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

Сітка:Machinelearning Росія10 214 Технології та додатки2 192...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 60 075 підписників, посідаючи 2 192 місце в категорії Технології та додатки та 10 214 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 075 підписників.

За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -562, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.76%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.58% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 065 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 153 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
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 07 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.

60 075

Підписники

-824 години

-1237 днів

-56230 день

4 065

Перегляди допису

~ 2 15324 години

~ 2 67248 годин

6.76%

Коефіцієнт залучення

~ 1

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

60 071

🖥 Задача: Что делает эта загадочная функция paradox и почему она называется так?


def paradox(n):
    def f(x):
        return ((x * x) % n + x) % n

    slow = fast = 0
    while True:
        slow = f(slow)
        fast = f(f(fast))
        if slow == fast:
            return slow

print(paradox(31337))

На первый взгляд — простой цикл с двумя указателями: slow и fast. Но на деле это алгоритм Флойда ("заяц и черепаха"), используемый для нахождения цикла в псевдослучайной последовательности. 📌 Функция f(x): Простая квадратичная функция, по сути — генератор псевдослучайных чисел по модулю n. 📌 Что происходит: slow движется на 1 шаг за итерацию: f(x) fast — на 2 шага: f(f(x)) Как только slow == fast, цикл найден — значит, последовательность начала повторяться. 🔍 Почему это парадокс? Потому что вы начинаете с 0, вычисляете кучу якобы "случайных" значений, и внезапно обнаруживаете цикличность в хаосе. Вы не знаете длину цикла, период или точку входа, но находите пересечение без хранения всей истории. 💡 Эта техника используется в: криптографии (Pollard's rho для факторизации), генерации чисел, распознавании псевдопериодов, хаотических системах. 🎯 Челлендж для продвинутых: Измените f(x) на pow(x, 3, n) — как это повлияет на цикл? Реализуйте поиск начала цикла и длины периода, используя Флойда + Брента. Придумайте, как использовать это для взлома слабых генераторов случайных чисел. 🧠 Эта задача не просто про числа — она про границу между случайным и детерминированным.

60 071

🚨 Атака на PyPI, npm и RubyGems: сотни вредоносных пакетов в официальных реестрах 🔍 Исследователи обнаружили массовую кампанию по размещению вредоносных библиотек в популярных экосистемах: 🧪 Что произошло: • На npm опубликованы фейковые версии библиотек вроде Hardhat, крадущие приватные ключи и .env • В PyPI появились клоны requests, urllib3 и др., с вредоносными вставками • В RubyGems — более 700 пакетов, использующих тайпосквоттинг (`activesupportt`, httpartyy и т.д.) 🎯 Цель — разработчики. Пакеты собирают: – мнемоники – приватные ключи – конфиги AWS/GCP – системную информацию 🛡 Что делать: – Проверяй названия пакетов (тайпосквоттинг — главный приём) – Запускай pip audit, npm audit, bundler audit – Используй виртуальные окружения и минимум прав – Подпиши зависимости, где это возможно (например, через Sigstore) 📌 Подробнее

60 071

Давно хотели освоить программирование, но вас останавливала нехватка времени или строгие дедлайны? Тогда советуем обратить внимание на бесплатные курсы Яндекс Лицея по Python, Go и C++ для начинающих. Заниматься на них можно когда и где угодно, ведь уроки доступны онлайн и в них нет дедлайнов! Вас ждут: ✅ Качество: занятия разработаны практикующими экспертами Яндекса. ✅ Свобода: пользуйтесь автоматической проверкой решений и задавайте вопросы через поддержку. ✅ Перспективы: после завершения вы получите уверенную базу для дальнейшего роста, а также сертификат, который пригодится при поступлении в Яндекс Лицей. Не откладывайте на потом — выберите курс и зарегистрируйтесь на сайте!

60 071

🤖 ReasonFlux-Coder — ИИ, который пишет код и сразу проверяет его Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты. Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно. 💡 Что внутри: 🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders. Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска. 🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT) Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought). • Обходит Qwen3-4B • Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8% • Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением 📌 Зачем это нужно: – для автотестирования кода – для CICD пайплайнов – для агентных систем, которые сами проверяют свои решения 📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B @pythonl

60 071

Это реклама открытой технологической конференции от Сбера GigaConf 2025. На ней технари рассказывают сложные вещи о прикладном применение генеративного искусственного интеллекта. Контент конференции будет сложно понять простому обывателю, а разработчиков и членов инженерных команд мы приглашаем пройти регистрацию на сайте. GigaConf 2025 // Москва, 25 июня https://gigaconf.ru/

