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 11 861 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 575-o'rinni va Rossiya mintaqasida 55 617-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 11 861 obunachiga ega bo‘ldi.
09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -44 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.05% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.71% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 599 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 322 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 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.
11 861
Obunachilar
-324 soatlar
-127 kunlar
-4430 kunlar
Postlar arxiv
11 860
Можно, а зачем?
🐍 Python полезные ресурсы (https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)
@Python_Community_ru
11 860
🔥 Андрей Карпати выложил в open-source проект autoresearch.
Идея проста, но мощная: агент может запускать до 100 ML-экспериментов за ночь на одном GPU. Он сам пишет код, запускает обучение, анализирует результат, улучшает архитектуру и сохраняет только то, что работает.
Роль человека в этой системе минимальна.
Всё, что нужно поддерживать - один файл `program.md`, в котором описана стратегия исследования:
что исследовать, какие идеи приоритетнее, какие компромиссы важны.
Агент читает этот файл, рассуждает над ним и сам решает, какой эксперимент запускать следующим.
Как работает система:
- автономный git-цикл — агент коммитит каждое улучшение
- каждый эксперимент длится ровно 5 минут, чтобы сравнение было честным
- оптимизируются архитектура, гиперпараметры и оптимизатор
- человек редактирует стратегию
- агент редактирует код
- всё работает на одном GPU
Главная мысль проекта:
узкое место в AI-исследованиях - уже не вычисления, а идея эксперимента.
В autoresearch этим bottleneck становится всего один файл - program.md.
github.com/karpathy/autoresearch
🐍 Python полезные ресурсы (https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)
@Python_Community_ru
11 860
Языки программирования и их инструкции импорта
🐍 Python - import module
☕ Java - import package.Class;
⚡ C - #include
🛠️ C++ - #include
🌐 JavaScript - import module from "module"
🛠️ C# - using Namespace;
🐹 Go - import "package"
🦀 Rust - use crate::module;
🐘 PHP - require "file.php";
💎 Ruby - require "library"
🐪 Kotlin - import package.Class
🍎 Swift - import Module
🔷 TypeScript - import {x} from "module"
🧮 R - library(package)
🐚 Bash - source file.sh
🧱 Dart - import 'package:lib/lib.dart';
🎯 Scala - import package.Class
🐼 Groovy - import package.Class
🧠 Julia - using Module
🔧 Assembly (x86 Linux) - %include "file.inc"
🐍 Python полезные ресурсы (https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)
@Python_Community_ru
11 860
NiceGUI (https://github.com/zauberzeug/nicegui) — это простой в использовании фреймворк на основе Python, который отображается в вашем веб-браузере.
Вы можете создавать кнопки, диалоговые окна, Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое.
https://github.com/zauberzeug/nicegui
🐍 Python полезные ресурсы (https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)
@Python_Community_ru
11 860
🔥 Вышла модель Qwen-Image-Layered-Control-V2
Новая версия инструмента для извлечения слоёв из изображений с управлением через кисть. Модель построена поверх оригинальной Qwen-Image-Layered-Control и позволяет точнее выделять элементы на иллюстрациях и постерах.
Теперь можно управлять слоями прямо на изображении:
Красная кисть показывает какой слой нужно извлечь.
Зелёная кисть отмечает что нужно удалить.
Если области пересекаются, они отображаются жёлтым.
Также продолжает работать текстовое управление:
prompt — описывает, что нужно извлечь.
negative_prompt — что нужно исключить.
Кисти и текст можно свободно комбинировать, что даёт больше контроля при работе со слоями.
Рекомендуемые настройки: около 10 шагов инференса.
Если используется управление кистью, можно поставить cfg_scale=1, чтобы значительно ускорить генерацию.
Лучше всего модель работает с постерами и иллюстрациями, где объекты изначально разделены на слои. Для фотографий с тенями и сложным освещением она не предназначена.
Модель обучена на датасете PrismLayersPro и распространяется как LoRA, которая загружается поверх базовой версии V1.
🟢Model: https://modelscope.ai/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Layered-Control-V2
🟢Dataset: https://modelscope.cn/datasets/artplus/PrismLayersPro
🟢GitHub: https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio
@Python_Community_ru
11 860
OpenAI объявила о начале развёртывания новых моделей GPT-5.4 Thinking и GPT-5.4 Pro в ChatGPT.
Также GPT-5.4 стала доступна разработчикам через API и в Codex. Новая версия объединяет несколько ключевых направлений развития моделей: улучшенное логическое рассуждение, более сильные возможности программирования и поддержку агентных сценариев работы.
