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 58 962 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 162-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 193-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 962 obunachiga ega bo‘ldi.
29 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -292 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.27% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.33% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 696 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 963 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 30 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.
58 962
Obunachilar
-124 soatlar
+137 kunlar
-29230 kunlar
Postlar arxiv
58 959
🗣 OuteTTS 1.0 — это современный open-source инструмент для синтеза речи (Text-to-Speech), который делает акцент на высоком качестве озвучки, клонировании голоса и поддержке множества языков. Основные особенности:
🔊 Ключевые возможности:
Высокая производительность:
Способен генерировать аудио до 42 секунд (~8192 токена) за один прогон.
Однако для наилучших результатов рекомендуется ограничиваться ~7000 токенами.
- Поддержка клонирования голоса:
Использует референсный голос (speaker reference) длиной, например, 10 секунд. В таком случае контекст для синтеза сокращается: доступно около 32 секунд активного контента (из 42).
- 20 языков:
Поддерживает озвучку на 20 различных языках, что делает его универсальным решением для мультиязычных проектов.
🛠️ Под капотом:
Хотя подробностей о модели в описании немного, из GitHub-репозитория следует, что:
Используются современные архитектуры трансформеров для TTS.
Поддерживается реалистичное клонрование голоса по короткому фрагменту.
Скорость генерации и качество аудио находятся на уровне лучших TTS-систем с открытым кодом.
Установка:
git clone https://github.com/edwko/OuteTTS.git
cd OuteTTS
pip install -r requirements.txt
python
from outetts import OuteTTS
tts = OuteTTS(
reference_speaker_path="reference_audio/igor_voice.wav",
language="ru" # поддерживаются и другие языки, например: "en", "ja"
)
text = "Привет, Python разработчик! Я твой кастомный голосовой ассистент."
audio = tts.generate(text)
with open("output.wav", "wb") as f:
f.write(audio)58 959
🖥 Ibis — SQL и Python в одном флаконе
Надоело переключаться между SQL и pandas?
Ibis — это библиотека, которая объединяет лучшее из двух миров: SQL-запросы и Python-пайплайны в одном коде.
📦 Установка (с DuckDB и примерами):
bash pip install 'ibis-framework[duckdb,examples]'
import ibis
penguins = ibis.examples.penguins.fetch()
# SQL внутри Python
res = penguins.sql(\"""
SELECT species, island, count(*) AS count
FROM penguins GROUP BY 1, 2
\""")
# Python-стиль фильтрации и сортировки
res.order_by("count")
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ count ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ int64 │
├───────────┼───────────┼───────┤
│ Adelie │ Biscoe │ 44 │
│ Adelie │ Torgersen │ 52 │
│ Adelie │ Dream │ 56 │
│ Chinstrap │ Dream │ 68 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 124 │
└───────────┴───────────┴───────┘58 959
🖥 DeepGit: Repo Discovery — это открытый AI-инструмент, который помогает находить полезные репозитории на GitHub с помощью семантического поиска.
Он основан на системе LangGraph, использует анализ кода, документации и сигналов из сообщества, чтобы отфильтровывать малоизвестные, но перспективные проекты.
Ключевые возможности:
▪ Семантическая проверка: ищет не просто по ключевым словам, а «понимает» содержание.
▪ Многогранный анализ: учитывает не только код, но и документацию, активность и отзывы сообщества.
▪ GitHub-интеграция: фокусируется на данном экосистемном источнике, упрощая отбор качественных проектов.
🖥 GitHub
@pythonl
58 959
🖥 Watchdog — это библиотека, специализирующаяся на отслеживании изменений в файловой системе, но в стильном дизайне.
Инструмент даёт возможность фиксировать любые операции с файлами и директориями (создание, удаление, модификация, перемещение) и поддерживает работу в средах Linux, macOS и Windows
Библиотека будет особенно полезна в таких случаях, как:
▪ автоматический перезапуск серверов при обновлениях файлов
▪ обработка вновь загружаемых файлов в заданную директорию
▪ синхронизация содержимого папок
▪ создание механизмов резервного копирования, оперативно реагирующих на изменения
🔗 Watchdog
🔗 Документация
@pythonl
58 959
Последний шанс попасть на ключевое ИТ-событие весны — Data Fusion 2025!
Уже 16–17 апреля в Москве состоится одна из крупнейших конференций по анализу данных и ИИ. Если вы еще не зарегистрировались — поторопитесь!
Data Fusion 2025 — это не просто конференция, а место, где ежегодно собираются разработчики, аналитики, инженеры данных, исследователи, бизнес и госструктуры, чтобы обсудить, как ИИ и данные меняют индустрию.