60 071

🖥 Physics Simulations Набор симуляций физических явлений, написанных на Python с использованием Pygame. Эти симуляции создавались в образовательных целях и охватывают различные концепции, включая: - Законы Ньютона - Гравитацию - Силы и трение - Простую гармоническую модуляцию - И многое другое Для запуска симуляций необходимо установить зависимости:


pip install -r requirements.txt

Затем можно запустить нужный скрипт напрямую, например:


python gravity_sim.py

Каждый файл представляет отдельную симуляцию, сопровождаемую визуализацией с помощью Pygame. 📌 Github @pythonl

60 071

Реально ли совмещать учёбу с работой и жизнью? Совместный онлайн-бакалавриат НИУ ВШЭ и Нетологии как раз даёт такую возможность. Обучение проходит полностью дистанционно, но в очной форме, а значит сохраняется отсрочка от армии, льготы на проезд, доступ к библиотеке и возможность взять образовательный кредит с господдержкой. На первых курсах вы изучите базовые математические и гуманитарные предметы, основы программирования и профильные дисциплины по фулстек-разработке. А с третьего курса выберете углублённый трек: руководитель командой разработки или DevOps-инженер. По итогу обучения освоите 4 языка программирования: Java, Python, JavaScript, Go. Практики будет много — участие в хакатонах, командные проекты и возможность попасть на стажировку в Сбер по ускоренному треку. Получите диплом, который поможет строить карьеру в сильных IT-командах. Учитесь без отрыва от жизни: https://netolo.gy/ebKb Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wZ53dr

60 071

🕵️‍♂️ ExeRay — статический анализатор PE-файлов на Python ExeRay — это удобный инструмент для реверс-инженеров, исследователей безопасности и malware-аналитиков. Он проводит статический анализ исполняемых файлов .exe (PE-файлов) и визуализирует их структуру в удобной форме. 🧩 Что умеет ExeRay: ✅ Анализировать PE-файл и извлекать: - Заголовки, секции, импорты/экспорты - Таблицы ресурсов - Используемые API и библиотеки - Suspicious patterns и аномалии ✅ Генерировать отчёт в HTML ✅ Работает полностью офлайн ✅ Поддержка анализа несколькими методами (pefile + custom парсеры) 📦 Пример использования:


python main.py -f malware.exe

После чего ты получаешь красивый и подробный отчёт по всем ключевым параметрам PE-файла. 💻 Технологии: - Python 3 - pefile, matplotlib, pyvis для графов зависимостей - Простая CLI и понятный код — легко расширить под свои задачи 🧠 Кому подойдёт: - Reverse Engineers - Malware Analysts - Red/Blue Teams - Python-разработчикам, интересующимся PE-структурой и безопасностью 🔥 Если ты работаешь с .exe, и хочешь быстро понять, что внутри — ExeRay сэкономит часы ручного анализа. 📁 Репозиторий: @pythonl

60 071

🐍 Ошибка с изменяемыми значениями по умолчанию»** 🎯 Цель: Найти и объяснить баг, который не вызывает исключений, но ломает логику приложения 📍 Ситуация: У тебя есть функция, которая логирует события с метаданными. По умолчанию метаданные можно не передавать:


def log_event(event, metadata={}):
    metadata["event"] = event
    print(metadata)

На первый взгляд — всё работает. Но при многократных вызовах функции происходит что-то странное:


log_event("start")
log_event("stop")
log_event("error", {"code": 500})
log_event("retry")

👀 Вывод:


{'event': 'start'}
{'event': 'stop'}
{'code': 500, 'event': 'error'}
{'code': 500, 'event': 'retry'}

🔍 Что пошло не так? Почему code: 500 появляется там, где его быть не должно? 🧩 Задача: 1. Найди и объясни источник бага 2. Почему Python не выбрасывает ошибку? 3. Как проверить, что дефолтный аргумент сохраняет состояние между вызовами? 4. Как это исправить безопасно и "по питоновски"? 5. Где ещё может проявиться аналогичный эффект? 🛠 Разбор и решение: 🔸 Причина: Изменяемое значение (`dict`) используется как значение по умолчанию. В Python значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове. То есть metadata={} создаётся один раз и сохраняется между вызовами, если параметр не передан. 🔸 Проверка:

def f(d={}):
    print(id(d))
    d["x"] = 1
    print(d)

f()
f()

Вы увидишь одинаковые id(d) — значит, используется тот же объект. 🔸 Решение (правильный способ):

def log_event(event, metadata=None):
    if metadata is None:
        metadata = {}
    metadata["event"] = event
    print(metadata)

Теперь при каждом вызове создаётся новый словарь, и code: 500 не "протекает" в следующие вызовы. 🔸 Где ещё встречается: - Списки: items=[] - Множества: visited=set() - Объекты пользовательских классов 📌 Вывод: Изменяемые значения по умолчанию — одна из самых частых ошибок в Python. Она не вызывает исключений, но может незаметно повредить данные. Всегда используй None + инициализацию внутри функции для изменяемых типов. @pythonl