Самое интересное:
• GPT-5.4 лидер в agentic tasks
• заметный скачок в математике
• очень сильный результат в научных задачах (GPQA)
• улучшена работа с веб-средой и инструментами
Фактически это модель, которую явно оптимизировали под агентов, инструменты и сложное reasoning, а не просто чат.
По словам компании, GPT-5.4 стала одной из самых точных и эффективных моделей. Она требует меньше токенов для выполнения задач и работает быстрее по сравнению с предыдущими версиями.
В версии ChatGPT модель GPT-5.4 Thinking получила улучшенный режим размышления: при более длительном анализе она лучше удерживает контекст и способна проводить более глубокие исследования в интернете.
Появилась и новая функция управления процессом ответа. Теперь пользователь может прервать генерацию в середине ответа и изменить направление работы модели, добавив новые инструкции.
Функция управления ответом уже начинает появляться в веб-версии ChatGPT и на Android. Поддержка iOS ожидается немного позже.
https://x.com/openai/status/2029620624923189283?s=46
@ai_machinelearning_big_data
@Python_Community_ru
11 860
⚡️ Языки программирования и их for-циклы
Ты когда-нибудь замечал, что почти все языки программирования выглядят по-разному, но внутри делают одно и то же?
Самый простой пример — обычный цикл. В Python он читается почти как английский. В C, Java и Go он выглядит как строгая формула. В Rust и Kotlin больше похож на математическую запись. А в Assembly это вообще набор инструкций для процессора.
Но смысл всегда один и тот же. Мы просто говорим компьютеру: повтори действие N раз.
• 🐍 Python - for i in range(n):
• ☕ Java - for(int i=0;i
@Python_Community_ru
11 860
🔧 Инструмент для тестирования безопасности
RaspyJack - это портативный инструмент для авторизованного тестирования безопасности с интерфейсом на LCD, веб-интерфейсом и интегрированной IDE для создания полезных нагрузок. Подходит для исследований и образовательных целей.
🚀 Основные моменты:
- LCD-интерфейс для управления
- Категории полезных нагрузок (разведка, перехват и др.)
- Веб-интерфейс для удаленного управления
- Интеграция инструментов DNS-спуфинга и WiFi-атак
📌 GitHub: https://github.com/7h30th3r0n3/Raspyjack
@Python_Community_ru
11 860
🌟 Создайте свой пиксельный офис с Star Office UI
Star Office UI — это интерактивная панель для многопользовательского сотрудничества, визуализирующая статус ваших AI помощников в реальном времени. Вы можете видеть, кто чем занят, что было сделано вчера и кто сейчас онлайн.
🚀 Основные моменты:
- Визуализация статусов AI: idle, writing, syncing и др.
- "Вчерашние заметки" для краткого обзора выполненной работы.
- Поддержка приглашения других участников в офис.
- Адаптивный интерфейс для мобильных устройств.
- Гибкие варианты публичного доступа.
📌 GitHub: https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI
#python
@Python_Community_ru
11 860
Python: синтаксис тебя не убьёт.
Зато логика - без предупреждения.
@Python_Community_ru
11 860
🎥🚀 MOVA: Инновационная генерация видео и аудио
MOVA — это открытая модель, которая синхронно генерирует видео и аудио, устраняя проблемы каскадных пайплайнов. Она обеспечивает высокое качество и точную синхронизацию губ и звуковых эффектов, предлагая пользователям мощный инструмент для создания контента.
🚀Основные моменты:
- Бимодальная генерация: видео и аудио создаются одновременно.
- Высокая точность синхронизации губ и звуковых эффектов.
- Полностью открытый исходный код и доступные веса модели.
- Архитектура с асимметричными двойными башнями для лучшего взаимодействия модальностей.
📌 GitHub: https://github.com/OpenMOSS/MOVA
#python
@Python_Community_ru
11 860
⚡️ Как изучать любой GitHub-репозиторий за 5 минут с DeepWiki
Если ты открываешь чужой репозиторий и не понимаешь, с чего начать - не читай файлы вручную. Спроси код.
DeepWiki автоматически строит AI-wiki для любого проекта и позволяет задавать вопросы прямо к исходникам.
Как использовать:
1. Открой нужный репозиторий на GitHub
2. Замени в адресе:
github.com → deepwiki.com
3. Задай вопросы:
- Как устроена архитектура?
- С чего начинается запуск?
- Где реализована основная логика?
- Как работает конкретная функция?
Почему это работает:
- Документация может быть устаревшей
- README часто поверхностный
- Код — единственный источник истины
DeepWiki анализирует структуру проекта и объясняет её простым языком.
Когда особенно полезно:
- Быстрый онбординг в новый проект
- Подготовка к собеседованию
- Разбор open-source
- Понимание сложных библиотек
- Работа AI-агентов с кодом
Главная мысль:
Не читай сотни файлов — задавай вопросы репозиторию.
