TGScope
Settings
Theme
TopicPythonJune 2026

Python — June 2026

What Telegram channels wrote about Python in June 2026: 101 posts from 57 channels, collected automatically from public Telegram channels.

101 posts·57 channels

More posts — page 4

101 posts total

Почему msgspec такой быстрый?

Несколько дней назад я решил разобраться в устройстве msgspec. Получилось како бычно: я напал на него со своими PRами, мне через день выдали права на merge и release. Но самое главное: теперь я могу рассказать вам про внутреннее устройство самого быстрого сериализатора для json в питоне.

Как быстро распарсить json?

Традиционные парсеры json делают так: - Парсим весь json документ - Используем промежуточный слой для хранения json как примитивных Python объектов: dict, list, int, str, None, тд - Превращаем Python объекты в финальный вариант: датаклассы, модели, более сложные типы, тд

msgspec использует несколько важных хитростей, чтобы парсить json наиболее быстрым способом. Пример:

>>> import msgspec >>> class User(msgspec.Struct): ... username: str ... email: str ... >>> decoder = msgspec.json.Decoder(User) >>> decoder.decode(b'{"username": "example", "email": "[email protected]"}') User(username='example', email='[email protected]')

Все самое интересное происходит в JSONDecoder_decode и в json_decode: 1. Мы используем TypeNode *type для мета информации о том, что мы будем парсить. В нашем случае там будет struct User с двумя str полями 2. Далее мы проваливаемся в функцию json_decode_nocustom, она очень красивая:

static MS_INLINE PyObject * json_decode_nocustom( JSONDecoderState *self, TypeNode *type, PathNode *path ) { // ... switch (c) { case 'n': return json_decode_none(self, type, path); case 't': return json_decode_true(self, type, path); case 'f': return json_decode_false(self, type, path); case '[': return json_decode_array(self, type, path); case '{': return json_decode_object(self, type, path); case '"': return json_decode_string(self, type, path); default: return json_maybe_decode_number(self, type, path); } }

Буквально по первому символу, мы можем парсить нужные части. Хитрый json_decode_object посмотрит, что type у нас MS_TYPE_STRUCT и будет парсить сразу msgspec.Struct. Что еще более хитро, то парситься будут только те ключи, которые явно указаны в User, остальные будут просто пропускаться через вызов json_skip.

То есть: ключ в C мы конечно обязаны прочитать в виде char *, чтобы сравнить его с существующими ключами User. Но вот создавать дорогие промежуточные Python объекты мы не будем. Если ключ нам не нужен, то и значение его мы парсить не будем. На выходе получим сразу объект User без промежуточных слоев и их аллокаций. Быстро? Быстро.

Минусы

На данный момент у msgspec есть главный минус: плохая поддержка Union типов. То есть: некоторые комбинации данных вообще не получится распарсить. Например: str | bytes. Или два датакласса. Или два тайпдикта. Почему? Потому что оптимизации пока мешают работе 🌚 Но, вопрос решаем. Сделаем.

Второй минус: мало всего можно выразить. pydantic умеет куда больше. Потому я в django-modern-rest и сделал выбор сериализатора для каждого отдельного контроллера. Чтобы точечно выбирать скорость vs функциональность.

Что будет с msgspec дальше?

Новые релизы добавят кучу новых фичей. Поддержку pyrefly, heap types, поддержку subinterpreters, FT, более гибкие правила проверок значений и тд. А еще я параллельно добавил поддержку frozendict для Python 3.15+ и предложил сделать новое АПИ для него: PyFrozenDict_FromDictSteal, потому что текущее АПИ работает за O(n * 2), когда можно за O(n).

Обсуждение: а вы пробовали msgspec? Какие впечатления?

| Поддержать | YouTube | GitHub | Чат |

#Rezyume #Резюме #Rezume   🙍🏻‍♂️FISH/ФИО: Shohjaxon Xabibullayev   🕑 Yosh/Возраст: 21 yosh   👨🏻‍💻 Mutaxassisligi/Профессия: Python Backend Developer   📚 Ko'nikmalar/Навыки: Python, PostgreSQL, Git, GitHub, Django, Django Rest Framework, Redis, Celery, Websocket, Telgram Bot, Docker, GitHub Actions, Firebase.   📞  +998943004205 💬 @Shohjaxon_dev7) 📍 Shahar/ Город: Tоshkent/ Ташкент 🔍 Status/Статус: ish qidirmoqda / в поиске работы   🆔 2199 @itmarket_uz

