Библиотека питониста | Python, Django, Flask

Відкрити в Telegram

Все самое полезное для питониста в одном канале. Учиться у нас: clc.to/6e5Csg Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot По рекламе: @proglib_adv РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36 #WXSSA

Сітка:Книги для программистов Росія16 885 Технології та додатки3 446...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека питониста | Python, Django, Flask

Канал Библиотека питониста | Python, Django, Flask (@pyproglib) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 37 503 підписників, посідаючи 3 446 місце в категорії Технології та додатки та 16 885 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 37 503 підписників.

За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -175, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.56%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.82% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 461 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 058 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як питониста, навигация, буст, строка, api.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все самое полезное для питониста в одном канале. Учиться у нас: clc.to/6e5Csg Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot По рекламе: @proglib_adv РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36 #WXSSA”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 серпня, 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.

37 503

Підписники

-524 години

-357 днів

-17530 день

2 461

Перегляди допису

~ 1 05824 години

~ 1 30448 годин

6.56%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

37 503

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих» Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий! 🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE 🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы 🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции 🐍 Часть 4: Методы работы со строками 🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями 🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей 🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами 🐍 Часть 8: Методы работы со множествами 🐍 Часть 9: Особенности цикла for 🐍 Часть 10: Условный цикл while 🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами 🐍 Часть 12: Анонимные функции 🐍 Часть 13: Рекурсивные функции 🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы 🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой 🐍 Часть 16: Регулярные выражения 🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга 🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование 🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм 🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter 🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame 🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite 🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask 🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy 🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

37 503

💻 Tiny8 — минималистичный набор Python инструментов для изучения основ компьютеров Tiny8 — это лёгкий toolkit, который позволяет понять, как компьютер работает изнутри: от моделей памяти и простейшего ассемблера — до структур данных и визуализации выполнения. Что в нём классного:

— Никаких лишних зависимостей — только чистая логика. — Минималистичный дизайн, понятный даже новичкам. — Можно экспериментировать, менять, ломать и смотреть, что произойдёт. — Визуализация помогает «увидеть» процесс выполнения инструкций.

💻 Если когда-то хотелось написать «свой компьютер в 200 строках» — это тот самый вход. 🔗 Github 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы 🐸 Библиотека питониста #буст

37 503

Repost from Proglib.academy | IT-курсы

🤔 У большинства разработчиков уже есть подписки на IDE, GitHub Copilot, Claude, ChatGPT или облачные сервисы.

Логично, что обучение тоже постепенно приходит к той же модели: не покупать отдельный курс под каждую новую тему, а иметь доступ ко всей библиотеке и выбирать, что актуально именно сейчас.

Такой формат недавно появился и в Proglib Academy. Вместо одного курса — доступ сразу ко всей библиотеке и новым материалам, которые появляются в подписке 😎 🔗 Подробнее 🏃‍♀️ Proglib Academy

37 503

Кажется, у онлайн-обучения появился формат, которого давно не хватало 👇

37 503

🐍 Если устали каждый раз искать синтаксис списков, словарей, try/except или вспоминать параметры встроенных функций — пригодится эта актуальная шпаргалка по Python. 🔜 Внутри собраны основные конструкции языка: типы данных, циклы, функции, ООП, работа с файлами, обработка исключений, type hints, стандартная библиотека и другие темы, к которым разработчики возвращаются почти каждый день. Полезно как новичкам, так и тем, кто давно пишет на Python, но хочет держать все ключевые конструкции под рукой. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

37 503

One Day Offer для Python-разработчиков!💚 15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️ Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой. Чем предстоит заниматься: ✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода Встречаемся 15 августа онлайн. Регистрируйся по ссылке

37 503

🦆 Ducky: универсальный инструмент для сетей и безопасности Открытое, кроссплатформенное desktop-приложение для сетевых инженеров, студентов и энтузиастов, которое объединяет ключевые сетевые утилиты в одном удобном интерфейсе. Основные возможности: ♓️ Multi-Protocol Terminal — SSH, Telnet и Serial (COM) в современном таб-интерфейсе. ♓️ SNMP Topology Mapper — автоматическое обнаружение сети с пингом и SNMP-сканированием, интерактивная карта устройств. ♓️ Network Diagnostics — Subnet Calculator, Ping, Traceroute, многопоточный Port Scanner. ♓️ Security Toolkit — поиск CVE из NIST, проверка паролей, расчёт хэшей (MD5, SHA1, SHA256, SHA512). ♓️ Rich-Text Notepad — заметки с форматированием и авто-сохранением прямо в приложении. ♓️ Customizable UI — светлая/тёмная темы, настройка терминала, шрифтов и цветов. 📱 Ссылка на GitHub 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

37 503

One Day Offer: заходи в команду, которая двигает финансы на терабайтах данных! 🔥 На связи блок «Финансы» в Сбере! Мы строим системы, которые автоматизируют казначейство, риск‑менеджмент, отчётность — и добавляем AI для точных прогнозов. На One Day Offer мы хотим найти коллег сразу в 3 продуктовые команды. Базовый стек и уровень задач одинаковы — выбирай направление по душе: ✔️ BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL‑оптимизации, DWH/Data Lake. ✔️ Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами. От тебя ждём: Python от 5 лет, экспертный SQL, PySpark, SOLID/asyncio, HDFS/Kafka. 👉 Регистрируйся по ссылке. Встречаемся 8 августа!

