Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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📈 Telegram kanali Python Community analitikasi
Python Community (@python_community_ru) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 11 829 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 608-o'rinni va Rossiya mintaqasida 55 492-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 11 829 obunachiga ega bo‘ldi.
23 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -69 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.89% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.98% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 697 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 353 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 24 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.
11 829
Obunachilar
-824 soatlar
-227 kunlar
-6930 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+15
0 kanalda
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 | |
| 24 Iyun | 0 | |||
| 23 Iyun | +1 | |||
| 22 Iyun | 0 | |||
| 21 Iyun | +1 | |||
| 20 Iyun | 0 | |||
| 19 Iyun | 0 | |||
| 18 Iyun | +1 | |||
| 17 Iyun | +1 | |||
| 16 Iyun | 0 | |||
| 15 Iyun | +2 | |||
| 14 Iyun | +1 | |||
| 13 Iyun | +2 | |||
| 12 Iyun | 0 | |||
| 11 Iyun | 0 | |||
| 10 Iyun | 0 | |||
| 09 Iyun | +1 | |||
| 08 Iyun | +2 | |||
| 07 Iyun | 0 | |||
| 06 Iyun | +2 | |||
| 05 Iyun | 0 | |||
| 04 Iyun | 0 | |||
| 03 Iyun | +1 | |||
| 02 Iyun | 0 | |||
| 01 Iyun | 0 |
Kanal postlari
+1
Как создать аннотированный график с помощью #Python и matplotlib 🐍📊
@Python_Community_ru
| 2 | Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут (https://gitverse.ru/docs/artifactory/registry-mirrors/pypi-mirror/?utm_source=telegram&utm_medium=fix&utm_campaign=gigacode_python_tg_seeding_post_2026_june&utm_term=pythonl&erid=2W5zFJPe21P) рассказали, как подключить зеркало!
@Python_Community_ru | 322 |
| 3 | Pew Research опубликовали свежий отчёт «Americans and AI 2026».
Только 16% американцев теперь ожидают, что ИИ принесёт пользу обществу в следующие 20 лет, а 40% считают, что ИИ навредит обществу за тот же период.
24% американцев используют чат-боты ежедневно: 12% - несколько раз в день, 4%, почти постоянно.
51% взрослых жителей США всё ещё вообще не пользуются ИИ-чат-ботами.
42% используют чат-боты для поиска информации, и это делает поиск главным сценарием применения.
38% работающих взрослых используют чат-боты для рабочих задач.
10% используют их для эмоциональной поддержки или советов, а 4% - для общения и чувства компании.
ChatGPT доминирует по уровню использования: 44% взрослых американцев сообщили, что пользовались им.
Дальше идут Gemini - 24%, Copilot — 17%, Meta AI — 14%, Grok — 8%, Claude — 6% и Character.ai — 3%.
Взрослые младше 50 лет примерно в два раза чаще пользуются ChatGPT, чем люди старшего возраста: 57% против 28%.
30% говорят, что чат-боты помогают им с продуктивностью, и только 5% считают, что они ей вредят.
28% говорят, что чат-боты помогают им оставаться в курсе событий, и только 5% считают, что они мешают этому.
60% взрослых жителей США читают ИИ-сводки в поиске. Это значит, что ИИ уже влияет на потребление информации даже у тех, кто может активно не пользоваться чат-ботами.
https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact/
@Python_Community_ru | 374 |
| 4 |  +6Matn yo'q... | 398 |
| 5 | 🏆 Итоги Первого Кубка нейроконтента в МосХаб.Сколково
Вчера наше пространство превратилось в настоящую нейролабораторию. 150 дизайнеров, разработчиков, сценаристов и AI-специалистов собрались, чтобы за несколько часов создать вертикальные ролики с помощью нейросетей.
Участники работали по четырём социально значимым кейсам: «Москва 2040: технологии для людей», «Технологическое будущее: страна инженеров», «Код жизни: медицина будущего» и «Москва — город заботы».
Главный кубок второй год подряд завоевала команда «Кролики».
Генеральный директор платформы «Россия — страна возможностей» (https://t.me/stranavozmojnostey)Андрей Бетин отметил: «Из 1300 заявок в финал вышли сильнейшие. Это подтверждает высокий уровень подготовки участников и их творческий потенциал».
Кубок нейроконтента подтвердил: нейросети усиливают замысел человека, но не заменяют его. Настоящий прорыв — в тандеме живого творчества и цифровых технологий. МосХаб.Сколково — та самая точка, где такие проекты становятся реальностью.
Фото с мероприятия — в альбоме (https://vk.com/album-236300510_311272663)
Подписывайтесь: Telegram (https://t.me/hub_sk) | МАКС (https://max.ru/hub_sk) | ВКонтакте (https://vk.com/hub_sk)
@Python_Community_ru | 382 |
| 6 |  ⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора
Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.
Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.
https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/
@Python_Community_ru | 467 |
| 7 |  OpenMythos - open-source попытка теоретически реконструировать Claude Mythos, где все архитектурные ставки расписаны прямо в README.