Jun 16, 07:59 AMMore from @itmarket_uz

We're Hiring: Senior Al Engineer / RAG Engineer Are you passionate about building next-generation Al systems? We're looking for experienced professionals with expertise in Python, FastAPI, RAG, GraphRAG LangGraph, LiteLLM, Knowledge Graphs, Vector Databases, and LLM integrations Experience: 5+ Years Skills: Python, FastAPI, RAG, GraphRAG, LangGraph, Neo4j/NebulaGraph, Weaviate, OpenAl, AWS Bedrock, Kubernetes Work on cutting-edge Al, agentic workflows, and enterprise-scale knowledge systems. If you're interested or know someone who would be a great fit, please share your resume [email protected] or tag them in the comments

Jun 15, 03:40 PMMore from @aijobz

Готовы тестировать технологии, которые отправляются в космос? 🚀

Участвуйте в SPRINT OFFER для инженеров по автоматизации тестирования (Python) и получите оффер всего за 5 дней.

БЮРО 1440 – российская аэрокосмическая компания, создающая собственную низкоорбитальную спутниковую группировку для высокоскоростной передачи данных с глобальным покрытием.

Команда нанимает в департамент "Единые системы управления и разработка ПО", где инженеры разрабатывают цифровые двойники, инструменты проектирования космической системы, внутреннее облако, дата-платформу, инструменты для разработчиков и системы управления разработкой, занимается тестированием и раскаткой ПО.

💡 Что важно: • Опыт в тестировании от 5 лет; • Высшее техническое образование; • Опыт автоматизации тестирования на Python от 3 лет; • Опыт автоматизации тестирования API, UI и GUI; • Знание SQL, Docker, Kubernetes и Linux.

⚙️ Как проходит SPRINT OFFER: 1️⃣ Оставьте заявку до 24 июня. 2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью. 3️⃣ Получите оффер за 5 дней.

💼 Что предлагаем: 🚀 Удалённую работу по РФ, гибридный формат или офис; 🚀 Участие в разработке космических технологий и спутниковых систем связи; 🚀 Карьерный рост внутри команды и возможность развиваться в смежных направлениях; 🚀 Возможность участия в профессиональных конференциях, тренингах и обучение в собственной академии 1440 за счет компании; 🚀 ДМС со стоматологией, страхование, корпоративные скидки и комплексная поддержка сотрудников.

Присоединяйтесь к БЮРО 1440 и станьте частью команды, которая создает связь нового поколения! Отправляйте заявку до 24 июня!

Jun 15, 07:33 AMMore from @qa_work

🧠 Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

Хотите разобраться в нейросетях на практике?

Подробное руководство по глубокому обучению, которое показывает весь путь — от базовых принципов работы нейронных сетей до создания собственных AI-приложений на Python.

✅ Построение нейронных сетей с нуля. ✅ Практика на задачах компьютерного зрения и обработки текста. ✅ Работа с PyTorch, TensorFlow и Keras. ✅ Разбор ключевых алгоритмов глубокого обучения. ✅ Реальные примеры и готовый код на Python. ✅ Создание собственного проекта на основе данных из браузера.

Теория, практика и современные инструменты — всё необходимое для уверенного старта в мире Deep Learning.

#books

Jun 15, 05:32 AMMore from @devs_store

📚 Generative AI Apps with LangChain and Python: A Project-Based Approach to Building Real World LLM Apps (2024) ✍️ Автор: Rabi Jay

Это пошаговый путеводитель по созданию реальных приложений на базе LLM. Задачи на практике, от простых Q&A до сложных многозадачных рабочих процессов, — и все это с помощью Python!

Книга охватывает все необходимые инструменты: LangChain, Pinecone и Streamlit для интеграции с LLM.

⚙️ Что узнаешь и чему научишься?

🤍 Как выбирать правильные LLM

🤍 Строить эффективные подсказки и использовать их в реальных задачах

🤍 Разрабатывать системы поиска, сравнения контента и построения рабочих процессов с использованием embeddings

🤍 Создавать мульти-этапные AI-приложения с помощью LangChain

🐍 Эта книга для Python-разработчиков, которые хотят вырваться из мира теории и научиться строить реальные решения с генеративным ИИ.

🔗 Скачать

📲 Мы в MAX

👉 @bfbook

Jun 14, 11:20 AMMore from @bfbook

We’re Hiring | AI Trainee

📍 Bangalore | Work from Office 🎓 Freshers Welcome ⏳ Training Program with Full-Time Opportunity Based on Performance

We are looking for enthusiastic and passionate AI Trainees who are eager to build their career in Artificial Intelligence and emerging technologies.