37 503

📱 330× быстрее: четыре способа ускорить Python-код Если ваш Python-код медленный, а нужен быстрый — есть много стратегий ускорения: от распараллеливания до компилируемых расширений. Но если использовать только один подход, легко упустить серьёзный потенциал. ✅ Вместо этого полезно думать в терминах практик — каждая из которых: — Ускоряет код по-своему; — Требует отдельных навыков; — Работает как по отдельности, так и в сочетании. В статье показан реальный пример, где применяются четыре практики: ✅ Efficiency — устранение лишних и повторяющихся вычислений (+2×). ✅ Compilation — использование компилируемого языка и обход его ограничений (+10×). ✅ Parallelism — задействование нескольких ядер. ✅ Process — рабочие процессы, приводящие к более быстрому коду. 📖 Читаем подробно 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

37 503

Repost from Proglib.academy | IT-курсы

😱 Знакомо? Лимит уже закончился, а задача всё ещё не готова. Часть токенов могла уйти на повторное чтение файлов, лишний контекст и неудачные попытки. ⚡️ Этому посвящён отдельный блок курса «ИИ для разработчиков». Вы разберёте расходы на собственных проектах, сравните подходы и найдёте места, где агент выполняет лишнюю работу.

В итоге станет понятнее, сколько ресурсов выделять на запуск, когда его останавливать и в какой момент лучше изменить подход 🔍

До 31 июля курс можно купить со скидкой, а все материалы останутся в бессрочном доступе. 🔗 Узнать подробности о курсе 🏃‍♀️ Proglib Academy

37 503

Куда на самом деле уходят токены во время агентного кодинга? ⚡️

37 503

🆕 pip 26.2: флаг --only-deps закрывает боль которая длилась 16 лет Есть проект — Flask API, скрипт, бэкенд. Не пакет для PyPI, просто приложение. Как поставить его зависимости на сервер? Раньше: pip install -r requirements.txt (надо вручную поддерживать), или pip install . (ставит сам проект как пакет что не нужно), или хаки вроде pip install $(python setup.py egg_info | ...). Теперь — просто:


pip install --only-deps .

Читает зависимости из pyproject.toml и ставит их. Сам проект не трогает. Выходит в конце июля вместе с pip 26.2. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

37 503

CPython ABI: что означают теги в именах wheel-файлов и почему это важно Когда pip устанавливает пакет, он выбирает нужный wheel по имени файла. Разобраться в этих тегах — значит понять почему одни пакеты устанавливаются, а другие нет. 📦 Анатомия имени wheel-файла

cryptography-48.0.0-cp311-abi3-macosx_10_9_universal2.whl
              ↑       ↑     ↑    ↑
          версия   python  abi  платформа

· py3-none-any — чистый Python, работает везде · cp314-cp314 — только CPython 3.14, версия-специфичный ABI · cp311-abi3 — CPython 3.11+, стабильный ABI (работает на 3.11 и новее) 🔤 API vs ABI — в чём разница API — что написано в заголовочном файле (`Python.h`): сигнатуры функций, макросы, типы. ABI — что реально в скомпилированном бинарнике: имена символов, смещения полей в структурах, размеры. Две библиотеки с разными ABI несовместимы — и падение может быть молчаливым. 🔑 Три уровня ABI в Python · cp3XY — версия-специфичный ABI. Один wheel на каждый Python. Нужно выпускать новый каждый год. · abi3 — стабильный ABI. Один wheel для Python 3.X и всех новых версий. Но не работает на free-threaded Python. · cp3XYt — ABI free-threaded Python (без GIL). Отдельные теги: cp313t, cp314t. ⚡ Почему free-threaded Python сломал abi3 В GIL-версии структура PyObject выглядела так:


struct PyObject {
    Py_ssize_t ob_refcnt;  // байт 0
    PyTypeObject *ob_type; // байт 8
};

