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 58 473 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 248-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 301-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 473 obunachiga ega bo‘ldi.
30 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -191 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 6.03% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.00% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 527 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 755 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 21 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 31 Oktabr, 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.
58 473
Obunachilar
-2624 soatlar
-1227 kun
-19130 kun
Postlar arxiv
58 473
📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"
Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга
58 473
Highload буткемп: Системный дизайн, Производительность и Масштабирование
Приглашаем на курсы для прокачки навыков архитектора и проектировщика на весеннем highload-потоке от DevHands.
🌐 Приходите на уникальный образовательный трек без отрыва от работы (занятия вечером), в рамках которого вы:
🤩 изучите ключевые хайлоад-паттерны и получите навыки проектирования систем с миллионной аудиторией (балансировка, масштабирование, высокая доступность, шардинг, CAP/PACELS, транзакционные очереди и многое другое)
🤩 поупражняетесь в системном дизайне и проектировании, и получите живую обратную связь на реальных задачах: магазин/маркетплейс, объявления, соцсети, такси/доставка и тд.
🤩 погрузитесь в highload максимально, при желании в первый же день получите в управление свою инфраструктуру, попробуете “выжать” 100K RPS из своих сервисов, получите уникальный опыт работы с кластерными решениями - Redis, SPQR, CockroachDB
🤩 научитесь планировать нагрузку и связывать бизнес-показатели с нефункциональными требованиями к системе
🤩 попрактикуетесь в проведении и прохождения секций системного дизайна на интервью
Только «живые» онлайн-сессии: лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов.
🗓 Старт потока 22 апреля, изучайте программу и записывайтесь:
🤩 Буткэмп “Производительность и масштабируемость” для тех, кто хочет поработать с собственной инфрой
🤩 Курс “Системный дизайн высоконагруженных проектов” для тех, кто хочет только практику проектирования “у доски”
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo и Yum! Brands, с многолетним опытом высоконагруженных проектов и управления глобальными технологическими организациями, член программного комитета Highload.
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqv8dwE1
58 473
🖥 Textcase — это библиотека на Python, предназначенная для преобразования строк между различными стилями написания (кейсов).
Библиотека поддерживает такие форматы, как snake_case,
kebab-case, camelCase, PascalCase, CONSTANT_CASE, а также преобразование в нижний, верхний и титульный регистры.
Основные особенности Textcase:
- Обработка акронимов: корректно распознает и форматирует акронимы в строках, например, HTTPRequest.
GitHub
- Поддержка символов вне ASCII: правильно работает с символами, выходящими за пределы ASCII. Однако библиотека не делает выводов о языке ввода; например, диграф 'ij' в голландском не будет капитализирован как единый символ.
- Высокая производительность: эффективная реализация без использования регулярных выражений.
- Отсутствие внешних зависимостей: библиотека не имеет внешних зависимостей, что делает ее легковесной и простой для интеграции.
Установка:
pip install textcase
Пример использования:
from textcase import case, convert
print(convert("example string", case.SNAKE)) # example_string
print(convert("ExampleString", case.KEBAB)) # example-string
print(convert("example-string", case.CAMEL)) # exampleString
print(convert("Example String", case.PASCAL)) # ExampleString
🖥 Github
📌 Документация58 473
📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"
Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга
58 473
⚡️ Asyncer — мини-библиотека для удобной работы с асинхронным кодом от создателя FastAPI. Важно уточнить, что это не фреймворк, а набор хелперов, которые упрощают работу с асинхронностью: делают код чище, а подсказки в IDE — полезнее.
Библиотека заточена под удобство разработчика: улучшает автодополнение, помогает избегать ошибок на этапе проверки типов данных и снижает барьер для смешивания асинхронного и синхронного кода. Сейчас в Asyncer всего 4 функции, так что интеграция в проект займёт минуты.
🤖 GitHub
@pytohnl
58 473
⚡️Поступили новости от Kaspersky!
В «Лаборатории Касперского» стартовал набор на оплачиваемую стажировку SafeBoard по нескольким направлениям тестирования! Если ты студент вуза Москвы/МО или учишься в Школе 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю, присоединяйся к нашим IT-командам.