✨ What You’ll Work On:

▸ Basics of AI & Machine Learning ▸ Prompt Engineering & Generative AI tools ▸ Python programming and automation ▸ AI-driven applications and workflows ▸ Real-time projects and hands-on learning

🎯 Who Can Apply:

▸ 2025 / 2026 pass-out candidates ▸ Basic knowledge of Python or programming concepts ▸ Strong analytical and problem-solving skills ▸ Passion for AI, technology, and continuous learning ▸ Good communication and teamwork skills

🌱 This is a great opportunity to gain practical exposure and grow in a fast-paced learning environment.

📩 Interested candidates can DM me or share their resume on [email protected]

Jun 12, 03:55 PMMore from @aijobz

#vacancy #office #fulltime #офис #junior #middle #product_analyst #продуктовый_аналитик #SQL #python

😎 Вакансия: Продуктовый аналитик Компания: FunFlow Формат работы: Офисный формат Город(офис): Москва, м.Павелецкая, 2-3 минуты от метро Занятость: полная 5/2 ЗП до 180 000 рублей на руки Контакт для связи: @DobroeMoJloKo

✨ Привет! Мы FunFlow - аккредитованная IT-компания, разработчик популярных мобильных игр и приложений. Уже более 15 лет мы помогаем миллионам людей скрасить свободное время, создавая топовые развлекательные игры и сервисы по всему миру.

🔥Текущий стек: Impala, Jupyter Notebooks, MetaBase, Tableau, LibreChat

😐Условия: - Работа с worldwide продуктами - ДМС со стоматологией - Частичная компенсация фитнеса; - Обучение внутри компании или частичная компенсация обучения

📝ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ: - Анализ продуктовых метрик и поведения пользователей - Написание SQL-запросов и работа с данными - Поддержка и развитите дашбордов и отчетов - Дизайн, сопровождение и анализ АБ-тестов - Проведение продуктовых исследований с помощью LLM-ассистента - Поиск инсайтов и помощь команде в принятии решений на основе данных

👍 Для нас важно: - Опыт в роли продуктового/дата аналитика от 6 месяцев - Опыт написания sql запросов - Опыт проведения анализа данных в Python - Знание основ математической статистики и теории вероятностей - Умение оцифровывать поведение пользователей

😐 Чему мы научим: - LLM-аналитика - Проведение А/Б-тестов - Презентовать результаты бизнесу так, чтобы тебя слушали - Построение информативных визуализаций данных

☕️ Этапы интервью: - Тестовое задание в формате кружочков - Интервью по компетенциям с HR | 60-80 минут | Zoom - Собеседование с лидом | 60-90 минут | Офис - Оффер

🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.

Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.

Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.

Внутри:

- Python с нуля - много практики без сухой теории - реальные задачи и проекты - автоматизация рутины - работа с файлами, данными и API - понятная логика программирования - современная разработка с ИИ - отдельный блок по вайбкодингу

Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.

48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/

Jun 11, 05:36 PMMore from @neural

#вакансия #Senior #AI #ИИ #агент #разработчик #LangChain #LangGraph #Python #JavaScript #JS #TS #Россия

⛏️Senior AI-разработчик зп: 300к -370к на руки Формат: Удаленная работа из РФ. Полная занятость Компания: Omega Solutions Проект: Горнодобывающая компания

😶Требования - Опыт разработки и оркестрации GenAI-агентов на платформах LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex или аналогах; - Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) или аналогичными протоколами интеграции инструментов; - Уверенное владение Python и JavaScript/TypeScript для разработки бизнес-логики и интеграционных решений; - Опыт работы с PostgreSQL, JSON и обработкой структурированных данных; - Опыт интеграции систем через REST API и OAuth2; - Навыки сбора, обработки и нормализации данных из внешних источников и веб-сервисов; - Практический опыт работы с LLM, промпт-инжинирингом и построением RAG-решений; - Опыт использования векторных хранилищ (PGVector, Qdrant, Milvus или аналоги); - Опыт разработки решений на базе LangChain или аналогичных фреймворков для работы с LLM; - Опыт развертывания и эксплуатации локальных (on-premise) AI-решений и open-source моделей; - Понимание принципов защиты данных и работы с информацией в корпоративном контуре. - Опыт работы с n8n и разработкой кастомных компонентов; - Знание React, GraphQL, FastAPI; - Опыт интеграции с корпоративными системами (CRM, SAP, 1С, DWH).

