Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 58 980 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 166-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 177-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 980 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -317 ga, so‘nggi 24 soatda esa -26 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.25% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 684 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 067 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 20 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
58 980
Obunachilar
-2624 soatlar
+837 kunlar
-31730 kunlar
Postlar arxiv
58 980
🎥 Генерация видео с FireRed-OpenStoryline
FireRed-OpenStoryline упрощает создание видео, превращая его в интуитивный процесс общения. Система автоматически генерирует сценарии, подбирает музыку и шрифты, а также позволяет редактировать видео с помощью естественных языковых команд.
🚀 Основные моменты:
- 🌐 Умный поиск и организация медиа
- ✍️ Интеллектуальная генерация сценариев
- 🎵 Рекомендации по музыке и озвучке
- 💬 Редактирование через разговорные команды
- ⚡ Архивирование навыков редактирования
📌 GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline
@pythonl
58 980
🚀 Погружение в алгоритмы AI без магии
no-magic — это коллекция однофайловых, независимых реализаций алгоритмов, которые лежат в основе современных ИИ. Каждый скрипт является самодостаточной программой, обучающей модель с нуля и выполняющей предсказания, без использования сложных библиотек.
🚀 Основные моменты:
- Один файл — один алгоритм, без внешних зависимостей.
- Полное обучение и предсказание в каждом скрипте.
- Читаемый код с обязательными комментариями для понимания.
- Работает на обычном CPU за разумное время.
📌 GitHub: https://github.com/Mathews-Tom/no-magic
#python58 980
🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня.
Ты научишься делать те, которые живут в проде.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают от мелких правок на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё сами по расписанию
• обходят ограничения и баны
• выглядят как сервис, а не хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• делать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально.
🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/
58 980
+2✔️ Scrapling v0.4 - веб-скрапинг на Python без боли и переписывания кода
Вышел Scrapling 0.4 - адаптивный Python-фреймворк для парсинга, который работает от одного запроса до полноценных масштабных краулеров.
Главная проблема скрапинга знакома всем:
сайт обновился - селекторы сломались - всё перестало работать.
Scrapling решает это по-умному.
Парсер учится на изменениях страницы и автоматически находит нужные элементы, даже если структура сайта изменилась.
Что внутри:
- обход современных антибот-систем (включая Cloudflare Turnstile) из коробки
- встроенный spider для параллельных многосессионных обходов
- pause/resume для долгих краулов
- автоматическая ротация прокси
- запуск масштабного парсинга в несколько строк Python
Плюс:
- высокая скорость
- статистика в реальном времени
- потоковая обработка данных
Фактически это уровень Scrapy + антибот + адаптивный парсер, но с гораздо более простым стартом.
Инструмент сделан скраперами для скраперов - и подойдёт как для быстрых задач, так и для production-краулеров.
https://github.com/D4Vinci/Scrapling
@pythonl
58 980
![Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇 fruits = ["apple", "lime", "orange", "pineapple", "orange"] for f](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fn1.tlmtr.cc%2Fp%2F5249039421649129930%3Fty%3Dx&w=256&q=75)
Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇
fruits = ["apple", "lime", "orange",
"pineapple", "orange"]
for f in fruits:
if f == "orange":
fruits.remove(f)
print(fruits)
fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]
58 980
🚀 REAL-TIME СЕРВЕРЫ БЕЗ ЛИШНЕЙ СЛОЖНОСТИ
Если нужно быстро запускать веб-приложения с высокой производительностью и минимальной задержкой - посмотрите на WebRockets.
WebRockets — это лёгкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений и API с акцентом на скорость, простоту и минимальный overhead. Он подойдёт для проектов, где важны real-time взаимодействие и высокая нагрузка.
Когда полезно:
- Real-time приложения (чаты, уведомления, стриминг данных)
- Высоконагруженные API
- Dashboards и live-аналитика
- Backend для игр или trading-систем
- Любые сервисы, где важна низкая задержка
Что умеет:
- Работа через WebSocket для постоянного соединения
- Минимальная задержка и высокая пропускная способность
- Простая настройка и запуск
- Подходит для real-time архитектур
- Лёгкая интеграция в существующие backend-системы
Главная идея:
Обычный HTTP работает по принципу «запрос-ответ».
WebSocket держит постоянное соединение, позволяя серверу отправлять данные мгновенно без новых запросов — это основа современных real-time сервисов.
# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/ploMP4/webrockets.git
cd webrockets
# Установка зависимостей (если используется Node.js)
npm install
# Запуск сервера
npm start
# Пример простого WebSocket-сервера
const WebSocket = require("ws");
const wss = new WebSocket.Server({ port: 3000 });
wss.on("connection", (ws) => {
console.log("Client connected");
ws.send("Welcome!");
ws.on("message", (message) => {
console.log("Received:", message.toString());
ws.send(`Echo: ${message}`);
});
});
console.log("WebSocket server running on port 3000");58 980
💸 AI, который должен зарабатывать… или обанкротится
Исследователи представили ClawWork - систему, где модель работает в условиях реальной экономики.
Стартовые условия:
- баланс: $10
- каждая генерация = реальные расходы на токены
- никакого безлимита
- не заработал - банкрот
Как это работает:
→ AI получает реальные профессиональные задачи
(финансы, медицина, юриспруденция, аналитика)
→ Сам создаёт полноценные результаты с нуля
→ Качество оценивается GPT-5.2 по профессиональным критериям
→ Оплата рассчитывается по формуле:
качество × оценка часов × средняя зарплата (BLS)
→ Каждый API-запрос уменьшает баланс
Результаты:
- $10K заработано за 7 часов
- 0 участия человека
- 220 задач
- 44 профессии
- лучшие модели - $1500+ в час (эквивалент)
Это уже не просто бенчмарк.
Это экономический тест на выживание.
Модель должна принимать решения:
- быстро выполнять задачи ради кэша
- или тратить ресурсы на обучение, чтобы зарабатывать больше позже
Дополнительно:
AI может работать как живой сотрудник в
Telegram, Slack, Discord и WhatsApp —
и каждое сообщение стоит реальных денег.
Проект полностью open-source (MIT).
Следующий этап оценки AI - не тесты и бенчмарки.
А способность приносить деньги в реальной экономике.
https://github.com/HKUDS/ClawWork
@pythonl
58 980
⚡️ LavaSR - улучшение речи в 4000× быстрее реального времени
В open-source выложили LavaSR - модель для улучшения качества речи, которая работает с экстремальной скоростью.
Что умеет модель:
- Скорость — до 4000× realtime
(обрабатывает часы аудио за секунды)
- Универсальность — поддержка любого аудио от 8 kHz до 48 kHz
- Размер — всего ~50 МБ, можно запускать практически везде
- Качество — сопоставимо с более крупными моделями
Где это может пригодиться
- очистка шума в записях
- улучшение качества звонков
- подготовка аудио для ASR / speech-to-text
- подкасты, стримы, voice-боты
- обработка аудио на edge-устройствах
Лёгкая модель + высокая скорость = удобно для реальных production-задач.
Репозиторий: https://github.com/ysharma3501/LavaSR
📲Max
@pythonl
58 980
🤖 WiFi DensePose: Поза без камер
WiFi DensePose — это система оценки позы человека, использующая данные о состоянии канала (CSI) для определения позы в реальном времени без камер. Она обеспечивает высокую скорость обработки и конфиденциальность, что делает её идеальной для различных приложений, включая здравоохранение и безопасность.
🚀 Основные моменты:
- Использует WiFi-сигналы для определения позы без камер
- Обработка в реальном времени с задержкой менее 50 мс
- Поддержка одновременного отслеживания до 10 человек
- Оптимизирована для различных доменов: здоровье, фитнес, безопасность
- Полное покрытие тестами и готовность к производству
📌 GitHub: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose
#python
58 980
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
58 980
🖥 Python-совет: не проверяйте длину — проверяйте объект
Python умеет проверять «пустоту» объектов напрямую — быстрее и читаемее.
Многие новички пишут так:
if len(items) > 0:
process(items)
# Плохо
if len(items) > 0:
process(items)
# Хорошо
if items:
process(items)
# Проверка на пустоту
if not items:
print("Empty")
# Работает для разных типов
data = {}
if data:
print("Has data")58 980
Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру
Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом.
🌐 Чему вы научитесь:
🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init
🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped
🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды
🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes
ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio)
🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.
🗓 Старт курса: 25 февраля, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqwp4TvC
58 980
🤖 LingBot-VLA - это прогрессивная модель, объединяющая визуальные, языковые и действия для роботов.
Она обучена на 20,000 часов реальных данных и демонстрирует высокую эффективность и производительность в симуляциях и реальных задачах.
🚀 Основные моменты:
- Обширные данные для предобучения
- Превосходные результаты по сравнению с конкурентами
- Увеличенная скорость обучения на 1.5-2.8x
📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla
#python
58 980
⚡️«Ollama для клонирования голоса».
Voicebox позволяет клонировать любой голос по нескольким секундам аудио и запускать всё полностью локально.