Что в программе?
✔️ 70+ сессий — от ML-инфраструктуры до внедрения генеративных моделей
✔️ 250+ экспертов — разработчики, архитекторы, лидеры компаний и науки
✔️ Тренды и инсайты этого года — новые подходы к DataOps и управлению качеством данных
✔️ Кейсы от топовых ИТ-компаний — только актуальные и проверенные решения
📌Москва, технологический кластер «Ломоносов», 16-17 апреля.
Не откладывайте на потом, регистрирация скоро закроется 💣 — https://data-fusion.ru/. Участие бесплатное!
—
*ML — машинное обучение
*DataOps — методология разработки и предоставления данных
58 959
🗂️ Ballista — распределённый движок запросов, построенный на базе Apache DataFusion. Инструмент позволяет параллельно выполнять запросы на множестве узлов, сохраняя совместимость с существующими SQL-запросами, включая сложные JOIN, подзапросы и CTE.
Развёртывание упрощено благодаря Docker-образам и поддержке Kubernetes, а встроенные бенчмарки показывают, что Ballista уже способна конкурировать с Spark по скорости обработки TPC-H-подобных запросов.
🤖 GitHub
@pythonl
58 959
Model Context Protocol – незаменимый инструмент для ML-соревнований, где нужно использовать всю мощь LLM. С помощью нового стандарта подключения AI-ассистентов к бизнес-приложениям от Anthropic ты сможешь интегрировать ИИ в свой проект – идеальное решение для хакатона, где время ограничено.
В новой статье разбираемся, как устроен протокол, как поднять собственный MCP-сервер и использовать его в IT-соревнованиях. Ты узнаешь про:
🔤 Архитектуру Model Context Protocol.
🔤 Основные возможности стандарта.
🔤 Примеры реализации: от простых к сложным.
Сосредоточься на создании уникального AI-ассистента. Как это сделать? Ответ в статье: https://cnrlink.com/mcpitonecuppydjango
А проверить всю мощь MCP можно на IT_ONE Cup. ML Challenge. Зарегистрируйся, выбери один из трех треков и раздели призовой фонд в 1 500 000 рублей.
MCP станет одним из важных инструментов для разработки ИИ-помощников в задачах соревнования:
🔤 Динамические контекстные подсказки для системного аналитика.
🔤 AI-генератор дизайн-макетов по описанию требований.
🔤 Система визуализации BPMN-диаграмм.
MCP позволит использовать локальные модели, которые сделают решения более автономными и безопасными – их будет легче адаптировать под задачи соревнования.
Регистрация открыта до 11 апреля включительно: https://cnrlink.com/itonecupmlpydjangomcp
58 959
🖥 Вот 17 топовых GitHub-репозиториев для изучения Python с ссылками:
1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный челлендж по основам Python.
2. Python Basics — азы Python для новичков, просто и с примерами.
3. Learn Python — справочник с кодом, пояснениями и практикой.
4. Python Guide — гайд по практикам, инструментам и сложным темам.
5. Learn Python 3 — руководство по Python 3 с практикой для начинающих.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмы и структуры данных для собесов.
8. Project-Based-Learning — Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи проектов для прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — ML на Python шаг за шагом.
11. TheAlgorithms/Python — алгоритмы и структуры данных на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты: от утилит до автоматизации.
13. Geekcomputers/Python — скрипты для сети, файлов и задач.
14. Materials — код и проекты от Real Python.
15. Awesome Python — топ фреймворков, библиотек и ресурсов.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — скрипты, туториалы и лайфхаки.
#python #github #learning
@pythonl
58 959
Как получилась онлайн-магистратура «Фронтенд- и бэкенд-разработчик»
от Яндекс Практикума и ИТМО?
Мы взяли всё лучшее от классического образования, перевели в онлайн, добавили практики и выкрутили актуальность на максимум.
Приходите на день открытых дверей, чтобы узнать больше:
— Расскажем про разные траектории обучения на программе: как после выпуска стать фронтенд- или бэкенд-разработчиком.
— Обсудим уровни программы — базовый и продвинутый: чему научится студент без опыта в IT и зачем магистратура разработчику с опытом.
— Поделимся, как устроено обучение на очной онлайн-программе Яндекса и ИТМО.
— Поговорим про поступление: сроки, экзамены, документы, оплата.
Ждём вас 16 апреля в 19:00 мск.
→ Зарегистрироваться на событие
58 959
📚 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
58 959
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
58 959
🖥 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 959
📚 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
58 959
⚡️ 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
58 959
⚡️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
58 959
🏦 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
58 959
🔎 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
58 959
🖥 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
58 959
⚡️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
58 959
⚡️ 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