💎Задачи на проекте - Проектирование, разработка и сопровождение мультиагентных GenAI-решений для автоматизации бизнес-процессов и обработки пользовательских запросов; - Разработка и развитие RAG-конвейеров: интеграция LLM, подготовка данных, работа с векторными хранилищами и оптимизация качества ответов моделей; - Интеграция AI-сервисов с внутренними корпоративными системами через REST API, базы данных и внешние источники данных; - Разработка и поддержка AI-оркестрации на базе LangChain, LangGraph, CrewAI, n8n или аналогичных платформ, включая создание кастомных компонентов и инструментов; - Развертывание, настройка и эксплуатация локальных LLM-решений в корпоративном контуре с учетом требований информационной безопасности и защиты данных.

🤝Условия Оформление по ИП Дружелюбная атмосфера внутри компании Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются Гибкий график работы и возможность удаленной работы Оплата за фактически отработанное время Участие в интересных проектах  без лишнего микроменеджмента

🫶Контакт: @TatiSolar 🧙 Если вы разговариваете с нейросетями чаще, чем с людьми — мы не осуждаем, мы нанимаем.

Jun 10, 05:02 PMMore from @hr_itwork

📚 Learn Quantum Computing with Python and IBM Quantum, 2nd Edition: Write your own practical quantum programs with Python ✍️ Автор: Robert Loredo (2025)

Автор проводит через практическое знакомство с IBM Quantum Platform, где каждый может получить доступ к настоящему квантовому железу и начать понимать, как устроена квантовая магия. Всё начинается с интерфейса и инструментов — Qiskit SDK и Quantum Composer — чтобы сразу можно было не только читать, но и щёлкать по кубитам вживую.

Автор рассказывает, что такое кубиты, квантовые вентили и схемы, а также как бороться с ошибками, которые в квантовом мире случаются чаще, чем у кофе кончается пенка. Автор постепенно увелчиивает сложность тем: сначала основы, потом алгоритмы и способы оптимизации, чтобы писать свои квантовые программы.

🔗 Скачать

📲 Мы в MAX

👉@programmist_of

5 Must-Know Python Concepts for AI Engineers

1. 🔥 Tensors & Autograd

Stop writing backprop by hand. requires_grad=True tracks every operation → .backward() applies the chain rule automatically.

import torch

x = torch.tensor(2.0) y = torch.tensor(5.0) w = torch.tensor(0.5, requires_grad=True) b = torch.tensor(0.1, requires_grad=True)

pred = w * x + b loss = (pred - y) ** 2 loss.backward()

print(w.grad.item(), b.grad.item())

✅ Exact gradients, zero math errors.

2. ⚙️ The __call__ Method

Why model(x) works, not model.forward(x). call runs hooks before forward.

class LinearLayer: def __init__(self, w, b): self.w, self.b = w, b self._hooks = []

def __call__(self, x): for hook in self._hooks: hook(x) return self.forward(x)

def forward(self, x): return x * self.w + self.b

⚠️ Always call model(x) — .forward() skips hooks → silent bugs.

3. 💾 Pickle vs ONNX

pickle = Python-locked + code execution risk 🚨. ONNX = static, language-agnostic graph.

import torch

model.eval() dummy_input = torch.randn(1, 10)

torch.onnx.export( model, dummy_input, "model.onnx", export_params=True, opset_version=15, input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}} )

✅ Portable, fast, decoupled from training code.

4. 🧱 Abstract Base Classes

@abstractmethod forces subclasses to implement methods. Miss one → fails at startup, not mid-request.

from abc import ABC, abstractmethod

class ModelInterface(ABC): @abstractmethod def predict(self, x: list) -> list: ...

@abstractmethod def get_metadata(self) -> dict: ...

✅ Fail fast, fail safe.

5. 🔐 Env Variables & Secrets

Never hardcode keys. Store in .env, gitignore it, load with python-dotenv.

import os from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not api_key: raise ValueError("OPENAI_API_KEY is not set!")

✅ Same code locally + Docker/Lambda. Zero leaks.

❤️ Follow AIJobs  for more AI drops

Jun 9, 03:52 AMMore from @aijobss

#Rezyume #Резюме #Rezume   🙍🏻‍♂️FISH/ФИО: Shohruh O'rolov   🕑 Yosh/Возраст: 23 yosh   👨🏻‍💻 Mutaxassisligi/Профессия: Python Backend Developer   📚 Ko'nikmalar/Навыки: Python, PostgreSQL, MySQL, SQLite, Git, GitHub, GitLab, Django, Django Rest Framework, Redis, Celery(worker, beat, flower), Nginx, Gunicorn, Uvicorn, OpenAI API, Telgram Bot API (pyTelgramBotAPI), Linux, AWS (EC2, S3, RDS), DigitalOcean, Docker, GitHub Actions(CI/CD).   📞  +998931355179 (@sh_iilhomivich)    📍 Shahar/ Город: Tоshkent/ Ташкент   🔍 Status/Статус: ish qidirmoqda / в поиске работы   🆔 2196 @itmarket_uz

Jun 8, 07:31 AMMore from @itmarket_uz

И так, что насчёт новой версии Python 3.15? Разрабы уже официально объявили: выход будет 1 октября 2026. Уже по традиции, Python ускорят.