По сути, OpenMythos это публичная гипотеза, которая ещё и запускается.
Что авторы считают основой Mythos?
Не глубокий стек уникальных слоёв, а Recurrent-Depth Transformer.
MoE с активацией около 5% параметров, поэтому общий размер модели скорее показывает объём хранения, а не реальную стоимость вычислений.
Loop-index positional embedding, чтобы каждая итерация работала как отдельная вычислительная фаза.
ACT halting, чтобы модель сама решала, когда ей достаточно “думать”, причём отдельно для каждого токена.
И ещё continuous latent thoughts, которые могут кодировать сразу несколько следующих шагов. По смыслу это похоже на breadth-first search внутри одного forward pass.
Источники идей тоже понятны: Parcae для стабильности, Universal Transformers для halting, DeepSeek для MoE routing.
GitHub:
http://github.com/kyegomez/OpenMythos
@Python_Community_ru | 576 |
| 8 |  🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main
@Python_Community_ru | 557 |
| 9 | GLM-5.2 (https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10339)теперь можно запускать локально.
2-битная версия сохраняет около 82% точности после сжатия модели с 1,51 ТБ до 238 ГБ, то есть размер уменьшили на 84%.
Запуск возможен на Mac с 256 ГБ памяти или на системах с достаточным объёмом RAM/VRAM.
GLM-5.2 называют самой сильной открытой моделью на данный момент.
Гайд: https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.2
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF
@Python_Community_ru | 635 |
| 10 |  Python иногда может выглядеть как тёмная магия.
Вот однострочный quicksort через lambda:
q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i x[0]])
Что тут происходит:
* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список
Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.
Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.
Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.
@Python_Community_ru | 575 |
| 11 | Zero training needed, Image-to-LoRA(i2L) V2 уже вышел 🚀
Обновлённая версия i2L стала заметно мощнее: теперь она может превратить одно или несколько референсных изображений в style LoRA за один прямой проход, без отдельного обучения для кастомизации визуального стиля.
🌟 Что нового в V2:
* Совместимость: работает с разными базовыми моделями, включая Z-Image, Klein-4B и Hidream-O1.
* Скорость: прямое предсказание весов style LoRA без обучения.
* Точность стиля: высокая верность переноса стиля без утечки семантики.
* Контроль: явные веса открывают asymmetric CFG, смешивание стилей из нескольких референсов и управляемую генерацию.
* Архитектура: image encoder, обучаемые LoRA queries и compressed decoding heads, которые генерируют адаптированные матрицы.
🤖 Коллекция моделей: https://modelscope.ai/collections/DiffSynth-Studio/Image-to-LoRA-V2
🎠 Studio: https://modelscope.ai/studios/DiffSynth-Studio/Z-Image-i2L-V2
📄 Paper: https://modelscope.ai/papers/2606.13809
@Python_Community_ru | 567 |
| 12 |  SQLModel использует аннотации типов Python, чтобы объединить Pydantic и SQLAlchemy и уменьшить дублирование кода при работе с SQL-базами.
* одна аннотация типа заменяет отдельные модели Pydantic и SQLAlchemy
* хорошо совместим с FastAPI, Pydantic и SQLAlchemy
* внутри работает на базе Pydantic и SQLAlchemy
* разумные настройки по умолчанию уменьшают количество шаблонного кода
https://github.com/fastapi/sqlmodel
@Python_Community_ru | 620 |
| 13 |  🔍 Обнаружение уязвимостей с помощью Audit
Audit — это агент для поиска уязвимостей, использующий 8-ступенчатую методологию, основанную на взаимодействии узких агентов и принципе "умышленного несогласия". Он интегрируется с Claude Pro и предлагает структурированные отчеты о безопасности.
🚀 Основные моменты:
- Многопоточность: узкие агенты работают параллельно для поиска уязвимостей.
- Умышленное несогласие: второй агент проверяет выводы первого.
- Отслеживание доступности: подтверждает, что уязвимости могут быть достигнуты злоумышленником.
- Обратная связь: находит новые задачи на основе обнаруженных уязвимостей.
📌 GitHub: https://github.com/evilsocket/audit
#python
@Python_Community_ru | 712 |
| 14 |  TerminalTextEffects - это Python-библиотека без внешних зависимостей для добавления анимированного текста прямо в терминал.
Что умеет:
- работает прямо в текущем терминале и не ломает привычный workflow
- поддерживает Xterm 256 и RGB HEX-цвета
- умеет сложное движение символов через кривые Безье и плавное ускорение
- эффекты можно настраивать через типизированный config dataclass
- CLI-аргументы генерируются автоматически из конфигурации
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@Python_Community_ru | 749 |
| 15 | Nex-N2 - новое любопытное семейство агентных моделей.
Что внутри:
- Adaptive Thinking - модель сама подбирает глубину рассуждения на каждом шаге
- экономия около 20% токенов без потери качества
- Coherent Thinking - единый формат мышления для поиска, кодинга и tool use
- меньше хрупких переключений между разными режимами работы
По заявлению команды, Nex-N2 показывает уровень Tier-1 open-source моделей на SWE-bench, Terminal-Bench, GDPval и других бенчмарках, приближаясь к GPT-5.5 и Opus 4.7.
