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 27 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -22, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.84%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.28% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 967 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 404 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 28 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
-2230 днів
Архів дописів
12 330
+5
🖥 SQL-квест: фэнтезийное приключение для аналитиков данных
Представь фэнтези-мир, где заклинания - это SQL-запросы, а древние артефакты спрятаны в таблицах и JSON-документах.
🧙Ты - боевой дата-аналитик, который с помощью SQL, Python, ETL и визуализаций охотится за харизматичным злодеем Архивариусом Пакостусом, что ломает индексы, крадёт данные и готовит “шторм данных” на столицу.🔮
В каждом эпизоде тебя ждут: выборы с последствиями, хитрые задачи от простых SELECT до рекурсивных CTE и BigQuery, юмор, эпик и неожиданные повороты.
Хочешь проверить, сможешь ли ты спасти королевство не мечом, а запросами? Тогда добро пожаловать в SQL-квест.
🪄 Начать квест: https://uproger.com/sql-kvest-fentezijnoe-priklyuchenie-dlya-analitikov-dannyh/
12 330
☠️ Один Python-скрипт - убивает потребность в Excel #python #Excel
CSV в папке - и через секунды у тебя:
- быстрый анализ без ручных фильтров
- топ товаров и суммарная выручка
- график продаж по дням
- один повторяемый сценарий вместо 20 кликов
Фишка в том, что ты один раз написал скрипт - и дальше просто кидаешь новые CSV, получая одинаковый отчёт каждый раз.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("sales.csv", parse_dates=["date"])
print("Выручка:", df["revenue"].sum())
print(df.groupby("product")["revenue"].sum().sort_values(ascending=False).head(5))
daily = df.groupby(df["date"].dt.date)["revenue"].sum()
daily.plot(title="Выручка по дням")
plt.tight_layout(); plt.show()12 330
🎮🚀 NitroGen: Модель для игровых агентов
NitroGen — это открытая модель для создания универсальных игровых агентов, способная предсказывать действия на основе пиксельного ввода. Обученная на крупнейшем наборе данных игрового видео, модель может адаптироваться к новым играм.
🚀Основные моменты:
- Многофункциональная модель для различных игр.
- Обучение на данных из интернет-видео.
- Поддержка адаптации к новым играм после обучения.
- Работает на Windows с Python ≥ 3.12.
📌 GitHub: https://github.com/MineDojo/NitroGen
#python
12 330
✍️ python-course - структурированный и глубокий разбор Python от базовых принципов до продвинутых тем.
Это подробный текстовый курс для вдумчивого самостоятельного изучения. Материал выстроен последовательно: от основ синтаксиса и ключевых конструкций — к ООП, генераторам, итераторам, замыканиям и внутреннему устройству языка. Без воды, с акцентом на понимание того, как и почему Python работает именно так.
Подойдёт тем, кто хочет:
- выстроить прочный фундамент
- систематизировать разрозненные знания
- глубже разобраться во внутренних механизмах языка
https://python-course.eu/
12 330
Командная разработка нового уровня
SourceCraft обновился, чтобы команда писала быстрее, безопаснее и спокойнее.
🤖 Специальная ИИ-система для проверки безопасности кода и оформления найденных уязвимостей в карточки, генерация описаний к изменениям для экономии времени при коммитах.
🔧 Поддержка Gitlab CI/CD YAML, обновлённая логика релизов и управление командами.
💻 Конфликты в PR решаются прямо через web-интерфейс SourceCraft.
🔒 Безопасный кодинг: дашборд уязвимостей по всем репозиториям, страница Code Scanning с результатами SAST, rescan и список библиотек с уязвимостями в SCA.
Обновлён UI для CI/CD и добавлены Telegram-нотификации. SourceCraft — единая точка для умного кода. Расскажем в подробностях и ответим на вопросы в канале
12 330
⚡️ Большинство быстрых text-to-speech моделей звучат роботизировано.
Большинство качественных - слишком медленные.
И почти ни одна не решает вопрос аутентичности аудио на уровне архитектуры.
Resemble AI закрыли все три проблемы сразу.
Chatterbox Turbo 0 это:
🟢 <150 мс до первого звука
🟢 Качество уровня SOTA - превосходит более крупные проприетарные модели
🟢 Естественные, программируемые эмоции и интонации
🟢 Zero-shot клонирование голоса всего по 5 секундам аудио
🟢 PerTh watermarking - проверяемое и аутентифицированное аудио
🟢 Полностью open source, никакой «чёрной магии»
Редкий пример, когда скорость, качество и безопасность не идут на компромисс, а работают вместе.