60 071

🎯 5 ИИ-проектов, которые ты можешь собрать за выходные Хочешь прокачать навыки ML и Python без математики и Kaggle? Лови 5 готовых идей, которые можно собрать за 1–2 дня: 🔹 Голосовой ассистент — Whisper + GPT + озвучка 🔹 Чат-бот для PDF — LangChain + FAISS + OpenAI 🔹 Генератор картинок — Stable Diffusion + Gradio 🔹 Подписи к фото — BLIP + HuggingFace 🔹 TL;DR бот — BART или GPT для суммаризации текста ✅ Примеры кода ✅ Деплой на HuggingFace / Streamlit ✅ Всё реально собрать за выходные 📎 Забирай гайд — и добавь проекты в резюме: «AI developer: checked» @pythonl

60 071

🐍 Python-библиотеки для Linux-администраторов Набор must-have инструментов, которые помогут автоматизировать системные задачи, управлять файлами, процессами и сетью: 🔸 os — работа с файловой системой, путями, переменными окружения https://docs.python.org/3/library/os.html 🔸 subprocess — запуск внешних команд и управление ими https://docs.python.org/3/library/subprocess.html 🔸 psutil — мониторинг процессов, ресурсов, дисков, сети https://pypi.org/project/psutil/ 🔸 platform — информация об ОС, архитектуре, версии Python https://docs.python.org/3/library/platform.html 🔸 socket — сетевые соединения и сокеты https://docs.python.org/3/library/socket.html 🔸 pwd — доступ к информации о пользователях Unix https://docs.python.org/3/library/pwd.html 🔸 pathlib — удобная работа с путями в ООП-стиле https://docs.python.org/3/library/pathlib.html 🔸 shutil — копирование, удаление, архивация файлов и директорий https://docs.python.org/3/library/shutil.html 🔸 tarfile — создание и извлечение `.tar`-архивов https://docs.python.org/3/library/tarfile.html 📦 Эти модули — основа для написания удобных и мощных CLI-утилит, скриптов и системных инструментов. @pythonl

60 071

Хотите быстро создать своего Telegram-бота? Например: 📊 Бота-аналитика, который собирает данные и строит отчеты 🤖 Бота-переводчика, который поможет общаться с зарубежными коллегами 🎬 Бота-киноэксперта, который подберет фильмы по настроению Какого бы помощника вы ни хотели запустить, это можно легко сделать в облаке без настройки серверов и затрат на инфраструктуру. Облачный провайдер Cloud․ru расскажет на бесплатном вебинаре 5 июня, как создать бота в облаке и какие компоненты для этого нужны. Будет демо — в прямом эфире эксперт покажет процесс и ответит на вопросы. Зарегистрироваться на вебинар🖱

60 071

🎙️ Voice Extractor — мощный open-source инструмент для извлечения и разметки голоса из многофайлового аудио Если у тебя есть подкасты, интервью или многоголосые записи — этот инструмент выделит каждого говорящего и превратит всё в чистые датасеты для TTS или анализа. 🔧 Что умеет: • Диаризация: разделение голосов с помощью Pyannote • Удаление перекрытий: исключает участки с одновременной речью • Транскрипция: генерирует текст аудио • Изоляция голоса: можно вырезать только одного говорящего • Многоязычность: работает не только с английским 🎯 Зачем использовать: • Создание кастомных TTS-моделей • Анализ подкастов, лекций и интервью • Построение голосовых ассистентов 🚀 Как запустить:


git clone https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor.git
cd Voice_Extractor
pip install -r requirements.txt
python extract_voice.py --file_path your_audio_file.mp3

📎 GitHub: https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor @pythonl

60 071

🖥 Гайд по ускорению Python, который реально стоит прочитать 🔥 Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах. Внутри: • Как искать bottleneck'и и профилировать код • Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy • Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars • Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам • Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka ⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production. 📌 Полная версия онлайн @pythonl

60 071

🖥 Хитрая задача на Python для продвинутых: словарь, который работает как список Представь структуру данных, которая: • работает как dict — доступ по ключу • работает как list — доступ по индексу • сохраняет порядок вставки • поддерживает .index(key) и .key_at(i) 📌 Задача: Реализуй класс IndexedDict, который делает всё это. 🔍 Пример использования:


d = IndexedDict()
d["a"] = 10
d["b"] = 20
d["c"] = 30

print(d["a"])        # 10
print(d[0])          # 10
print(d[1])          # 20
print(d.key_at(1))   # "b"
print(d.index("c"))  # 2

