Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

إظهار المزيد

الشبكة:Machinelearning روسيا10 256 التكنولوجيات والتطبيقات2 209...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 60 010 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 209 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 256 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 60 010 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -595، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -15، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.91‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.31‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 148 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 986 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 20.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

60 010

المشتركون

-1524 ساعات

-1277 أيام

-59530 أيام

4 148

عرض المشاهدات

~ 1 98624 ساعات

~ 2 48148 ساعات

6.91%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

60 008

Все о безопасной разработке расскажут на PHDays Fest 2 в Лужниках 23-26 мая. Positive Technologies вместе с сообществом POSIdev подготовили несколько секций с докладами для разработчиков: 🔥 General development 🔥 Development Security 🔥 Platform Engineering 🔥 Data Engineering 🔥 Team Lead 🔥 Python совместно с сообществом Moscow Python 🔥 Dev tools, languages & frameworks Спикеры из Samokat, Тинькофф, СберМаркет, Yandex Cloud, Kaspersky, Lamoda Tech, Aвито, Positive Technologies и других компаний расскажут про архитектуру распределенных систем, безопасную разработку приложений, алгоритмы, языки и инструменты разработки, управление командой и не только. В перерывах можно будет поиграть в IT-крокодила, решить безопасный кроссворд, выиграть полезную книгу или просто отдохнуть в лаунж-зоне. А в субботу, 25 мая, участвуйте в воркшопах экспертов из Positive Technologies, Yandex Cloud и Hilbert Team, Wildberries или в олимпиаде по программированию. 👉 Программа 👉 Регистрация

60 008

🖥 unsafe-python Библиотека, помогающая писать небезопасный для памяти код на "чистом" python, без какого-либо импорта (т.е. без ctypes и т.д.). ▪ Github @pythonl

60 008

🖥 Gensim — Python библиотека для работы с естественным языком — pip install gensim Gensim может использоваться индексации документов и поиска сходства в больших текстах. Особенно актуальным Gensim будет для специалистов по обработке естественного языка (NLP) и информационному поиску. 🖥 GitHub @pythonl

60 008

Академия Аналитиков Авито открыла набор на курс 2024 – 25. Это бесплатная образовательная программа для тех, кто хочет развиваться как аналитик данных или DS-инженер. 13 месяцев глубокого погружения в реальные задачи бизнеса, общение с ведущими экспертами бигтеха, помощь и поддержка куратора и ментора в поисках своего места в индустрии. Присоединиться — задача не из лёгких. Нужно сдать два вступительных теста и быть готовым учиться до 25 часов в неделю, делать домашку и реализовывать неординарные проекты. Зато у выпускников есть все шансы на вау-карьеру, в том числе в самом Авито.

60 008

🖥 SQLGlot — парсер, оптимизатор и движок SQL на Python — pip3 install "sqlglot[rs]" SQLGlot может использоваться для форматирования SQL или перевода между 21 различными диалектами, в том числе DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake и BigQuery. Он предназначен для чтения широкого спектра входных данных SQL и вывода синтаксически и семантически корректного SQL на целевых диалектах. SQLGlot — это очень полный общий парсер SQL с надежным набором тестов. Он также достаточно производителен (за счёт токенизатора на Rust) и при этом написан исключительно на Python. Вы можете легко настраивать парсер, анализировать запросы, обходить деревья выражений и программно создавать SQL. Синтаксические ошибки подсвечиваются, несовместимость диалектов отображается, однако SQLGlot не стремится быть валидатором SQL, поэтому он может не обнаружить некоторые синтаксические ошибки. 🖥 GitHub @pythonl

60 008

8–9 июня проводим Weekend Offer Backend Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых бэкендеров с опытом работы от 3 лет на C++, Python или Java, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь. Подавайте заявку до 6 июня — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с нанимателями и выбрать из участвующих команд ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер. Узнать подробности и зарегистрироваться.

60 008

🖥 ArchiveBox — создание своего собственного веб-архива при помощи Python — pip install archivebox ArchiveBox — open-source инструмент, написанный на Python, который позволяет архивировать публичный и частный веб-контент, сохраняя контроль над своими данными. Зачем? Без активных усилий по сохранению все, что есть в интернете, в конечном итоге исчезает или деградирует. Archive.org отлично справляется с ролью централизованного сервиса, но сохраняемые URL должны быть публичными, и они не могут сохранять все типы контента. ArchiveBox принимает URL-адреса/историю браузера/закладки/Pocket/Pinboard/..., позволяет сохранять HTML, JS, PDF, медиа и многое другое 🖥 GitHub @pythonl

60 008

🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей. 🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас! Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков: 1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка. 2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные. Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech. 28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science. 🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий

60 008

🖥 Ленивые импорты в Python — lazy import 🟡Все import'ы, по умолчанию, выполняются во время загрузки скриптов. Это не всегда хорошо: представим себе CLI-утилиту с 2 командами:

$ ./utility.py --help
./utility.py usage:

* --help        Shows this message
* hard_work     Does all the work

$ ./utility.py hard_work
Importing the universe...
Looking for stars*...
Done!