HuggingFace: https://huggingface.co/spaces/ResembleAI/chatterbox-turbo-demo
12 330
🧠 Инструмент для решения математических задач
Nomos - это интеллектуальная платформа для решения математических задач и написания доказательств на естественном языке. Она использует параллельные рабочие процессы для генерации и оценки решений, обеспечивая высокую эффективность и точность.
🚀Основные моменты:
- Решение задач с помощью модели Nomos-1.
- Параллельная работа для ускорения процесса.
- Финализация результатов через турниры и консолидацию.
- Оценка решений по 7-балльной шкале.
📌 GitHub: https://github.com/NousResearch/nomos
#python
12 330
🚀 Большое обновление Qwen Code v0.2.2–v0.3.0
✨ Два ключевых обновления:
🎯 Stream JSON
•
--output-format stream-json — потоковый вывод
• --input-format stream-json — структурированный ввод
• 3-уровневая архитектура адаптеров + управление сессиями
• Идеально для SDK, автоматизации и CI/CD
🌍 Полная интернационализация
• Встроенные интерфейсы EN/CN + расширяемые языковые пакеты
• /language ui zh-EN - мгновенная смена языка
• /language output English - задаём язык ответов модели
• Сообщество может добавлять свои локализации 🌏
🛡️ Безопасность и стабильность выросли
• Защита от переполнения памяти
• Починили кодировки Windows
• Улучшена кроссплатформенность и определение ripgrep
• Переработана авторизация и управление authType
• Стабильный CI/CD и исправленные интеграционные тесты
• Поддержка провайдера ModelScope и stream_options
• Улучшены подсказки, уведомления в терминале и логика завершения промптов
• Множество внутренних фиксов - заметно более стабильная работа 💪
https://github.com/QwenLM/qwen-code12 330
⚡️ Совет по чистому Python-коду:
Избегайте вложенности и длинных функций - разбивайте логику на маленькие, понятные шаги.
Плохо:
def process(data):
if data:
for x in data:
if x > 10:
print("ok")
def is_valid(x):
return x > 10
def process(data):
for x in data:
if is_valid(x):
print("ok")
12 330
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
12 330
🧩 Утилиты для C++ и Python
cpp-pyutils предлагает набор инструментов для упрощения взаимодействия между C++ и Python. Библиотека включает функции для работы с данными, что позволяет легко интегрировать оба языка в одном проекте.
🚀 Основные моменты:
- Интеграция C++ и Python
- Удобные функции для работы с данными
- Поддержка кросс-языковых вызовов
📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils
#cpp
12 330
🔥 Python: Эффективное использование контекстных менеджеров
Контекстные менеджеры в Python позволяют управлять ресурсами и предотвратить утечки, особенно при работе с файлами. Используя
with, вы гарантируете, что файл будет закрыт автоматически, даже если произойдет ошибка.
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def open_file(filename):
try:
f = open(filename, 'r')
yield f
finally:
f.close()
with open_file('example.txt') as file:
data = file.read()
print(data)
12 330
🕵️♂️ Spyder: OSINT Research Tool
Spyder — это универсальный инструмент для открытой разведки (OSINT), который позволяет выполнять поиск информации по крупным глобальным базам данных. Он предоставляет доступ к данным о номерах телефонов, IP-адресах, социальных сетях и многом другом.
🚀Основные моменты:
- Поиск информации о номерах телефонов и IP-адресах
- Доступ к данным социальных сетей (Facebook, Instagram и др.)
- Поиск по именам и физическим адресам
- Проверка доменов и номерных знаков
- Утилита для бомбардировки электронной почты
📌 GitHub: https://github.com/portrret/spyder-osint
12 330
✔️ Как организовать архитектуру большого Python-проекта?
Главная цель - чтобы через полгода было не стыдно открывать код: понятно где что лежит, как это тестировать и куда встраивать новые фичи.
