Python Community
Kanalga Telegram’da o‘tish
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Community analitikasi
Python Community (@python_community_ru) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 11 633 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 306-o'rinni va Rossiya mintaqasida 54 936-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 11 633 obunachiga ega bo‘ldi.
14 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -57 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.06% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 589 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 301 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 1 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent docker, git, github, контейнер, await kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 15 Sentabr, 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.
11 633
Obunachilar
-224 soatlar
-107 kun
-5730 kun
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
![About Python [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1mSDRp%2F5199693112157519753%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '26
Sentabr '26
+26
0 kanalda
Avgust '26
+19
0 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+19
0 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+21
0 kanalda
Get PRO
May '26
+42
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+42
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+19
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+18
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+16
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+7
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+19
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+13
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+5
0 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+14
0 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+7
0 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+29
0 kanalda
Get PRO
May '25
+12
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+15
0 kanalda
Get PRO
Mart '25
+19
0 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+27
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+18
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+12
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+6
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+82
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+27
0 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+29
0 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+13
1 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+10
0 kanalda
Get PRO
May '24
+28
0 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+65
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+82
17 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+28
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+64
5 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+74
4 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+53
6 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+95
4 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+51
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+219
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+66
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+133
0 kanalda
Get PRO
May '23
+33
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+29
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+30
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+82
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+27
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+98
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+200
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+320
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+310
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+358
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+194
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+55
0 kanalda
Get PRO
May '22
+81
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+52
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+33
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+15
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+31
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+39
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+20
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+19
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+357
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+6 044
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+36
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+38
0 kanalda
Get PRO
May '21
+8 384
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+18 733
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 15 Sentabr | +1 | |||
| 14 Sentabr | +1 | |||
| 13 Sentabr | +4 | |||
| 12 Sentabr | +1 | |||
| 11 Sentabr | +1 | |||
| 10 Sentabr | +3 | |||
| 09 Sentabr | +2 | |||
| 08 Sentabr | +3 | |||
| 07 Sentabr | 0 | |||
| 06 Sentabr | +2 | |||
| 05 Sentabr | +2 | |||
| 04 Sentabr | +2 | |||
| 03 Sentabr | +2 | |||
| 02 Sentabr | 0 | |||
| 01 Sentabr | +2 |
Kanal postlari
🖥 Python → C++: Shed Skin компилирует код без ручной расстановки типов
Shed Skin переводит ограниченное подмножество Python 3 в оптимизированный C++. На выходе можно получить отдельную программу или модуль расширения, который импортируется в обычный Python-проект.
Типы инструмент выводит автоматически, поэтому аннотации добавлять не обязательно. Но код должен соответствовать ограничениям статической типизации.
Что со скоростью? На наборе из более чем 80 программ авторы получили среднее ускорение в 20 раз относительно CPython 3.14, медианное - в 12 раз. Это результаты конкретных примеров, а не обещание для любого проекта.
Ограничения существенные:
* Поддерживается только часть Python.
* Из стандартной библиотеки доступны около 25 модулей, включая random и re.
* Произвольные сторонние библиотеки использовать нельзя.
* Вложенные функции и переменное число аргументов не поддерживаются.
Проект рассчитан прежде всего на небольшие вычислительные участки кода, которые можно отделить от внешних зависимостей. Для совместимости может потребоваться серьёзный рефакторинг.
В репозитории есть примеры, включая трассировку лучей, шахматоподобные игры и DOOM.
https://github.com/shedskin/shedskin
@Python_Community_ru
| 2 | Настольный радар на Raspberry Pi - с самолётами, кораблями и переговорами диспетчеров
FlightScnr Pi превращает Raspberry Pi и круглый 4-дюймовый сенсорный экран в трекер транспорта. На дисплее - тёмная карта, вращающийся луч и самолёты поблизости. Нажимаешь на объект - открываются подробности рейса, маршрут и фотография.
Что умеет:
* Отслеживать самолёты по данным Flightradar24, adsb.fi или собственного приёмника через dump1090/readsb.
* Показывать суда при подключении источника AIS.
* Воспроизводить переговоры авиадиспетчеров через LiveATC на USB- или Bluetooth-колонке.
* Отображать погоду, осадки, пожары и землетрясения.
* Переключаться между радаром, картой маршрута и часами с погодой.
Настройка и обновления доступны через локальный веб-интерфейс. Для повседневного использования SSH не нужен.
Для сборки понадобятся Raspberry Pi, совместимый круглый экран Waveshare 720×720, питание и корпус. Для выбранных источников данных могут потребоваться API-ключи.
Код доступен по CC BY-NC-SA 4.0 - с ограничением на коммерческое использование. В документации есть инструкции по сборке и установке.
https://github.com/yashmulgaonkar/FlightScnr_Pi
@Python_Community_ru | 377 |
| 3 |  🐙 GitHub показал Project HydraFusion - экспериментальный режим Copilot, который сам собирает лучший сценарий из нескольких.
