uk
Feedback
Python/ django

Python/ django

Відкрити в Telegram

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 60 101 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 60 101 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 06 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.

60 101
Підписники
-824 години
-1237 днів
-56230 день
Архів дописів
🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито 25 сентября(в четверг) в 19:00 по мск приходи он
🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито 25 сентября(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

🎬 HomeTube - Удобный загрузчик видео для вашего HomeLab HomeTube предлагает простой веб-интерфейс для загрузки видео с различных платформ, включая YouTube, с автоматической организацией файлов для медиа-серверов, таких как Plex и Jellyfin. Идеальное решение для интеграции любимых видео в локальный медиаплеер. 🚀Основные моменты: - 🎯 Загрузка видео в высоком качестве с автоматической организацией - 📱 Доступ через веб-интерфейс с любого устройства в сети - 🚫 Поддержка блокировки рекламы и спонсоров - 🍪 Возможность разблокировки ограниченного контента с помощью cookies - ⚙️ Поддержка более 1800 платформ 📌 GitHub: https://github.com/EgalitarianMonkey/hometube @pythonl #python

🚀 Улучшаем взаимодействие с Claude Code cc-sessions — это инструмент, который оптимизирует работу с Claude Code, устраняя его основные недостатки. Он обеспечивает контроль над процессом программирования, заставляя Claude сначала обсуждать изменения, прежде чем вносить их в код. 🚀Основные моменты: - Обеспечивает управление состоянием и памятью о задачах. - Устраняет случайные изменения в коде. - Сохраняет контекст между сессиями. - Принуждает к обсуждению перед реализацией изменений. 📌 GitHub: https://github.com/GWUDCAP/cc-sessions #python

Программируешь на Python? Попробуй оживить робота своим алгоритмом и поборись за призовой фонд в 10 250 000 рублей на True Te
Программируешь на Python? Попробуй оживить робота своим алгоритмом и поборись за призовой фонд в 10 250 000 рублей на True Tech Champ 2025. True Tech Champ 2025 — это третий всероссийский чемпионат по программированию от МТС с онлайн-этапами отбора и грандиозным шоу-финалом в Москве. Тебя ждут два трека — выбирай: I. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 рублей]. Если классический олимпиадный формат — твоя стихия, этот трек для тебя. Блесни математическими навыками, покажи скилы в работе со структурами данных и написании алгоритмов — и окажись выше соперников в турнирной таблице. II. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 рублей]. Запрограммируй робота на скоростное прохождение лабиринта в симуляторе и пройди в финал. На финале участники встретятся офлайн и сразятся на четырех уровнях с полосой препятствий, вспышками света, лазерами и другими препятствиями. Трек будет интересен начинающим и опытным разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только. Подробности на сайте. Регистрация открыта до 20 октября.

🖥 Новинка: `pyx` — Python-native пакетный реестр от Astral (в Beta) Что такое `pyx`: - Python-native registry, часть платфор
🖥 Новинка: `pyx` — Python-native пакетный реестр от Astral (в Beta) Что такое `pyx`: - Python-native registry, часть платформы Astral и продвинутый бэкенд для uv. - Обеспечивает более быструю, безопасную и GPU-осознанную работу с пакетами (как приватными, так и публичными, включая PyPI и PyTorch). Почему это важно: - Следует философии Astral: поддержка open-source, без превращения инструментов в конкурирующие SaaS-продукты. - Первый шаг к вертикальной интеграции с существующими open-source инструментами. - Уже в бета-версии с ранними партнёрами — Ramp, Intercom и fal. Впечатление: pyx выглядит как обдуманный, open-source-ориентированный подход к packaging infrastructure, который может сделать разработку Python-экосистемы быстрее и мощнее. https://simonwillison.net/2025/Aug/13/pyx/#atom-tag @pythonl

🖥 Полезный совет по ускорению Python-кода Многие считают, что list comprehension всегда оптимален. Но при больших объёмах данных связка map + filter может быть быстрее: она выполняется на уровне C и не создаёт лишних промежуточных структур. Когда нужно одновременно фильтровать и преобразовывать элементы, map + filter часто выигрывает по скорости.