• Без подписок.
• Без облака.
• Без передачи голосовых данных на серверы.
В основе - Qwen3-TTS, одна из самых продвинутых моделей синтеза речи от Alibaba.
Как это работает
→ Загружаешь несколько секунд голоса
→ Получаешь почти точную копию
→ Генерируешь речь на любом языке
→ Можешь смешивать несколько голосов в редакторе, как в DAW
Это полноценная студия для работы с голосом:
→ Многодорожечный таймлайн для подкастов и диалогов
→ Запись системного звука + встроенная транскрипция через Whisper
→ Кэширование голосовых промптов для мгновенной генерации
→ Написан на Tauri (Rust) — в 10 раз легче Electron и с нативной производительностью
Полностью open-source.
Лицензия MIT.
GitHub: https://github.com/jamiepine/voicebox
58 980
🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире
17 февраля(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
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.
58 980
+3⚡️ Вышел FireRed-Image-Edit-1.0 - новая SOTA для редактирования изображений.
И самое интересное - это open-source и готово к локальному запуску.
Что умеет модель:
- Обгоняет закрытые решения
(лучше Nano-Banana и Seedream 4.0 на бенчмарке GEdit)
- Построена с нуля на базе Text-to-Image, а не как надстройка поверх старых моделей
- Рекорд по стилевому переносу — 4.97 / 5.0
- Аккуратно сохраняет оригинальные шрифты и текст
- Поддерживает multi-image редактирование
(например, виртуальная примерка одежды)
- Понимает промпты на английском и китайском
- Лицензия Apache 2.0
- Можно запускать локально
- Подходит для продакшена и коммерческих проектов
▪Модель: https://modelscope.cn/models/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0
▪Демо: https://modelscope.cn/studios/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0
▪GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit
@pythonl
58 980
LuxTTS - очень быстрый и компактный TTS с клонированием голоса
Модель со ставкой на скорость + реализм, при этом она остается лёгкой и доступной по ресурсам.
Главные фишки:
- ⚡ До 150× realtime при генерации речи
- 🎙️ Хорошая передача эмоций и естественности
- 🧬 Качественное voice cloning
- 💾 Влезает примерно в 1 ГБ VRAM
- 🖥️ Работает и на CPU - 2–6× realtime
Подходит для:
- голосовых ассистентов
- озвучки приложений
- быстрых прототипов без тяжёлой инфраструктуры
- LuxTTS работает как мульти-язычная TTS-модель, и русский входит в список языков.
Repo: https://github.com/ysharma3501/LuxTTS
Модель: https://huggingface.co/YatharthS/LuxTTS
@pythonl
58 980
ROBOPARTY/roboto_origin - полностью open-source DIY гуманоидный робот 🤖
Это репозиторий с исходниками для открытого человекоподобного робота ROBOTO_ORIGIN от команды RoboParty.
Вся разработка - механика, электроника, софт и обучение - выложена публично, чтобы любой мог собрать и доработать своего робота.
Главная идея
• Полноценный open-source гуманоид для R&D, обучения и экспериментов
• Возможность собрать робота из доступных компонентов по открытым материалам
• В одном месте: код, описания, симуляции и среда для разработки
Что есть в репозитории
• modules/ — модули с кодом и описаниями для железа, ROS2 и управления
• Подпроекты для:
- механики и электроники
- ROS2-драйверов и middleware
- симуляции и обучающих сред
- URDF-моделей и кинематики
Особенности
• Открытая архитектура, можно расширять и модифицировать под свои задачи
• Поддержка ROS2 и симуляции для тестирования и обучения
• Фокус на доступности, проект ориентирован на сборку из массовых компонентов
По сути это полный open-source стек для создания собственного гуманоидного робота - от «железа» до софта и симуляции.
https://github.com/Roboparty/roboto_origin
📲Max
@pythonl
58 980
✉️ Вам приглашение на 35-летний юбилей Python 🐍🎉
Python уже совсем взрослый — и мы отмечаем это уютной конференцией вместе с комьюнити: докладами, интерактивами и праздничной атмосферой.
📍 Встречаемся в пятницу, 20 февраля, в 15:30 — в московском офисе Сбера и онлайн.
В программе:
🔹 Доклады от топовых спикеров — обсудим будущее Python, ИИ в кодинге, мутационное тестирование и многое другое.
🔸 Интерактивные зоны и праздничная атмосфера — кодинг-активности, нетворкинг и, конечно, торт 🎂
Проведём этот день вместе — в офисе или онлайн.
Ждём вас 20 февраля в 15:30!
Регистрация по ссылке. 👈
