Python RU
Відкрити в Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 12 330 підписників, посідаючи 10 182 місце в категорії Технології та додатки та 52 333 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 330 підписників.
За останніми даними від 26 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -33, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.50%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.15% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 925 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 388 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як api, docker, github, sql, linux.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 жовтня, 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.
12 330
Підписники
-224 години
-17 днів
-3330 днів
Архів дописів
12 330
🐍 Распаковка списков и кортежей в Python
Значения последовательности можно сразу распределить по переменным:
a, b, c = (1, 2, 3)
a, b, c = [1, 2, 3]
В обоих случаях результат одинаковый:
```python
a == 1
b == 2
c == 3
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
# first = 1
# middle = [2, 3, 4]
# last = 5
a, b = b, a12 330
Rust, который наконец становится понятным 🦀
Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли?
Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы.
Ты разберёшь:
Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код
Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой.
🔥 Rust с нуля
🔥 5–6 часов в неделю
🔥 Практика после каждого урока
🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков
🔥 Можно начать сразу
В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага.
Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/
12 330
👣 Освой Rust и начни писать код, которому можно доверять
Хочешь перейти от Python, JavaScript или Java к быстрому системному программированию? Начни с Rust.
За курс ты пройдёшь путь от основ до уверенной разработки:
Ownership и Borrowing → структуры → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код.
🔥 После каждого урока — тесты и задача с автоматической проверкой.
⚡ Можно начать сразу.
⏱ Всего 5–6 часов в неделю.
🎯 Rust заранее знать не нужно.
В результате ты поймёшь, как управлять памятью без GC, избегать целого класса ошибок ещё на этапе компиляции и писать быстрые сервисы, утилиты и backend на Rust.
Хватит откладывать Rust «на потом». Начни писать на нём уже с первого занятия.
Эксклюзивно 36 часов скидка 55%: https://stepik.org/a/294885/pay?promo=d20c21b24473c78f
12 330
Веб-исследовательский агент в пяти строках Python
В Haystack 3.0 агенты стали центральной частью фреймворка. Готовый Deep Research Agent ищет информацию в интернете и возвращает отчёт в Markdown с источниками. Также доступен преднастроенный агент для продвинутого RAG.
Agent Hooks позволяют контролировать вызовы модели и инструментов, добавлять guardrails и human-in-the-loop. Skills загружаются по мере необходимости, экономя контекст.
Pipeline и AsyncPipeline объединили: теперь синхронный запуск, async, параллельные вызовы инструментов и стриминг доступны через единый API. Встроенная интроспекция показывает расход токенов, число шагов и вызовов инструментов.
12 330
🔥 Хочешь расти в IT быстрее? Собери себе нормальное окружение
В IT выигрывает не тот, кто «когда-нибудь разберётся», а тот, кто каждый день видит новые инструменты, задачи, разборы, вакансии и идеи.
Собрал папки и каналы, где можно быстро прокачиваться по нужному направлению.
Основные направления:
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
12 330
Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/12 330
DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools
Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.
В репозитории есть инструкции для:
* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов
Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.
Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.
github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent
12 330
Wagtail как Django admin на стероидах
Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей.
Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow.
При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в
INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django.
Самый практичный случай использования : взять существующий admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту.
Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin.
https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/12 330
Repost from Python вопросы с собеседований
🖥 Python-трюк: `iter()` умеет работать как цикл до стоп-сигнала
Многие знают
iter() только для списков, но у него есть второй режим:
iter(callable, sentinel)
sentinel.
Например, читать большой файл кусками без while True:
with open("video.mp4", "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
process(chunk)
lambda читает по 8192 байта
• когда файл закончится, read() вернёт b""
• цикл сам остановится
Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:
while True:
chunk = f.read(8192)
if not chunk:
break
12 330
Что изменилось в защите ПДн и как избежать штрафов? Рассказываем в канале КСБ-СОФТ. Подписывайтесь!