1 команда показывает документацию, 2 — делает что-то полезное. Если для одной из команды требуются некие импорты (возможно тяжёлые), они будут выполняться для всех команд, даже если они там не нужны. Это сказывается на времени запуска скрипта. 🟡Посмотреть, какие импорты выполняются при запуске скрипта можно с помощью встроенного профайлера:

$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help
import time: self [us] | cumulative | imported package
import time:      1000 |       1000 | the_universe
import time:      2000 |       2000 | stars
...

Для чтения таких файликов рекомендую использовать tuna, визуализатор профайлов:

$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help 2> import.log
$ tuna import.log

🟡Что делать с такими импортами, которые нужны не всегда? Использовать ленивые импорты! ▶️ Подробнее про ленивые импорты @pythonl

60 008

Данные правят миром, а инженеры данных помогают компаниям управлять этим стратегическим ресурсом. На дне открытых дверей онлайн-магистратуры ВШЭ и Нетологии «Инженерия данных» 16 мая в 18:00 мск вы разберётесь в ключевых задачах профессии и её перспективах. А также поймёте, как устроена онлайн-магистратура и как в неё поступить. Встреча будет полезна аналитикам данных, разработчикам и выпускникам технических специальностей. Присоединяйтесь — узнайте, как получить новые востребованные компетенции и сделать следующий шаг в карьере с Big Data. 🗓Дата: 16 мая, 18:00 мск 📋Регистрация: https://netolo.gy/c95c Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5yeDhha

60 008

🖥 HTTPX — HTTP-клиент нового поколения для Python — pip install httpx HTTPX — это полнофункциональная библиотека HTTP-клиента для Python. Она включает в себя интегрированный клиент командной строки, поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2, а также предоставляет API синхронизации и асинхронизации. 🖥 GitHub @pythonl

60 008

Python разбор резюме CV от рекрутера из Яндекса Заходите на нашу трансляцию, задайте вопросы https://www.youtube.com/watch?v=bXj4Mo0LDX0

60 008

🖥 Tornado — библиотека для асинхронных соединений Tornado — это Python веб-фреймворк и библиотека асинхронных сетевых соединений, изначально разработанная в FriendFeed. Благодаря использованию неблокирующего сетевого ввода-вывода, Tornado может масштабироваться до десятков тысяч открытых соединений, что делает его идеальным для длинных опросов, WebSockets и других приложений, требующих длительного соединения с каждым пользователем. 🖥 GitHub 🟡 Wiki @pythonl

60 008

Приглашаем на Pytup — 1 июня в Нижнем Новгороде! Вас ждёт большая конференция по Python-разработке Pytup. Приезжайте, чтобы послушать доклады спикеров, узнать про новости языка и познакомиться с коллегами. Расскажем о разработке платформы для обработки данных в IT-компаниях, создании микросервиса по обработке геометрических данных и о том, как делать RAG-приложения с помощью DataSphere. Программа получилась насыщенной! Смотрите подробности на сайте. До встречи на Pytup! 💛

60 008

🖥 Typer — Python библиотека для создания CLI-приложений — pip install typer CLI-приложения получаются простые и в использовании, и в создании Библиотека активно использует Python type hints. Typer — это также инструмент командной строки для запуска скриптов, автоматически преобразующий их в CLI-приложения. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 008

🖥🖥 Решаем задачи на стажировку аналитика в яндекс. Подключаем CHATGPT и другие ИИ модели! https://www.youtube.com/watch?v=I_6exF29t0k #youtube #стажировка #яндекс 📌 Код @pythonl

60 008

🖥 Phidata — фреймворк для добавления памяти, знаний и новых опций к LLM — pip install -U phidata А вот пара примеров AI-веб-приложений, созданных с помощью Phidata: 🟡 PDF AI — обобщает и отвечает на вопросы из PDF-файлов 🟡 ArXiv AI — отвечает на вопросы о статьях ArXiv, используя ArXiv API 🟡 HackerNews AI — обобщает истории, пользователей и делится тем, что нового на HackerNews 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 008

🔎 PyHTools: Python toolkit for diffirent cybersecurity purposes. #Инструмент Python для различных задач кибербезопасности: - изменение mac-адреса - сканирование диапазона ip-адресов в сети; - сканирование каталогов - сканирование уязвимостей - сканирование поддоменов и более ▪ Github @pythonl

60 008

Repost from Python вопросы с собеседований

🖥 Мощная шпаргалка по Python Можете полистать перед собеседованием, здесь приведены рецепты Python для большей части бытовых задач; вот некоторые из разделов: — обработка файла — ООП: классы, методы — продвинутые типы данных: heapq, deque, ... — работа со строками — операции над списками 🔥 Шпаргалка @python_job_interview

60 008

🖥 Вышла первая бета-версия языка программирования Python 3.13.0b1 8 мая 2024 года вышла первая бета-версия языка программирования Python 3.13.0b1 (3.13.0 beta 1) для тестирования с экспериментальным JIT-компилятором и улучшенным интерактивным интерпретатором на основе PyPy 🔥 Ещё одним интересным моментом в Python 3.13.0b1 является экспериментальный режим сборки free-threaded build mode, который отключает глобальную блокировку интерпретатора (GIL), циклический сборщик мусора теперь стал более инкрементальным, также там включен модифицированный mimalloc, внесены новые дополнения к типизации и другие изменения, включая исправление ранее обнаруженных ошибок. @pythonl