def transform(x):
    return x * x

data = range(10_000_000)

# Медленнее: создаём лишние промежуточные объекты
res1 = [transform(x) for x in data if x % 2 == 0]

# Быстрее: map и filter не создают лишних списков
res2 = list(map(transform, filter(lambda x: x % 2 == 0, data)))

print(res1[:5], res2[:5])

🆕 PDF Arranger — лёгкий и удобный инструмент для работы с PDF. ✨ Возможности: - Объединение и разделение файлов - Поворот и
🆕 PDF Arranger — лёгкий и удобный инструмент для работы с PDF. ✨ Возможности: - Объединение и разделение файлов - Поворот и обрезка страниц - Перестановка и удаление страниц - Интуитивный drag-and-drop интерфейс 💻 Доступен для Linux, Windows (включая портативную версию) и BSD. Полностью опенсорс (GPL-3.0). Идеален, если нужно быстро подготовить PDF к печати или презентации — без сложных настроек. 📌 GitHub #PDF #opensource #Linux #devtools @pythonl

👩‍💻 Vicinity — легковесное хранилище векторов с поддержкой гибких бэкендов для поиска ближайших соседей! 🌟 Он предоставляе
👩‍💻 Vicinity — легковесное хранилище векторов с поддержкой гибких бэкендов для поиска ближайших соседей! 🌟 Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для выполнения поиска ближайших соседей, поддерживая различные бэкенды и методы оценки. Основная цель Vicinity — унифицировать взаимодействие с различными методами поиска ближайших соседей, устраняя необходимость изучения отдельных интерфейсов для каждого из них. 🌟 Ключевые особенности Vicinity включают минимальные зависимости, высокую производительность, поддержку динамического обновления данных (вставка и удаление элементов), сериализацию для сохранения и загрузки хранилищ векторов, а также простоту использования. Поддерживаемые бэкенды включают BASIC, HNSW, FAISS, ANNOY, PyNNDescent и другие, каждый из которых предлагает свои параметры настройки для оптимизации поиска. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

⌨️ Как вырасти до Мидла или Синьора в два раза быстрее? 👨‍💻Просто хорошо работать работу не достаточно. Ты делаешь то, что
⌨️ Как вырасти до Мидла или Синьора в два раза быстрее? 👨‍💻Просто хорошо работать работу не достаточно. Ты делаешь то, что нужно компании, а не то, что повысит твой грейд Лучший способ вырасти — это персональный план развития от Senior-инженера из БигТеха. Вот как все работает: 1️⃣ Мок-интервью 1-на-1: Час реалистичного собеса с Senior-инженером из Иннотеха, Сбера или другого бигтеха 2️⃣ Честный фидбек: созвонимся и расскажем твои точки роста, оценим грейд и потенциальный уровень зарплаты 3️⃣Персональный план развития: не просто «учите алгосы», а роадмап с конкретными темами, который приведет тебя к желаемому грейду или офферу Мы в ШОРТКАТ провели уже почти 1000 таких мок-интервью и получили оценку 4.9/5, поэтому знаем о чем говорим. 📈 Да, и все это за 900 рублей. Почему так дешево? Мы хотим, чтобы у каждого была возможность проверить в деле наш сервис, а потом уже доверить нам свое развитие. Переходи в нашего бота и забирай свой мок за 900 рублей → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

⚡️ Hexora — статический анализ Python-скриптов на вредоносные паттерны Что это: - Ищет опасные конструкции в Python-коде: чтение буфера обмена, exec/eval (включая обфускации), подозрительные импорты (pickle, ctypes, marshal), загрузку бинарей, длинные base64/hex-строки и т. п. - Полезен для аудита зависимостей (supply chain), проверки скриптов из Pastebin/GitHub, triage после инцидентов и ревью пакетов из PyPI. Быстрый старт:

pip install hexora            # или: uv tool install hexora
hexora --help

# Проверить одиночный файл
hexora audit path/to/script.py

# Проверить каталог (с удобным выводом)
hexora audit --output-format terminal ./resources/test/

# Аудит пакетов из venv (и фильтрация шумных правил)
hexora audit \
  --exclude HX5020,HX5030,HX5040,HX5050,HX5060 \
  --min-confidence high \
  .venv/lib/python3.11/site-packages/
🔗Github