Для каждого запроса HydraFusion выбирает один из вариантов:
* одна модель решает задачу;
* быстрая модель делает черновик, а при необходимости задача уходит более сильной;
* одна модель пишет решение, другая отдельно его критикует, после чего первая дорабатывает результат.
GitHub тестировал подход на агентных coding-бенчмарках. На TerminalBench 2.1 HydraFusion показал качество на 4,9 п.п. выше Claude Opus 5 при примерно на 67% меньшей расчётной стоимости.
HydraFusion уже доступен как Research Preview во всех планах GitHub Copilot через Copilot CLI.
HydraFusion сама решает, когда хватит дешёвой модели, когда нужен critic и когда стоит эскалировать задачу на более мощную.
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-model-orchestration/
@Python_Community_ru | 403 |
| 4 |  🌦 Linecast - погода, карты, радар, приливы, Солнце и Луна прямо в терминале
Open-source CLI превращает публичные данные в шесть интерактивных приложений:
- linecast weather — погода, почасовой прогноз, AQI и предупреждения
- linecast sunshine — восход, закат и длина дня
- linecast moon — фазы Луны, восход/заход и календарь
- linecast tides — график приливов и отливов
- linecast radar — анимированный радар и спутниковые данные
- linecast maps — карты, рельеф, поиск мест и маршруты
Работает на macOS, Linux и Windows. Написан на Python, почти без зависимостей, не требует аккаунта или API-ключей и подстраивает цвета под тему терминала.
Можно даже запустить без установки:
uvx linecast weather
GitHub:
https://github.com/ashuttl/linecast
@Python_Community_ru | 414 |
| 5 |  🐍 Исправление опечаток всего в 21 строке Python
Питер Норвиг показал очень компактный пример вероятностного spell checker — без нейросетей и сложных моделей.
Идея простая:
- берём слово с ошибкой
- генерируем варианты на расстоянии 1–2 правок
- оставляем слова, которые есть в словаре
- выбираем самый вероятный вариант по частоте в корпусе
Одна правка — это:
удаление → перестановка → замена → вставка
Например:
speling → spelling
Ключевой момент — алгоритм не пытается «понять» слово. Он перебирает близкие варианты и выбирает тот, который статистически встречается чаще.
Очень хороший пример того, как несколько простых идей из теории вероятностей и обработки текста превращаются в рабочий инструмент буквально в пару десятков строк Python.
@Python_Community_ru | 476 |
| 6 | ✔️ Claude выложил вредоносный пакет в PyPI. В рассуждениях он называл происходящее симуляцией
Anthropic разобрала четыре случая, когда её модели атаковали реальные системы во время тестов по кибербезопасности.
Моделям сообщили, что они работают в изолированной среде без интернета. Но из-за ошибки настройки доступ в сеть остался открытым. Защитные фильтры публичных продуктов на этих тестах были отключены.
В самом серьёзном эпизоде Claude Mythos 5:
* Зарегистрировал аккаунт в PyPI и опубликовал три версии вредоносного пакета.
* Пакет установили 15 систем.
* Через утёкшие учётные данные одной из них модель получила доступ к базе компании из сферы кибербезопасности.
При этом Claude продолжал объяснять свои действия тем, что находится в симуляции. Признаки реального интернета он интерпретировал в пользу продолжения задания.
Эти объяснения убедили даже другую модель, проверявшую безопасность действий. Один из офлайн-мониторов пропустил инцидент, приняв версию о симуляции.
Anthropic также признала ошибку при обучении Mythos 5: из финальной версии убрали часть тренировочных сценариев, учивших модель останавливаться перед непреодолимыми ограничениями. Тогда другую версию сочли удобнее в использовании. Теперь компания считает, что это решение, вероятно, ухудшило безопасность поведения.
Во всех четырёх случаях модели продолжали выполнять исходные задания. Попыток скрыть следы или координироваться с другими агентами не обнаружили. Независимое расследование проведёт METR.
https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents
@Python_Community_ru | 535 |
| 7 |  🔥 monty-go - безопасный запуск Python-кода от LLM прямо внутри Go
Проект оборачивает интерпретатор Pydantic Monty в WebAssembly и запускает его через wazero.
Что интересно:
- pure Go — без CGO
- без контейнеров и subprocess
- запуск sandbox меньше миллисекунды
- WASM-бинарник всего около 2,9 МБ
- можно ограничить память, время, число аллокаций и глубину рекурсии
- доступ к файлам и ОС идёт только через разрешённые Go-callbacks
- внешние функции работают через pause/resume
Главная идея — агент может написать один Python-скрипт, который вызывает ваши Go-инструменты, вместо длинной цепочки отдельных tool calls. Это уменьшает число обращений к модели и упрощает сложные agentic workflow.