Ты научишься интересным задачам:
Разрабатывать подходы и методики тестирования;
Анализировать требования и проектную документацию;
Участвовать в развитии тестового фреймворка на Python;
Поддерживать CI/CD;
Расширять тестовое покрытие для KasperskyOS.
Тебя ждет зарплата, компенсация питания и крутая атмосфера в офисе: спортзал, сауна, игровые комнаты, кофейные паузы и многое другое 😇
Делай крутые тесты, регистрируйся https://kas.pr/bn12?erid=2W5zFJhkKRr
Реклама. Рекламодатель АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469
58 473
🏦 FinMind — проект, предлагающий более 50 автоматически обновляемых датасетов, охватывающих рынки Тайваня, США и мировые активы.
Причем это не просто архив исторических котировок. Здесь собраны:
▪️Технические данные (от тиковых данных до индикаторов PER/PBR)
▪️Отчётность, дивиденды, выручка
▪️Фьючерсы, опционы
▪️Ставки ЦБ, сырьё, облигации
💯 При этом проект полностью открыт и ориентирован на образовательные цели. Данные доступны через простой Python-клиент, что делает FinMind удобной альтернативой платным Bloomberg Terminal или Quandl для учебных проектов и прототипирования.
🤖 GitHub
@pythonl
58 473
🔎 ClatScope — это мощный инструмент для проведения разведки с использованием открытых источников (OSINT), разработанный для сбора разнообразной информации об IP-адресах, доменах, электронных почтах, номерах телефонов и многом другом!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@linuxkalii
58 473
🖥 Radon — инструмент, помогающий разработчикам находить проблемы в коде с помощью метрик.
В отличие от других линтеров, Radon дает количественную оценку: сколько тестов нужно для функции и насколько она переусложнена.
Проект работает с Python 2.7–3.12 без внешних зависимостей. Результаты можно получить через командную строку или интегрировать в CI/CD-пайплайны.
📌 GitHub
@pythonl
58 473
⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python
С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?
Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡
Что будем делать:
🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.
🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
58 473
⚡️ pre-commit — ваш автоматический код-ревьюер. Эта библиотека превращает Git-хуки в мощную систему контроля качества кода.
Вместо ручного запуска линтеров перед каждым комитом, pre-commit автоматически проверяет изменения на качество — будь то синтаксические ошибки в Python или форматирование SCSS-файлов.
🤖 GitHub
🔗 Сайт с документацией - *клик*
@python_job_interview
58 473
🖥 FastOpenAPI
FastOpenAPI – это библиотека для генерации и интеграции OpenAPI схем с использованием Pydantic v2 и различных фреймворков, таких как Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette и Tornado.
▪ Проект вдохновлён FastAPI и предоставляет аналогичный удобный для разработчика опыт создания API с автоматической генерацией документации.
▪ С помощью FastOpenAPI вы можете легко определять маршруты, проводить валидацию данных и генерировать документацию в формате Swagger UI и ReDoc, что упрощает процесс разработки и поддержки API.
▪ Быстрая интеграция с поддержкой строгой типизации через модели Pydantic делает библиотеку надёжным инструментом для построения современных веб-приложений.
▪ FastOpenAPI распространяется под лицензией MIT, что делает его свободным для использования и модификации в коммерческих и некоммерческих проектах.
▪ Github
@pythol
58 473
Repost from Linux Academy
📞 SSHClick — это инструмент для управления SSH-конфигурациями, разработанный на Python с использованием фреймворков Click, Rich и Textual!
🌟 Он предоставляет удобный интерфейс для работы с файлами ssh_config, позволяя визуализировать, фильтровать и редактировать записи. Это упрощает управление большими и сложными конфигурациями SSH, особенно для системных администраторов, работающих с множеством серверов.
🌟 Основные функции SSHClick включают парсинг существующих SSH-конфигураций, добавление метаданных для группировки и фильтрации хостов, а также удобный текстовый интерфейс (TUI) для работы прямо в терминале. Инструмент помогает быстро находить и редактировать записи, сокращая время, затрачиваемое на ручное управление конфигурациями.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@linuxacademiya
58 473
🖥 Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора — с помощью встроенного модуля
pdb.
🔍 Пример быстрой отладки с помощью pdb
Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:
import pdb; pdb.set_trace()
n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.
💡 Пример
def calc(a, b):
import pdb; pdb.set_trace()
result = a + b
return result
calc(2, 3)
pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.