🎙️ VibeVoice: Инновационная модель TTS для длинных разговоров VibeVoice — это передовая система синтеза речи, способная гене
🎙️ VibeVoice: Инновационная модель TTS для длинных разговоров VibeVoice — это передовая система синтеза речи, способная генерировать выразительное аудио для длительных разговоров, включая подкасты. Она решает проблемы традиционных TTS-систем, обеспечивая высокую согласованность голосов и естественное взаимодействие между несколькими спикерами. 🚀 Основные моменты: - Синтезирует речь до 90 минут с 4 различными спикерами. - Использует токенизаторы непрерывной речи для повышения эффективности. - Поддерживает высокое качество звука при низкой частоте кадров. - Применяет диффузионные модели для понимания контекста и потока диалога. 📌 GitHub: https://github.com/microsoft/VibeVoice @pythonl

🔥 Совет по Python: неожиданное поведение с изменяемыми аргументами по умолчанию Если в функции задать аргумент по умолчанию как list или dict, то этот объект создаётся один раз — при определении функции. Из-за этого все вызовы будут делить один и тот же объект, что часто приводит к багам. Правильный способ — использовать `None` и создавать новый объект внутри функции.

def bad_append(x, data=[]):
    data.append(x)
    return data

print(bad_append(1))    # [1]
print(bad_append(2))    # [1, 2]  <-- неожиданно!


def good_append(x, data=None):
    if data is None:
        data = []
    data.append(x)
    return data

print(good_append(1))   # [1]
print(good_append(2))   # [2]
Используйте этот приём, чтобы не попасться на скрытые баги с аргументами по умолчанию.

📘 На Stepik вышел курс — «LangChain: с нуля до продакшн LLM-приложений» Нужен не игрушечный бот, а воспроизводимый RAG-пайпл
📘 На Stepik вышел курс«LangChain: с нуля до продакшн LLM-приложений» Нужен не игрушечный бот, а воспроизводимый RAG-пайплайн с метриками и сервисом? Этот курс — про путь «ноутбук → FastAPI → прод». 🔍 Что вы получите • RAG по PDF с цитированием источников и гибридным поиском (классический + векторный); контроль галлюцинаций через метрики • Инструменты и агенты для анализа данных: Pandas-задачи, структурированный JSON-вывод под отчёты/дашборды • Продакшн-контур: FastAPI-сервис, логирование латентности/токенов, PromptOps (версии/A/B), базовый SLA-мониторинг 🎓 Сертификат по завершении — можно добавить в резюме или LinkedIn 🚀 Начните сегодня и получите скидку 25% в течение 24 часов 👉 Пройти курс на Stepik

🖥 Python trick: группировка с помощью itertools.groupby Иногда при работе с коллекциями в пайтон нужно быстро сгруппировать данные по ключу и при этом не писать громоздкий цикл с проверками. В таких случаях можно использовать модуль итэртулз и функцию группбай. Она позволяет превратить список в словарь с удобной структурой, где каждый ключ сразу содержит все связанные элементы. Это сильно экономит строки кода и делает его чище.


from itertools import groupby
from operator import itemgetter

data = [
    {"category": "A", "value": 10},
    {"category": "B", "value": 20},
    {"category": "A", "value": 30},
    {"category": "B", "value": 40},
]

 сортировка обязательна перед groupby
data.sort(key=itemgetter("category"))

grouped = {
    key: list(group) for key, group in groupby(data, key=itemgetter("category"))
}

print(grouped)

Диски в облаке — это базовая функциональность. Для пользователя всё просто: приаттачил к ВМ и всё заработало. Но как это устр
Диски в облаке — это базовая функциональность. Для пользователя всё просто: приаттачил к ВМ и всё заработало. Но как это устроена работа с i/o на стороне провайдера? Инженеры MWS Cloud Platform ⬜️ делятся своим опытом работы с фреймворком SPDK: ⏺️чем он лучше работы через QEMU или ядро Linux; ⏺️какие фичи пришлось дописывать самим; ⏺️как довели фреймворк до продакшена и даже отдали часть изменений в апстрим. ⏩️Загляните внутрь дисковой подсистемы облачного провайдера — читайте статью.

