратур по Data Science
...и еще море полезнейшего контента. Я жалею, что не нашел этот канал раньше.
Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: ⬇️
@postypashki_old
60 065
🖥 reaktiv Python Version PyPI Version License
Если вы работали с современными фронтенд-фреймворками, такими как React, Vue или Angular, вы знакомы с мощью реактивного управления состояниями.
Это магия, лежащая в основе динамических пользовательских интерфейсов и систем реального времени.
Но почему Python должен упускать преимущества реактивности? reaktiv привносит эти преимущества реактивного программирования в ваши Python-проекты.
pip install reaktiv
▪Github
#python #frontend #react #opensource60 065
⭐️ Python 1.0.0 был выпущен 31 год назад
https://www.reddit.com/r/Python/comments/1ibxols/python_100_released_31_years_ago_today/?rdt=38247