Основные принципы:
- Разделяй по ответственности, а не по типу файла
- Минимизируй связь между слоями
- Явно отделяй ядро домена от инфраструктуры (БД, HTTP, очереди)
Пример базовой структуры:
- app/
- api/ - HTTP handlers, REST, gRPC, CLI
- services/ - бизнес-логика, сценарии use case
- domain/ - сущности, модели, value objects
- repositories/ - работа с БД, кэшами, внешними сервисами
- config/ - настройки, env, схемы конфигурации
- utils/ - вспомогательные функции, которые не завязаны на домен
- tests/ - тесты по тем же модулям, что и в app/
- scripts/ - миграции, разовые утилиты, maintenance
Рекомендации:
- Один входной файл (main.py или cli.py), вся логика - в app/*
- Конфигурацию не хардкодить, а прокидывать через env и config-объекты
- Внутри services работать с абстрактными интерфейсами репозиториев, а не с конкретным ORM
- С самого начала заводить тесты, пусть даже простые, и поддерживать схему tests/ в том же дереве, что и код
- Любой новый модуль должен отвечать на вопрос: к какому слою относится и от кого ему можно зависеть
Если проект растет, не бойся дробить:
- крупный модуль на подмодули
- общие зависимости в отдельный layer (shared, common)
- разные bounded context в отдельные пакеты внутри app/
Архитектура большого проекта - это не про идеальный паттерн, а про понятные границы и минимальный хаос.
https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=Dk7A8ElHcKE
12 330
Вопрос с собеседования
Что выведет этот код и почему?
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Часть 1. Списки
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
a = [1, 2, 3]
print(a) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(b) # [1, 2, 3, 4, 5]
# Часть со списком:
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
# Часть с кортежем:
(1, 2, 3, 4, 5)
(1, 2, 3)
12 330
+4
🖥 Bash Академия: секреты командной строки, которые нигде не рассказывают
Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале.
- Без воды.
- Без лишней теории.
Только практические приёмы, которые реально используют профи.
Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter
12 330
🔥КАК УСТАНОВИТЬ PYTHON: Самый простой способ
Самый быстрый и эффективный способ поставить Python без лишних настроек это использовать пакетный менеджер системы. Он сам подтянет зависимости, поставит актуальную версию и настроит доступ к python и pip. Это надёжнее чем скачивать вручную и проще чем возиться с окружениями. Подходит и новичкам и разработчикам.
# Windows через winget
winget install Python.Python
# macOS через Homebrew
brew install python
# Ubuntu и Debian
sudo apt install python3 python3-pip
# Проверка установленной версии
python3 --version
pip3 --version
12 330
Боты — это не будущее, это уже норма для Python-разработчика 🐍
Вас спросят на собеседовании: "А вы ботов писали?" И если ответите "нет" — потеряете позицию тому, кто написал.
За 4 месяца вы писать ботов быстро и качественно.
Что будет в стеке:
✅ aiogram и pyrogram — библиотеки, что нужны в каждом проекте
✅ Асинхронность (asyncio/await) — напишешь быстрые боты
✅ FSM, middlewares, webhooks — архитектура, как в боевых условиях
✅ SQLAlchemy + Postgres — боты со своей БД
✅ Django админ-панель — управляешь ботом, как профессионал
✅ AI-интеграции — Hugging Face, локальные модели, бесплатные сервисы РФ
✅ Docker + облако — задеплоишь, как в real projects
✅ VK API + Telegram — мультиплатформенность в резюме
Это не курс "Hello Bot" — это боевая подготовка.
⏰ Старт 26 ноября — это последний шанс в этом году!
Сейчас скидка 10% на сайте, а по промокоду Chatbots5 скидка ещё 5%!
👉 Регистрация и подробности о курсе: https://tglink.io/8357e54e5f21?erid=2W5zFJaCkVv
#реклама
О рекламодателе
12 330
⚡️ Полное руководство по Bash: от основ к продвинутым темам
Bash (Bourne Again SHell) — это одна из самых популярных Unix-оболочек, широко используемая для запуска команд и написания скриптов в Linux и macOS.
Скрипты Bash позволяют автоматизировать рутинные задачи, объединять команды в программы и управлять системой через командную строку.
Данное руководство последовательно познакомит вас с основами Bash (синтаксис, переменные, условия, циклы и т.д.), а затем перейдет к продвинутым возможностям (таким как настройка strict mode, использование trap-обработчиков, планирование задач через cron и др.). Мы рассмотрим практические примеры скриптов, сопровождая их поясняющими комментариями, чтобы у вас сложилось цельное понимание создания надежных Bash-скриптов.
https://uproger.com/polnoe-rukovodstvo-po-bash-ot-osnov-k-prodvinutym-temam/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ei0a1TT4ukU