Пример
GitHub
https://github.com/karpathy/nanochat
// DeepWiki
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat
Примеры вопросов:
- How does training work?
- Where is the main entry point?
- How is inference implemented?
- What are the key modules?
@Python_Community_ru
11 860
В Python 3.14 появилось решение, которое помогает избавиться от SQL-инъекций - t-strings 🔒
Проблема
Когда вы используете f-strings для SQL:
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"
пользовательский ввод напрямую попадает в запрос.
Если злоумышленник передаст:
admin'; DROP TABLE users; --
— база выполнит вредоносную команду.
Это классическая SQL injection.
Почему это неудобно сейчас
Безопасный способ — параметризованные запросы:
cursor.execute(
"SELECT * FROM users WHERE name = %s",
(user_input,)
)
Но приходится:
• запускать шаблон отдельно
• передавать значения отдельно
• поддерживать две структуры
Что изменилось в Python 3.14
Появились template string literals (t-strings).
В отличие от f-strings, они:
• не возвращают готовую строку
• возвращают объект Template
• отдельно хранят текст и подставленные значения
Пример:
query = t"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}"
Теперь можно:
• получить все интерполяции
• проверить значения
• экранировать или валидировать их
• и только потом собрать финальный SQL
safe = safe_sql(query)
Результат:
• вредоносный ввод очищается
• SQL-инъекции блокируются
• таблицы остаются на месте
Почему это важно
f-strings - быстрые, но опасные для SQL.
t-strings позволяют сохранить удобство шаблонов и добавить контроль безопасности.
Python движется к безопасным шаблонам по умолчанию, меньше ручной защиты, меньше уязвимостей в продакшене.
📲Max (https://max.ru/pythonl)
@Python_Community_ru
11 860
🖥 Регулярные выражения для извлечения ссылок из HTML с помощью Python
Сохрани себе: извлечение всех ссылок со страницы с помощью регулярных выражений - это быстро и просто. Вот пример кода, который поможет тебе в этом.
import re
import requests
def extract_links(url):
response = requests.get(url)
html_content = response.text
links = re.findall(r'href=["\']?(https?://[^"\'>]+)', html_content)
return links
url = 'https://example.com'
all_links = extract_links(url)
print(all_links)
@Python_Community_ru
11 860
🎥 Генерация видео с FireRed-OpenStoryline
FireRed-OpenStoryline упрощает создание видео, превращая его в интуитивный процесс общения. Система автоматически генерирует сценарии, подбирает музыку и шрифты, а также позволяет редактировать видео с помощью естественных языковых команд.
🚀 Основные моменты:
- 🌐 Умный поиск и организация медиа
- ✍️ Интеллектуальная генерация сценариев
- 🎵 Рекомендации по музыке и озвучке
- 💬 Редактирование через разговорные команды
- ⚡ Архивирование навыков редактирования
📌 GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline
@Python_Community_ru
11 860
🚀 Погружение в алгоритмы AI без магии
no-magic — это коллекция однофайловых, независимых реализаций алгоритмов, которые лежат в основе современных ИИ. Каждый скрипт является самодостаточной программой, обучающей модель с нуля и выполняющей предсказания, без использования сложных библиотек.
🚀 Основные моменты:
- Один файл — один алгоритм, без внешних зависимостей.
- Полное обучение и предсказание в каждом скрипте.
- Читаемый код с обязательными комментариями для понимания.
- Работает на обычном CPU за разумное время.
📌 GitHub: https://github.com/Mathews-Tom/no-magic
#python
@Python_Community_ru
11 860
🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня.
Ты научишься делать (https://stepik.org/a/269942/pay?promo=29384569e6b08ab3)те, которые живут в проде.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают от мелких правок на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё сами по расписанию
• обходят ограничения и баны
• выглядят как сервис, а не хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• делать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально.
🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/ (https://stepik.org/a/269942/pay?promo=29384569e6b08ab3)
@Python_Community_ru
11 860
Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇
fruits = ["apple", "lime", "orange",
"pineapple", "orange"]
for f in fruits:
if f == "orange":
fruits.remove(f)
print(fruits)
Ожидание: оба orange удалятся.
Реальность: один orange остаётся.
Почему так происходит?
Ты изменяешь список во время итерации.
После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент.
Это классический сценарий продакшн-багов:
• код выглядит правильно
• тесты могут пройти
• но данные обрабатываются неправильно
Правильный вариант:
fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]
Мораль:
Изменяешь коллекцию во время обхода -Deploy first. Pray later.
#junior #python
@Python_Community_ru