Киберспециалисты уже 12 лет разбирают и соблюдают требования к информационной безопасности ФСТЭК РФ и ФСБ. Про персональные данные подробно можно прочитать здесь ⬅️
Вступайте в канал, чтобы знать новые законы и приказы по киберзащите: https://tglink.io/cedf3cc873439a?erid=2W5zFHt3Hrh
#реклама
О рекламодателе
12 330
Один декоратор в Python может убрать сотни лишних запросов
В Python есть встроенный кэш, о котором часто забывают:
lru_cache из functools.
Он запоминает результат функции и при повторном вызове с теми же аргументами не считает всё заново.
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def get_user(user_id: int):
print("Идём в базу...")
return load_user_from_db(user_id)
get_user(42) # запрос в базу
get_user(42) # результат из кэша
get_user.cache_info()
get_user.cache_clear()
lru_cache хорош для чистых функций, где результат зависит только от аргументов.
Для случайных данных, времени, прав доступа и часто меняющейся базы лучше не использовать вслепую.12 330
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHoKYJV
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHoKYJV
12 330
OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber — своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности.
Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:
• Mythos 5 — 83,8%
• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%
• GPT-5.5 — 81,8%
• GPT-5.4 — 79,0%
• Claude Opus 4.7 — 73,1%
Главный акцент — не на «хакинге ради хакинга», а на легальной defensive security: анализе уязвимостей, проверке систем, аудите кода и помощи security-командам.
https://x.com/sama/status/2069121360744550796
12 330
Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению.
12 330
🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main
12 330
5 вещей, которые надо сделать до старта Python-проекта
Перед стартом Python-проекта сделай базовый набор, который потом спасёт нервы.
Сначала создай отдельное окружение, чтобы проект не ломал всё вокруг.
Потом сразу зафиксируй библиотеки, а не вспоминай через месяц, что ты ставил.
Добавь автоформатирование кода, проверку ошибок и простые тесты.
Секретные ключи держи отдельно, не пихай их прямо в код.
И главное: сразу сделай нормальную структуру папок, README и проверку перед коммитом.
Минимум простой: окружение, зависимости, форматирование, тесты и порядок в папках.
Это не занудство.
Это разница между проектом, который можно развивать, и папкой, которую страшно открыть через неделю.
12 330
🔥 SPRINT OFFER: Инженер по автоматизации тестирования (Python)
Оффер за 5 дней – и вы в команде, которая создает программные системы для российской низкоорбитальной спутниковой группировки 🚀
БЮРО 1440 – место, где инженерные решения становятся частью технологий, определяющих будущее спутниковой связи и передачи данных. Команда нанимает в департамент "Единые системы управления и разработка ПО", где инженеры разрабатывают цифровые двойники, инструменты проектирования космической системы, внутреннее облако, дата-платформу, инструменты для разработчиков и системы управления разработкой, занимается тестированием и раскаткой ПО.
📍 Чем предстоит заниматься:
• Проводить полный цикл тестирования API, UI, GUI;
• Разрабатывать инструменты тестирования для космических систем;
• Развивать и оптимизировать тестовые фреймворки и интегрировать качество в CI/CD;
• Участвовать в технических обсуждениях, код-ревью и планировании.
Мы ищем инженеров уровня Middle и Senior с опытом в тестировании от 5 лет, высшим техническим образованием и опытом по автоматизации тестирования на Python от 3 лет.
⚙️ Как проходит SPRINT OFFER:
1️⃣ Подайте заявку до 24 июня;
2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью;
3️⃣ Получите оффер в течение 5 рабочих дней.
💼 Что предлагаем:
🚀 Удалённую работу по РФ, гибридный формат или офис;
🚀 Участие в разработке космических технологий и спутниковых систем связи;
🚀 Карьерный рост внутри команды и возможность развиваться в смежных направлениях;
🚀 Возможность участия в профессиональных конференциях, тренингах и обучение в собственной академии за счет компании;
🚀 ДМС со стоматологией, страхование, корпоративные скидки и комплексная программа поддержки сотрудников.
Оставляйте заявку до 24 июня и присоединяйтесь к команде БЮРО 1440, которая создаёт связь нового поколения!