Звучит мощно, но такие цифры стоит проверять независимыми прогонами.
- Kimi-K2.6: 86% - 13 из 14
- MiniMax: 100% - 8 из 8
- GLM-5.1: 100% - 13 из 13
- DeepSeek-V4-Pro: 92% - 11 из 12
- Opus 4.7: 45% - 5 из 11
- GPT-5.5: 30% - 3 из 10
🔗 https://nex-agi.com
📦 https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://github.com/nex-agi/Nex-N2
@Python_Community_ru | 840 |
| 16 | 🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения
FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.
🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.
📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib
#python
@Python_Community_ru | 792 |
| 17 | ✔️ Centaur - это платформа для совместного использования AI-агентов, интегрированных в Slack.
Она позволяет командам взаимодействовать с агентами, которые выполняют задачи в изолированных средах Kubernetes, обеспечивая безопасность и гибкость.
🚀 Основные моменты:
- Slack-агенты для выполнения задач и получения ответов.
- Изолированные среды для безопасного выполнения команд.
- Поддержка пользовательских инструментов и плагинов.
- Долговременные рабочие процессы с возможностью восстановления.
- Хранение состояния для повторного подключения без потери данных.
📌 GitHub: https://github.com/paradigmxyz/centaur
#python
@Python_Community_ru | 745 |
| 18 |  Matn yo'q... | 352 |
| 19 | 🖥 Python не медленный. Медленным его часто делает ваш код.
У Python есть странная репутация: стоит программе начать тормозить, виноват сразу язык. Но в реальности большая часть быстрых сценариев в Python работает не потому, что интерпретатор внезапно стал магическим, а потому что тяжёлая работа уходит ниже - в C, C++ или Rust.
CPython написан на C. Многие встроенные операции тоже выполняются в C:
- len()
- list.append()
- dict.get()
- sum()
- сортировка
- операции со строками
- часть работы со списками и словарями
Когда вы вызываете list.append(), Python не крутит всю логику добавления элемента на уровне байткода. Он платит небольшой overhead за вызов, а дальше попадает в C-функцию внутри CPython.
Медленный путь начинается там, где мы вручную гоняем данные по одному элементу:
total = 0
for x in data:
total += x
На каждой итерации интерпретатор должен выполнить байткод, достать объект, проверить типы, сделать операцию, обновить значение и перейти к следующему элементу. Для маленьких списков это незаметно. Для миллионов элементов это уже цена, которую вы платите за каждую итерацию.
Быстрый путь выглядит иначе:
total = sum(data)
Здесь цикл проталкивается внутрь реализации. Python остаётся удобной оболочкой, а основная работа выполняется ближе к нативному коду.
С NumPy та же идея, только ещё жёстче:
total = np.sum(data)
Внутренний цикл почти не возвращается в Python. Массив обрабатывается внутри оптимизированного нативного кода, а обратно приходит уже готовый результат.
Поэтому фраза «Python медленный» слишком грубая.
Точнее так:
Python-циклы дорогие
C-циклы дешёвые
built-in функции часто быстрее ручного кода
NumPy быстрый не из-за синтаксиса, а потому что не гоняет каждый элемент через интерпретатор
хороший Python-код старается как можно дольше оставаться внутри готовых операций и библиотек
Оптимизация Python часто начинается не с переписывания проекта на Go или Rust, а с простого вопроса:
можно ли убрать ручной цикл и отдать работу тому коду, который уже написан на C, C++ или Rust?
Python хорош не как самый быстрый исполнитель каждой операции.
Он хорош как удобный слой управления над быстрыми нативными кусками.
@Python_Community_ru | 731 |
| 20 | 🖥 В России второй день подряд жалуются на проблемы с доступом к PyPI, главному репозиторию пакетов для Python. По данным Downdetector, сбои затрагивают пользователей из разных регионов.
PyPI для Python-разработчиков - это не просто сайт с библиотеками. Через него ставятся зависимости, фреймворки, CLI-утилиты и большая часть всего, что нужно для нормальной разработки. Когда он начинает отваливаться, ломается не «ещё один зарубежный сервис», а базовая инфраструктура языка.
Диагностика интернет-блокировок показала обрыв соединения на этапе TLS. Это момент, когда клиент и сервер пытаются установить защищённое соединение. Такое поведение похоже на блокировки через DPI, то есть глубокую инспекцию пакетов.
По симптомам ситуация напоминает недавние проблемы с доступом к DeepSeek, которые издание тоже связывало с похожим механизмом.
При этом в Роскомнадзоре утверждают, что PyPI не ограничивали и проблем с доступом к ресурсу не фиксируют, сообщает «Осторожно, новости».
Для разработчиков это неприятный сигнал. Даже если проблема окажется временным сбоем, зависимость от внешней инфраструктуры снова стала очень заметной: без PyPI внезапно сложнее собрать проект, поднять окружение, поставить зависимости и просто нормально работать с Python.
@Python_Community_ru | 752 |
