Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 60 005 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 202-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 246-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 60 005 obunachiga ega bo‘ldi.
11 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -568 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.98% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.11% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 188 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 867 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 22 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 12 Iyun, 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.
60 005
Obunachilar
-524 soatlar
-1167 kunlar
-56830 kunlar
Postlar arxiv
60 005
🖥 SQLModel 0.0.14 with support for pydantic v2 ✨🚀
SQLModel 0.0.14 с поддержкой pydantic v2 🎉
Уверен, что это самый большой релиз за все время 🤓.
SQLModel - это библиотека для взаимодействия с базами данных SQL из кода Python, с объектами Python. Она создана для того, чтобы быть интуитивно понятной, простой в использовании, хорошо совместимой и надежной.
$ pip install sqlmodel
▪ Github
@pythonl60 005
Python-разработчики, готовы к новым карьерным возможностям? Тогда One Day Offer от Сбера для вас!
16 декабря вы сможете пройти fast-интервью и при успешном прохождении получить оффер. Чем предстоит заниматься?
— Решать технические задачи при разработке новых и доработке существующих сервисов с использованием Python
— Взаимодействовать с другими сервисами посредством различных API
— Работать с заказчиками, аналитиками и смежными командами.
Присоединяйтесь к команде SberDevices, которая создает голосовые продукты, умные устройства, виртуальных персонажей и другие интересные проекты:
• Поисковый сервис SmartSearch
• Краудсорсинговую платформу TagMe для разметки данных
• Intelligent Document Processing – продукты для решения задач обработки неструктурированного контента
• Мультимодальную нейросетевую модель GigaChat.
Работа в крупнейшем IT-сообществе ждет вас. Все, что нужно сделать – зарегистрироваться на One Day Offer и готовиться к интервью.
60 005
🖥 Python module to get stock data/cryptocurrencies from the Alpha Vantage API.
Python-модуль для получения данных о акциях/криптовалютах из API Alpha Vantage
Бесплатный API для получения финансовых данных и индикаторов в реальном времени.
pip install alpha_vantage
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import matplotlib.pyplot as plt
ts = TimeSeries(key='YOUR_API_KEY', output_format='pandas')
data, meta_data = ts.get_intraday(symbol='MSFT',interval='1min', outputsize='full')
data['4. close'].plot()
plt.title('Intraday Times Series for the MSFT stock (1 min)')
plt.show()
▪Github
@pythonl60 005
60 005
✌️ Привет! На связи организатор онлайн-конференций Podlodka Crew.
Проект на Python вырос и стал плохо сопровождаться? Всё время уходит на поиск багов, а фичи выпускаются раз в месяц? Нагрузка растёт, а что делать не понятно?
🐍 Приходите на Podlodka Python Crew — обсудите свои боли и проблемы с экспертами из КРОК, Точка, Контур, X5 Tech, Skillbox, а также в компании единомышленников.
Стартуем 4 декабря. Свежие подробности сессий:
🔸Обсудим, а нужны ли практики из Java в коммерческой Python-разработке. В формате круглого стола проговорим основные вопросы проектирования enterprise-приложений на python. Вас ждёт дискуссия про выбор архитектуры, соблюдение слоёв, связи и контексты, абстрактные классы.
🔸Узнаем, как переезжать на pyproject и tox. Разберёмся с bash-скриптами, настроим лаконичный CI/CD с помощью простых инструментов.
🔸Послушаем про внедрение feature flags на тернистом пути к TBD.
🤑 Промокод на скидку 500 руб: python_crew_2_wXPEbG
Больше подробностей на сайте: https://podlodka.io/pythoncrew
60 005
🦾 nrich
A command-line tool to quickly analyze all IPs in a file and see which ones have open ports/ vulnerabilities.
Инструмент командной строки, позволяющий быстро проанализировать все IP-адреса в файле и увидеть, какие из них имеют открытые порты/уязвимости. Также может передавать данные из stdin для использования в конвейере данных.
wget https://gitlab.com/api/v4/projects/33695681/packages/generic/nrich/latest/nrich_latest_x86_64.deb
$ sudo dpkg -i nrich_latest_x86_64.deb
▪ GIthub
@pythonl60 005
Душа питона— авторский канал про нейросети глазами девушки. Рассказывает о новых возможностях нейросетей в доступной форме с иронией и юмором.
Как использовать Нейросети на максимум?
Подумайте сами, KaiberAi нарисует спецэффекты для вашего видео, насколько хорош GigaChat и почему Mathgptpro умнее ChatGPT, InstAi - помогает набрать подписчиков в инст,
OSINT инструменты с ИИ выдают все информацию по по одной ссылке с VK.
Присоединяйся, чтобы быть в курсе всех новостей в области искусственного интеллекта.
60 005
💥 Here is an amazing Python cheat sheet for you all!
Объемная шпаргалка по Python по всем основным темам.