Разрабы улучшают JIT и сам интерпретатор, поэтому многие программы будут работать быстрее. Также активно развивают free-threading это шаг к нормальной работе Python на всех ядрах процессора без старого GIL. Для AI это важно.

В Python 3.15 появится frozendict, улучшатся lazy imports, уменьшится потребление RAM. Ну и по мелочи подсказка ошибок станет удобнее.

Ещё добавят много чего, глянуть можете здесь

Jun 6, 02:49 PMMore from @xo_py

ML Engineer / Python Developer в Wisebits (RecSys, Search, CV) Highload от 5 000 €/месяц Удаленка или офис, Фултайм

Ищем ML Engineer / Python Developer в Wisebits. На позиции предстоит работать с высоконагруженным видеохостингом, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Ты будешь разрабатывать и масштабировать ML-сервисы на Python, интегрировать модели в продакшен и напрямую влиять на развитие продукта...(читать далее)

Jun 5, 03:13 PMMore from @odsjobs

🚀 As vendas para a Python Nordeste 2026 estão abertas!

De 13 a 15 de agosto, Fortaleza recebe a maior conferência da comunidade Python do Nordeste. Serão três dias de palestras, workshops, networking e muito aprendizado.

🎟️ Garanta seu ingresso e venha fazer parte dessa experiência!

🔗https://ingressos.python.org.br/nordeste/2026/

🌐 ОНЛАЙН

СБЕР объявил о начале регистрации на Международный конкурс по искусственному интеллекту AI Challenge для школьников и студентов желающих попробовать свои силы в решении реальных технологических задач, связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением и цифровыми технологиями.

✨Призовой фонд >15 млн.руб.

Предусмотрены три возрастные категории:

«Начинающие» — до 13 лет «Школьники» — до 18 лет «Студенты» — до 25 лет

Требования к участникам:

🔹«Начинающие»: базовые знания программирования на Python и основ классического машинного обучения.

🔹«Школьники» и «Студенты»: умение программировать на Python, владение навыками ИИ и классического машинного обучения.

В зависимости от уровня подготовки участники смогут работать как индивидуально, так и в командах.

Участникам предстоит пройти квалификационный, основной и финальный этапы конкурса.

🖥 Конкурс пройдёт в три этапа:

✔️квалификационный этап — с 1 июня по 15 сентября ✔️основной этап — с 1 июля по 17 сентября ✔️финальный этап — с 12 по 26 октября

🔥 Победители и призёры конкурса будут награждены на международной конференции Artificial Intelligence Journey (AI Journey) в Москве.

❗️Регистрация — до 15 сентября.

ℹ️ Подробности — по ссылке:

https://aiijc.com/ru/

Навигатор IT-образования для школьников

📲 Мы в MAX

Jun 3, 06:09 PMMore from @competech

У вас проблемы с визуализацией графиков в Python? Моя новая книга по Seaborn уже вышла и доступна для покупки всего за 1199 руб!

Друзья, я написал свою третью книгу, и она посвящена графической библиотеке Seaborn в Python (фотки в предыдущем посте)! Полгода назад мне попалось одно иностранное издание про Seaborn, я сначала хотел его перевести, но в итоге написал собственную книгу, в которой подробно описал библиотеку Seaborn. А изюминкой книги стал полный экскурс в новый объектный интерфейс seaborn.objects, который вышел не так давно и навсегда изменил методику создания графиков в Python.

Если при работе в Python у вас постоянно возникают проблемы с тем, чтобы построить тот или иной график или диаграмму, и вы идете в интернет за примерами, то эта книга – для вас! После нее вы будете двумя-тремя строчками кода визуализировать все что угодно!

350 страниц в цвете позволят вам полностью погрузиться в мир простой и понятной визуализации данных, а в качестве бонуса – два проекта с визуализацией t-критерия Стьюдента и созданием простой сверточной нейросети. Ознакомиться с фрагментом книги и купить ее вы можете в моем боте (@alexanderginko_books_bot), нажав на кнопку Купить книги, или по ссылке ниже:

Ссылка: https://www.dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-93700-404-8/ Промокоды: Бумажная версия: промокод (22%) Ginko_Seaborn_paper (1247 руб) Версия PDF: промокод (25%) Ginko_Seaborn_PDF (1199 руб)

Jun 3, 01:44 PMMore from @datalytx