🖥 rest-filters — фильтрационный бэкенд для Django REST framework Что это: Новый инструмент для фильтрации в DRF, который рас
🖥 rest-filters — фильтрационный бэкенд для Django REST framework Что это: Новый инструмент для фильтрации в DRF, который расширяет возможности стандартного django-filter. Особенности - Использует serializer-поля для разбора и валидации (без Django-форм и виджетов) - Поддержка группировки фильтров для гибкой логики - Constraint system — проверка взаимозависимостей между параметрами - Вложенные фильтры (nested filters) для работы со сложными структурами Последний релиз — v0.6.0 (21 августа 2025) - Возможность указывать группу по умолчанию для всего FilterSet (в том числе глобально) - Поддержка subgroups для более сложных связей между фильтрами - Новый метод FilterSet.get_combinator() для динамического выбора способа объединения фильтров - ⚠️ Breaking change: теперь Entry нельзя создавать без указания группы Почему стоит попробовать Если стандартные фильтры Django REST кажутся ограниченными, rest-filters даёт: - фильтрацию через сериализаторы, - сложные сценарии с группировками и вложенностью, - гибкость и расширяемость. 🔗 Репозиторий: https://github.com/realsuayip/rest-filters @pythonl

ИИ помощник сделает твое онлайн собеседование успешным. Наши пользователи получают офферы. Зайти и скачать бесплатную версию
ИИ помощник сделает твое онлайн собеседование успешным. Наши пользователи получают офферы. Зайти и скачать бесплатную версию на ПК. Поможет пройти техническое и поведенческое интервью. Мгновенные ответы. Ты получишь приглашение на работу.

Отличный курс для тех, кто хочет разобраться в нейронках с нуля от Андрея Карпати (OpenAI/Tesla). Внутри бесплатная серия лек
Отличный курс для тех, кто хочет разобраться в нейронках с нуля от Андрея Карпати (OpenAI/Tesla). Внутри бесплатная серия лекций на YouTube (и репа на GitHub), где ты с нуля учишься собирать нейронки. Всё максимально hands-on: Автор не просто рассказывает теорию, а пишет код вместе с тобой — от самых азов до тренировки сетей. https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/ @pythonl

🖥 Что такое псевдослучайность в Python Когда мы используем модуль random, числа выглядят случайными, но на самом деле они вычисляются по алгоритму. Поэтому такие числа называют псевдослучайными. Главное: - Если задать одинаковый seed (зерно), генератор выдаст одинаковую последовательность. Это удобно для тестов и экспериментов — результат можно воспроизвести. - Алгоритм по умолчанию — Mersenne Twister. Он быстрый и подходит для моделирования, но не годится для безопасности. - Для генерации паролей, токенов и других защищённых данных нужно использовать модуль secrets, который делает случайность криптографически стойкой. Просто правило: - Для экспериментов → random с фиксированным seed. - Для безопасности → secrets.

Пример работы seed
import random

random.seed(42)
print([random.random() for _ in range(3)])

random.seed(42)
print([random.random() for _ in range(3)])   те же числа

Криптографически безопасные значения
import secrets
print(secrets.token_hex(8))
print(secrets.randbelow(10))

🖥 PlutoPrint — быстрое создание PDF и PNG из HTML с помощью Python PlutoPrint — это лёгкая и удобная библиотека на Python дл
🖥 PlutoPrint — быстрое создание PDF и PNG из HTML с помощью Python PlutoPrint — это лёгкая и удобная библиотека на Python для генерации качественных PDF и изображений напрямую из HTML или XML. Она основана на мощном рендеринг-движке PlutoBook, что делает её идеальной для отчетов, счетов, билетов и визуализаций. Основные возможности Поддержка PDF и PNG – можно создавать как статичные изображения, так и печатные документы из Простота установки и использования — установка через pip install plutoprint; пример для командной строки: plutoprint input.html output.pdf --size=A4 🟠 Github @pythonl