В free-threaded версии (Python 3.14+):


struct PyObject {
    uintptr_t ob_tid;       // id потока-владельца
    uint16_t ob_flags;
    PyMutex ob_mutex;       // per-object lock
    uint8_t ob_gc_bits;
    uint32_t ob_ref_local;  // локальный счётчик ссылок
    Py_ssize_t ob_ref_shared; // атомарный счётчик
    PyTypeObject *ob_type;  // теперь на другом смещении!
};

ob_type переехал — wheel скомпилированный под старую раскладку прочитает не те байты. Crash или тихая порча памяти. 🆕 Python 3.15: новый стабильный ABI abi3t PyObject стал непрозрачным (opaque struct) — нельзя обращаться к полям напрямую, только через функции API. Это скрывает детали реализации и делает возможным один wheel для обеих сборок. Стратегия для мейнтейнеров:

Python 3.12-3.13 → cp312-abi3 (один wheel)
Python 3.14      → + cp314t (free-threaded)
Python 3.15+     → cp315-abi3.abi3t (оба в одном)

Итого: тег в имени wheel = гарантия совместимости на уровне бинарного кода. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

37 503

Repost from Proglib.academy | IT-курсы

😳 Documentation Driven Development звучит как ещё один модный термин. Пока не попробуешь объяснить свой проект AI. Агент работает только с тем контекстом, который ему дали. Если документация неполная или устарела, он начинает додумывать — отсюда появляется неверный код. 🔘 На курсе «ИИ для разработчиков» эту тему разбирает Арсений Харланов. Он покажет, как подготовить документацию и контекст, чтобы агент понимал архитектуру проекта, ограничения и связи между компонентами. Также разберём, как выбирать модель под задачу: Claude, DeepSeek, Qwen и другие ✏️

Впереди 7 недель работы со своим репозиторием. Вебинары проходят вживую и остаются в записи.

Стартуем 31 августа. До конца июля можно присоединиться по ранней цене, а доступ к материалам останется бессрочным 😀 🔗 Посмотреть, что будет на курсе 🏃‍♀️ Proglib Academy

37 503

🎹 Хорошая документация теперь нужна не только команде. Ниже — почему без неё проект начинает жить своей жизнью 👇

37 503

20 функций itertools: отсортированы по тому как часто реально нужны itertools импортируют все, но используют 3-4 функции. Вот полный список отсортированный по полезности — не как в документации. 🔥 Используешь постоянно · chain(it1, it2) — склеить несколько итерируемых в одну · chain.from_iterable(nested) — разгладить вложенный список лениво · islice(it, start, stop) — срез итератора (без отрицательных индексов) · compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) — фильтр по булевой маске → A, C, E, F · filterfalse(pred, it) — противоположность filter(), где предикат False 🙂 Используешь периодически · starmap(pow, [(2,5),(3,2)]) — применить функцию с распаковкой кортежей · pairwise([1,2,3]) — скользящие пары: (1,2),(2,3) — Python 3.10+ · batched(range(10), 3) — разбить на чанки фиксированного размера — Python 3.12+ · groupby(items, key=func) — группировка (данные должны быть отсортированы!) · accumulate(nums, func) — накопительные суммы или любая бинарная функция · takewhile(pred, it) — брать пока предикат True · dropwhile(pred, it) — пропускать пока предикат True, потом всё остальное 🤔 Знаешь но редко тянешься · tee(it, n=2) — разделить один итератор на n независимых · zip_longest(a, b, fillvalue=None) — zip до самого длинного, заполняя пропуски · combinations(items, r) — все комбинации без повторений · combinations_with_replacement('AB', 2) — комбинации с повторениями: AA, AB, BB · permutations(items, r) — все перестановки, порядок важен 😴 Скорее забыл что существует · product(a, b) — декартово произведение = вложенные for-циклы · count(start, step) — бесконечный счётчик, удобно с zip() · cycle([1,2,3]) — бесконечно повторять итерируемое (хранит копию!) · repeat(10, times=3) — повторить объект n раз pairwise и batched — две которые большинство не знает, хотя именно они убирают кучу boilerplate кода. Согласны? 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

37 503

Repost from Proglib.academy | IT-курсы

🤢 Чем больше разработчиков в команде начинают пользоваться Claude Code, тем заметнее одна проблема: кодовая база перестаёт выглядеть как работа одной команды. Где-то есть тесты, где-то их забыли. Где-то агент следует архитектуре проекта, где-то предлагает решение, которое с ней не сочетается. ⚠️ И это не проблема Claude Code. Он просто следует тому контексту, который получает от каждого разработчика. Сегодня покажем, как передать AI инженерный контекст команды и не превратить его внедрение в ещё один источник хаоса. 🗓 23 июля, 19:00 МСК Бесплатно. 60 минут доклада + 30 минут вопросов. 🔗 Занять место на вебинаре и разобраться, почему так происходит 🏃‍♀️ Proglib Academy

37 503

Хороший разбор для тех, кто уже использует Claude Code в команде или только собирается его внедрять 🛸