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 60 008 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 209-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 256-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 60 008 obunachiga ega bo‘ldi.
09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -593 ga, so‘nggi 24 soatda esa -19 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.90% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 140 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 078 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 18 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 10 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.
60 008
Obunachilar
-1924 soatlar
-1447 kunlar
-59330 kunlar
Postlar arxiv
60 010
1 мощный Совет Python как организовать свой код ЛУЧШЕ 💪
https://youtube.com/shorts/OLG-bXzYk0U?feature=share
60 010
+1
🌟 sh — полноценная замена подпроцесса для Python
—
pip install sh
Может кто не знает, но существует sh — полноценная замена подпроцесса для Python 3.8 - 3.11 и PyPy, которая позволяет вызывать любую программу так, как если бы она была функцией, наподобие:
from sh import ifconfig
print(ifconfig("eth0"))60 010
🖥 Rio — open-source фреймворк для разработки веб-приложений на чистом Python: не нужен ни HTML, ни CSS, ни JS
—
pip install rio-ui
Rio привносит в Python компоненты в стиле React.
Можно выбирать из множества встроенных компонентов и комбинировать их для создания своих собственных компонентов, а потом строить из тех свои приложения
Готовые приложения, созданные с помощью Rio могут работать как локально на вашей машине, так и в Интернете.
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры готовых веб-приложений
@pythonl60 010
🖥 Downloading a YouTube Playlist using Python
Загрузка плейлиста YouTube с помощью Python.
@pythonl
60 010
🖥 PhySO — модуль для поиска закономерностей в данных и вывода аналитических зависимостей на их основе
PhySO предназначен для вывода аналитических физических законов из эмпирических данных; модуль способен использовать ограничения физических единиц, например, сокращая пространство поиска с помощью анализа размерности
Рекомендуемый способ установки с помощью conda:
conda create -n PhySO python=3.8
conda activate PhySO
git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO
cd PhySO
conda install --file requirements.txt
pip install -e .60 010
+2
🖥 vedo — модуль python для анализа и визуализации 3D-объектов
—
pip install vedo
vedo может работать как с полигональной сеткой, так и с облаком точек, отлично интегрируется с другими библиотеками
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@pythonl60 010
🖥🖥 Дроиды и питоны: как работать с ADB быстрее и проще
У нас вышла новая статья, в которой рассматривается как работать с ADB через python.
Если вы — разработчик или тестировщик приложений для Android, просто обычный программист или юзер — то вы попали по адресу.
Перед тем как начать, стоит понять, почему именно Python.
Python — один из моих любимых языков программирования. Простой и читаемый синтаксис, в последних версиях наблюдается увеличение оптимизации и производительности, а также добавления разных фич — например в Python 3.10 была добавления конструкция match-case.
https://habr.com/ru/articles/821781/
@pro_python_code
60 010
+4
👣 Подробный гайд о том, как обращаться к программам на Go из Python
При работе на Python иногда имеет смысл реализовать часть программы на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, поскольку он быстрый, простой и кроссплатформенный.
Есть множество способов, чтобы обращаться к программам на Go из Python, конкретно в этом гайде описан способ сборки
.dll из .go-файлов, и именно эти .dll уже вызываются из Python с помощью ctypes
Существуют и другие способы вызова Go из Python, такие как SWIG, например. В этом гайде рассматривается ctypes, потому что он не имеет дополнительных зависимостей и прост в освоении.
📎 Как вызывать Go из Python
@pythonl60 010
🖥 👣 Вызов функций Go из Python с помощью ctypes
Поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python.
Зачем?
При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный.
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/821007/
@pythonl
60 010
Python-разработчики тут? Вас уже ждут в Т-банке!
Вместе с результативной командой вы будете развивать финтех: от внутренних проектов до клиентских продуктов, которыми пользуются миллионы.