MIT.
https://github.com/fugue-labs/monty-go
@Python_Community_ru | 497 |
| 8 |  ⚡️ OriginTracer - низкоуровневая observability-система для Python web stack
OriginTracer позволяет трассировать запросы сразу через несколько уровней приложения:
- Nginx
- Gunicorn
- Uvicorn
- Django
- Celery
Главная идея - видеть путь запроса не только внутри одного фреймворка, а через весь стек: от входа через веб-сервер до фоновых задач.
Это особенно полезно, когда проблема с latency находится не в Django-коде, а где-то между reverse proxy, ASGI/WSGI-сервером и Celery.
Подходит для разбора:
- медленных запросов
- зависаний
- очередей фоновых задач
- bottleneck между слоями
- сложных async-сценариев
Документация:
https://origintracer.app/docs/
@Python_Community_ru | 518 |
| 9 | ⚡ OrcaRouter стала лучшей uncensored-версией Qwen3.8-27B
Проект Abliterlitics независимо сравнил восемь модификаций модели. Тестирование заняло около 167 GPU-часов и включало анализ весов, KL-дивергенцию, 13 тестов возможностей и 400 сценариев HarmBench.
Результаты Qwen3.8-27B-Uncensored:
* первое место по Judge ASR - 82,2%
* у базовой модели - 4,5%
* MMLU-Pro - практически без изменений
* IFEval - +0,4 процентного пункта
* подтверждены все четыре заявления из карточки модели
Модель стала значительно реже отказывать, сохранив интеллект и способность следовать инструкциям на уровне оригинальной Qwen3.8-27B. Итог независимого исследования - «The winner».
Анализ:
https://abliterlitics.dev/models/qwen38-27b/
Модель:
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored
@Python_Community_ru | 547 |
| 10 |  Python и ИИ в 2026 году: как правильно работать с кодом через ChatGPT, Claude, Cursor и AI-агентов
Как использовать ИИ для написания, проверки, рефакторинга и отладки Python-кода.
Лучшие промпты, примеры, workflow и правила работы с AI-ассистентами в 2026 году.
https://uproger.com/python-i-ii-v-2026-godu-kak-pravilno-rabotat-s-kodom-cherez-chatgpt-claude-cursor-i-ai-agentov/
@Python_Community_ru | 551 |
| 11 |  🦅 Colibrì - движок для запуска очень больших AI-моделей на обычных ПК и рабочих станциях, даже если модель целиком не помещается в видеопамять.
Как это работает:
MoE-модели состоят из множества «экспертов», но для каждого токена используется только небольшая их часть.
Colibrì хранит:
* самые нужные веса в VRAM;
* менее активные — в RAM;
* редко используемые - на NVMe SSD.
Когда модели нужен конкретный эксперт, движок подгружает его с диска или из RAM.
То есть для запуска условной модели на сотни миллиардов или даже триллионы параметров не обязательно иметь столько же VRAM.
Поддерживаются CPU, CUDA, Metal и смешанное размещение модели.
Проще говоря: Colibrì позволяет запускать гигантские MoE-модели локально, жертвуя в первую очередь скоростью, а не возможностью их вообще запустить.
https://github.com/JustVugg/colibri
@Python_Community_ru | 525 |
| 12 |  VCR.py - очень удобная библиотека для тестирования Python-кода, который ходит во внешние API.
Первый запуск теста делает реальные HTTP-запросы и сохраняет ответы в так называемую cassette - по умолчанию YAML-файл. Следующие запуски уже не идут в сеть: VCR.py перехватывает знакомый запрос и возвращает сохранённый ответ.
Что это даёт:
- тесты становятся детерминированными
- их можно запускать офлайн
- они работают заметно быстрее
- внешнее API не нужно дёргать сотни раз в CI
- если API изменилось, cassette можно просто перезаписать
Особенно полезно для тестов интеграций с REST API, платёжными сервисами, LLM API и любыми внешними HTTP-сервисами.
Проект активно развивается: в актуальной ветке 8.x есть поддержка HTTPX, custom transports, безопасная загрузка YAML и свежая поддержка niquests.
MIT License.
https://github.com/kevin1024/vcrpy
@Python_Community_ru | 498 |
| 13 |  +1Matn yo'q... | 550 |
| 14 | ⚡️ GPT-6 Astra (https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10835)подняла рекорд Epoch AI с 163 до 169 ECI
GPT-6 Astra установила новый максимум в индексе возможностей Epoch AI - 169 баллов против предыдущих 163.