@pythonl
60 005
60 005
🖥Deepfake video при помощи Python в Google Colab
https://www.youtube.com/watch?v=Rj4qq-iQepg
Вот Google Colab с кодом для обоих способов:
1 - https://colab.research.google.com/drive/1gYaKcQ1-wDjzoVK5k8QQ13M7XcyP--rE?usp=sharing
2 - https://colab.research.google.com/drive/1vN84lTEeACqu4EmVdQiVLgGDMSQBn_ij?usp=sharing
@pythonl
60 005
🖥Security of data storage in Python
We recommend storing sensitive information in an .env file and loading it into a Python script using python-dotenv.
🔒Безопасность хранения данных в Python🔒
Рекомендуется хранить конфиденциальную информацию в файле .env и загружать ее в сценарий Python с помощью python-dotenv.
Это позволяет защитить информацию от раскрытия в кодовой базе или системах контроля версий.
@pythonl
60 005
Салют, GigaChat!
Речевые технологии и большие языковые модели.
Приглашаем ML-разработчиков и Data Science-специалистов на встречу с командами разработки продакшен GigaChat и речевых технологий.
📍 Онлайн / Офлайн в Москве
🗓 4 декабря в 18:00 (МСК, GMT+3)
В программе:
✔ Григорий Лелейтнер — «Что мы улучшили в процессе pre-training LLM»
✔ Эмиль Шакиров и Никита Сидоров — «Наш путь в процессе Alignment для совершенства моделей глубокого обучения»
✔ Александр Максименко — «Speech-only Pre-training: обучение универсального аудиоэнкодера»
✔ Григорий Федоров — «Intended Query Detection: распознаем только нужные запросы»
✔ Гриша Стерлинг — «Как мы заставили модель синтеза речи 2023 года говорить лучше модели 2018 года»
Участвуйте в дискуссиях с другими участниками митапа и задавайте вопросы спикерам во время докладов.
Количество мест в офлайне ограничено. Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте.
Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893.
60 005
🖥 The easiest way to 10x your development environment:
Start managing experiments, logging prompts, and tracking your code.
Самый простой способ улучшения среды разработки:
Начните управлять тестами, регистрировать подсказки и отслеживать свой код.
Вы можете сделать все sэто бесплатно, используя такой инструмент, как
Cometml, с помощью пары строк кода.
Посмотрите на прилагаемый скриншот:
Интеграция Comet + OpenAI будет отслеживать все автоматически:
- сообщения и function_call как входы
- варианты как выходы
- токен использования как метаданные
- работми с метаданными
pip install comet_llm
Этот блокнот Colab продемонстрирует вам пример работы Cometml:
https://colab.research.google.com/github/comet-ml/comet-examples/blob/master/integrations/llm/openai/notebooks/Comet_and_OpenAI.ipynb#scrollTo=A0-thQauBRRL
▪ Github
@pythonl60 005
Команда Тинькофф проведет Python-митап в Екатеринбурге 🐍
Встречу соберут 7 декабря. Сначала разработчики обсудят кейсы и инструменты:
— вспомнят, зачем в язык добавлена глобальная блокировка и как она работает;
— расскажут, как устроена диалоговая платформа голосовых роботов, написанная на Python;
— разберутся, как подружить sync и async.
После докладов ребята останутся понетворкать и поболтать с участниками!
📆 Tinkoff Python Meetup, 7 декабря, лофт Louis. Не забудьте зарегистрироваться и позвать с собой коллег!
erid:2VtzqxdKhaH
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
60 005
60 005
Присоединяйтесь к SberAutoTech — компании, создающей будущее в области беспилотного транспорта.
Наши автомобили находятся на дорогах с декабря 2020 года: проходят тестирование в условиях плотного городского трафика, с учётом различных погодных условий и времени суток. Кроме легковых, мы активно развиваем технологию на грузовых автомобилях, а в июне запустили коммерческие автономные грузоперевозки вместе с компанией-партнёром.
Для развития автономной транспортной системы нам нужны амбициозные и перспективные специалисты, разделяющие нашу веру в беспилотное будущее.
Вместе мы сможем решать самые смелые задачи, затрагивающие:
•разработку универсальной технологии автономного вождения и беспилотных транспортных средств;
•автомобильную ОС для комфортных и безопасных поездок;
•экосистему сервисов для автономного транспорта.
Давайте создавать будущее индустрии вместе. Присоединяйтесь к команде!
60 005
🖥 Эти фишки реально ускорят Python код! Numba+ Taichi+ С
https://www.youtube.com/watch?v=b7BFQB2MF2w
@pythonl
60 005
🖥 Define categories with the Enum Python module and use auto() for automatic numbering.
Классы Enum в #Python делают ваш код более читабельным! Определите категории с помощью модуля Enum Python и используйте auto() для автоматической нумерации.
@pythonl
60 005
60 005