for k in d:
    print(k, d[k])   # перебор по ключам

⚠️ Подвох: • Просто наследовать dict не получится — d[0] будет интерпретироваться как ключ, а не индекс • Придётся реализовать двойную логику доступа вручную • Нужно корректно поддержать __iter__, __getitem__, __len__ и др. ✅ Решение: ```python from collections.abc import MutableMapping class IndexedDict(MutableMapping): def __init__(self): self._data = {} self._keys = [] def __getitem__(self, key): if isinstance(key, int): real_key = self._keys[key] return self._data[real_key] return self._data[key] def __setitem__(self, key, value): if key not in self._data: self._keys.append(key) self._data[key] = value def __delitem__(self, key): if key in self._data: self._keys.remove(key) del self._data[key] def __iter__(self): return iter(self._keys) def __len__(self): return len(self._data) def index(self, key): return self._keys.index(key) def key_at(self, idx): return self._keys[idx] ``` 📈 Зачем это нужно: • Отличная тренировка на переопределение магических методов • Часто встречается в фреймворках (Pandas, SQLAlchemy) • Тестирует знание ABC-классов (`collections.abc.MutableMapping`) • Полезно для построения кастомных структур данных Хочешь версию с `__contains__`, `__reversed__`, типизацией и сериализацией — пиши 💬 @pythonl

60 071

Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные 7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер. В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным. Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.

60 071

🚀 TG_AutoPoster — бот для автоматической пересылки постов из групп ВКонтакте в ваш Telegram: канал, чат или личку. 📌 Что умеет: • Автоматически публикует записи из заданных групп ВК в Telegram • Настраивается через файл config.yaml: логин/пароль или токен VK + данные Telegram API • Поддерживает прокси (SOCKS5) — для обхода блокировок • Гибко настраиваемый интервал проверки новых постов (по умолчанию — 1 час) • Фильтрует записи по чёрному списку и стоп-словам • Добавляет заголовки и футеры с поддержкой Markdown • Работает в Docker — легко разворачивается на сервере TG_AutoPoster — готовое решение для автоматического кросспостинга из ВК в Telegram 💬 ▪ Github @pythonl

60 071

🖥 Топ Python-библиотек для работы с PDF Работаешь с PDF в Python? Вот подборка лучших библиотек, которые помогут извлекать текст, редактировать, создавать и анализировать PDF-документы. Каждая из них имеет свои сильные стороны 👇 📌 PyPDF2 — для чтения, разделения, объединения, поворота и модификации PDF 🔗 https://github.com/py-pdf/pypdf ⛏ PDFMiner — извлекает текст, структуру и метаинформацию из PDF (в том числе со шрифтами и координатами) 🔗 https://github.com/pdfminer/pdfminer.six 📊 ReportLab — создание PDF-файлов с графиками, таблицами, стилями и вёрсткой 🔗 https://www.reportlab.com/opensource/ 🌐 PyPDFium2 — быстрый рендеринг и извлечение изображений с помощью движка PDFium 🔗 https://pypi.org/project/pypdfium2/ 🛠 pdfplumber — удобное извлечение текста, таблиц и координат объектов 🔗 https://github.com/jsvine/pdfplumber 📄 PyMuPDF (fitz) — быстрая и мощная библиотека для анализа, рендеринга и аннотирования PDF 🔗 https://github.com/pymupdf/PyMuPDF 🔜 Примеры по работе с библиотеками Используй их вместе или по отдельности — в зависимости от того, нужно ли тебе распарсить текст, извлечь таблицу, отрендерить страницу или сгенерировать отчёт. @pythonl #Python #PDF #PyPDF2 #PDFMiner #ReportLab #pdfplumber #PyMuPDF #PyPDFium2 #DevTools #PythonDev #OpenSource

60 071

🧪 Microsoft представляет Pyrona — экспериментальный проект для безопасной конкуренции в Python! 🔧 Разработан в рамках Project Verona, Pyrona исследует, как принципы владения и управления памятью (в духе Rust) можно адаптировать для динамического языка, такого как Python. 🌀 Что такое Pyrona? • Прототип модифицированного Python без GIL (Global Interpreter Lock) • Использует идеи из Verona и FrankenScript — toy-языка с проверками владения и безопасности • Вводит динамическое региональное владение и глубокую неизменяемость объектов 🚀 Зачем это нужно? С приближением PEP 703 (Python без GIL) возникает угроза гонок данных. Pyrona предлагает решение: ✅ Безопасная многопоточность ✅ Динамические гарантии корректности ✅ Поддержка привычной экосистемы Python 🔍 Детали: • Поддерживает эксперименты с субинтерпретаторами (PEP 684) • Публикация на PLDI 2025: *Dynamic Region Ownership for Concurrency Safety* • Активное участие Гвидо ван Россума и команды Faster CPython 🧠 Pyrona — это не продакшен-язык, а платформа для будущего безопасного и многопоточного Python. 🔗 Подробнее 🔗 Github @pythonl