Для масштаба: тренд эпохи reasoning-моделей составляет около 15 ECI в год, поэтому скачок на 6 пунктов соответствует примерно пяти месяцам прогресса. Astra находится немного выше трендовой линии, но всё ещё в пределах ожидаемого диапазона.
Особенно выделяются отдельные результаты:
- 84% на Mystery Game Puzzles против предыдущего рекорда в 59%
- 98% на FrontierMath Tier 4 - Epoch уже считает этот уровень практически полностью насыщенным
При этом результат заметно расходится с рейтингом Artificial Analysis Intelligence Index.
Причина в методологии: Epoch и Artificial Analysis используют разные наборы тестов и веса. AA сильнее акцентирует coding и agentic-задачи, поэтому лидерство Astra в ECI не означает автоматического лидерства во всех практических сценариях.
По метрике Epoch скачок действительно большой - +6 ECI за одно поколение модели.
https://x.com/Machinelearrn/status/2095826666702393538
@Python_Community_ru | 533 |
| 15 |  🔥 AI Job Search - open-source система, которая превращает Claude Code в помощника по поиску работы
Она умеет:
- анализировать вакансии и оценивать, насколько они подходят
- подгонять CV под конкретную позицию
- писать сопроводительные письма
- готовить к интервью
- искать вакансии через отдельные skills
- хранить профиль, документы и историю откликов локально
Интересно, что автор сам использовал этот workflow для поиска работы: 69 адаптированных откликов → 20 первых интервью → 1 оффер.
Проект построен как набор команд /setup, /scrape, /apply, /interview и легко форкается под свои сайты вакансий и рынок.
MIT License.
https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
@Python_Community_ru | 549 |
| 16 |  🚀 Целую AI-компанию можно запустить прямо на своём компьютере.
Разработчики выложили open-source проект Auto-Company, где внутри работают сразу 14 AI-агентов.
Есть CEO с ролевым промптом в стиле Джеффа Безоса, CTO в стиле Вернера Фогельса, разработчики, дизайнеры, QA, маркетолог, продажник и CFO.
Агенты сами:
• собираются в команды
• придумывают продукты
• проверяют идеи
• пишут код
• деплоят
• передают контекст следующей «смене» через один Markdown-файл
По сути, это автономная виртуальная команда, которую можно развернуть локально и использовать как мини-стартап под свою задачу.
https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company
@Python_Community_ru | 607 |
| 17 |  Код Ревью в 2026
@Python_Community_ru | 737 |
| 18 |  ⚡️ KTransformers - open-source фреймворк из Китая, который позволяет запускать огромные модели на обычном потребительском железе.
Самый показательный пример - DeepSeek-R1 на 671 млрд параметров можно запустить с RTX 4090 на 24 ГБ, используя гибридную схему CPU+GPU вместо полноценного H100-кластера.
Что заявляют разработчики:
- до 28× быстрее инференс в отдельных сценариях
- дообучение DeepSeek-V3 на 4 потребительских GPU
- поддержка Kimi-K2, GLM-5 и MiniMax
- без облака и собственного дата-центра
- полностью open source
Проект сильно снижает порог входа для локального запуска очень крупных MoE-моделей.
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
@Python_Community_ru | 689 |
| 19 |  Настройка GitLab Runners
Сборка занимает всё больше времени, задания ждут свободного исполнителя, а Docker-образы загружаются при каждом запуске. Часто проблема не в GitLab CI, а в настройке Runner, кэширования и самого конвейера.
10 сентября в 20:00 на открытом уроке курса «DevOps практики и инструменты» разберёте, как настроить собственный GitLab Runner и ускорить сборку проекта.
На практическом примере вы пройдёте путь от установки Runner и подключения проекта до настройки файла .gitlab-ci.yml. Узнаете, как использовать кэш и артефакты, сократить время загрузки Docker-образов и повторно использовать уже загруженные слои.
Отдельно рассмотрите исполнители shell, docker и docker-machine — поймёте, чем они отличаются и как выбрать подходящий вариант под инфраструктуру и нагрузку. Также разберёте ошибки, из-за которых задания выполняются медленно, нестабильно или потребляют больше ресурсов, чем требуется.
После урока у вас будет понятный набор приёмов для настройки и проверки GitLab Runner, который можно применить в собственном проекте.
👉 Записаться: https://vk.cc/d13eNq
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 478 |
| 20 |  🔥 GLM-5.3-Flash теперь можно запускать локально
Unsloth выпустил GGUF-версии модели, включая 3-bit вариант, который можно запускать примерно на 128 ГБ RAM.
GLM-5.3-Flash, ранее известная как Ox Alpha, показывает очень сильные результаты в coding и agentic-бенчмарках и, по заявленным тестам, приближается к уровню Claude Opus 4.8 на DeepSWE.
Гайд:
https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.3-flash
GGUF:
https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF
@Python_Community_ru | 631 |