Приходите прокачивать навыки и работать в команде единомышленников. Посмотреть вакансии и откликнуться, если у вас больше двух лет опыта, можно здесь
Реклама. АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679
60 010
🖥 Litestar — это мощный, гибкий ASGI-фреймворк, ориентированный на создание API
—
pip install litestar
Litestar предлагает проверку данных, внедрение зависимостей, интеграцию с ORM, примитивы авторизации и многое другое, что необходимо для запуска приложений в работу.
Простой пример использования Litestar:
from litestar import Litestar, get
@get("/")
async def hello_world() -> str:
return "Hello, world!"
app = Litestar([hello_world])60 010
ПСБ цифровая лаборатория — это ИТ-блок ПСБ, одного из крупнейших банков в стране.
Ребята разрабатывают и совершенствуют продукты ПСБ, которыми пользуются миллионы людей. Присоединяйся к команде и участвуй в создании финтех-сервисов.
На сайте ПСБ цифровая лаборатория ты узнаешь:
- ️какие в банке есть ИТ-направления
- с каким стеком работают
- какие бонусы и льготы есть для сотрудников
- чем занимаются айтишники вне офиса
- что надо сделать, чтобы попасть в команду
Разделяешь ценности и подход к работе? Оставляй резюме на сайте!
Реклама. ООО "ПСБ ЛАБ". ИНН 7714436892.
60 010
+2
🖥 StatsForecast — библиотека Python для быстрого прогнозирования с помощью статистических и эконометрических моделей
—
pip install statsforecast
StatsForecast предоставляет коллекцию популярных моделей прогнозирования одномерных временных рядов, оптимизированных для высокой производительности и масштабируемости.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl60 010
+2
🖥 368 решённых задач по Python с Leetcode
Здесь собрана масса литкод-задач с решением на Python.
Вот условия некоторых из задач:
— найти самое популярное слово в наборе
— удалить один элемент, чтобы список был строго возрастающим
— объединить k сортированных списков
— обойти матрицу по спирали и собрать полученные числа
▶️ Задачи с решениями
@pythonl
60 010
Сбер проведет открытую технологическую конференцию GigaConf 2024.
27 июня в «Дизайн заводе» соберутся ведущие инженеры и разработчики из Сбера, Билайна, Positive Technologies, Т-Банка, МТС и других компаний.
Вместе они погрузят вас в темы:
— машинное обучение и искусственный интеллект;
— инструменты разработчика;
— DevOps;
— инженерия данных;
— безопасность приложений;
— системный анализ
— инновации и стратегии.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте конференции.
Участие бесплатное!
60 010
+4
🖥 tinygrad — фреймворк Python для Deep Learning
—
pip install tinygrad
tinygrad имеет встроенную библиотеку для работы с нейросетями, используя разные классы, оптимизаторы и инструменты для управления состоянием нейросетей.
В tinygrad есть JIT, чтобы всё работало быстро.
Также tinygrad имеет отличную поддержку нескольких GPU, что позволяет удобно параллелить операции над тензорами с помощью Tensor.shard.
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования tinygrad
@pythonl60 010
60 010
60 010
🖥 draw_scatter — позволяет нарисовать нужное распределение в Python
Если нужны кластеры нужной формы (например, хочется сравнить разные алгоритмы кластеризации) — не проблема, для этого есть библиотека
drawdata и функция draw_scatter()
# ячейка 1
import pandas as pd
import seaborn as sns
from drawdata import draw_scatter
draw_scatter()
# ячейка 2
df = pd.read_clipboard(sep=',')
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y', hue='z')60 010
+2
🖥 Instructor — получение структурированного вывода от LLM
—
pip install -U instructor
Instructor позволяет легко получать структурированные данные (например, в формате JSON) от таких LLM, как GPT-3.5, GPT-4, GPT-4-Vision, и моделей с открытым исходным кодом, включая Mistral/Mixtral, Anyscale, Ollama и llama-cpp-python.
Instructor отличается простотой и ориентированным на пользователя дизайном, построенным на базе Pydantic.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования instructor
@pythonl