Зачем это нужно?
- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE — удобно в Docker, SSH или при работе с cron.
Попробуй — один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().
@pythonl58 473
Капибарам нужна ваша помощь на T-CTF
У них лапки, и они не могут защитить код от уязвимостей. Выручите их на ИТ-соревновании от Т-Банка с шансом выиграть приз до 420 000 ₽.
Без навыков в ИТ тут не обойтись — задания рассчитаны на разработчиков, QA- и SRE-инженеров, аналитиков и других ИТ-специалистов уровня middle и senior.
Вот что вас ждет:
— Выберите Лигу Разработки или Лигу Безопасности по своим скиллам. Если участвуете впервые, можно потренироваться на демозаданиях.
— Соревнуйтесь один или в команде до 3 человек. Организаторы помогут найти команду, если нет своей.
— Подключайтесь онлайн или приходите офлайн — в ИТ-хаб Т-Банка в одном из 6 городов России.
— Решайте задания по спортивному хакингу — для этого у вас будет 36 часов.
Соревнование пройдет 19 и 20 апреля.
Попробуйте свои силы — успейте зарегистрироваться до 18 апреля.
Реклама. АО «ТБанк», лицензия ЦБ РФ № 2673, erid:2RanymxoPwF
58 473
58 473
Интенсив по очередям: Kafka & NATS
Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.
🌐 В программе курса:
▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.
Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload.
🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждём вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk
58 473
“Производительность и наблюдаемость бэкенда. Поиск проблем в продакшене”
Хороший программист не только умеет пилить классные фичи, но и знает, как работает его код в продакшене, а также может разобраться, почему его сервис тормозит. Для этого слово «телеметрия» должно стать не просто словом, а инструментом для поиска и устранения проблем.
На курсе мы на практике изучим нужные инструменты, расскажем, как находить проблемы производительности, и как их исправлять.
🌐 В программе курса:
▪️Архитектура бэкенд-серверов (Golang, Java, PHP и др) и её особенности: модели обработки запросов и параметры конфигурации, влияющих на производительность
▪️Zero-code instrumentation на разных языках программирования
▪️Open Telemetry: основы технологии и применение на примере SigNoz
▪️Суб-real-time телеметрия поверх UDP c PINBA и “промстэком” (Grafana/Prometheus)
🤩 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Михаил Курмаев, эксперт по сложным распределённым системам. Долгое время строил платформу в Badoo/Bumble, сейчас в Т-банке развивает дата-платформу.
🗓 Старт курса: 1 апреля, 4 недели обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwGy5SV
58 473
Repost from Machinelearning
🌐 Nanobrowser – Мультиагентная AI-ситсема для веб-автоматизации.
Это open-source инструмент, который использует LLM для автоматизации работы у вас в браузере.
По сути это альтернатива OpenAI Operator, работающая локально.
Оператору можно задавать промпты на естественном языке (или через код), а умные агенты (Планировщик, Навигатор, Валидатор) выполняют их в веб-окружении.
Чем полезен ?
🟢 Автоматизация тестирования UI: Быстро просит пользовательские сценарии, заполнение форм, клики по элементам без написания сложного Selenium/Puppeteer кода.
🟢 Прототипирование веб-скрапинга/сбора данных: Легко настраивайте сбор нужной информации с веб-страниц.
🟢 Ускорение рутинных задач: Автоматизируйте взаимодействие с внутренними админками, дашбордами или любыми веб-интерфейсами.
Главное, что ваши данные не уходят на сторонние серверы (если вы используете локальную LLM).
Поддерживает различные большие языковые модели, не привязывая вас к одному провайдеру.
🔗GitHub: https://github.com/nanobrowser/nanobrowser
@ai_machinelearning_big_data
#Nanobrowser #AI #WebAutomation #OpenSource #LLM
58 473
Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠
GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями.
В программе:
▫️ презентация платформы для работы с AI&ML — от идеи до результата
▫️ анонс новых сервисов для работы с GenAI
▫️ реальный кейс трансформации клиентского сервиса с помощью AI
▫️ анонс сервиса для простого и быстрого запуска ML-моделей в облаке
30+ докладов, нетворкинг с экспертами и live-демо сервисов ждут тебя 10 апреля.
Регистрация по ссылке 👈
