Python/ django
الذهاب إلى القناة على Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
إظهار المزيد
📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django
تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 393 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 246 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 302 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 393 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -242، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -32، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.00%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.06% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 501 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 784 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 18.
- 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 @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
58 393
المشتركون
-3224 ساعات
-1807 أيام
-24230 أيام
أرشيف المشاركات
58 393
🖥 Автоматизируем Python скрипты с Github Actions
Держите сверхполезное видео о том, как можно автоматизировать запуск любого скрипта на удаленном сервере бесплатно и без необходимости вручную настраивать этот сервер
План
• 00:00 - Начало
• 01:04 - Про Git и Github
• 07:03 - Настраиваем телеграм
• 11:46 - Получаем погоду
• 16:47 - Запускаем бота
• 24:33 - Создаем репозиторий
• 28:23 - Автоматизируем запуск
📎 YouTube
🖥 Код из видео
@pythonl
58 393
+2🖥 Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще
⏩Sketch использует алгоритмы машинного обучения для понимания контекста пользовательских данных и предоставляет соответствующие предложения по коду. Также Sketch может автоматизировать повторяющиеся задачи, находить ошибки и предлагать исправления, анализировать кодовую базу и предлагать предложения по оптимизации.
⏩MLxtend можно использовать как основной инструмент для задач машинного обучения или в качестве дополнения и вспомогательного инструмента к другим более известным библиотекам по анализу данных.
MLxtend включает такие модули как классификатор, кластеризатор, методы оценки, извлечение признаков,предварительная обработка, методы визуализации и т.д
Модуль классификации MLxtend предоставляет различные алгоритмы классификации и регрессии, включая многослойные персептроны, классификаторы, стекирования, логистическую регрессию и др.
⏩SciencePlots — это библиотека, которая предоставляет стили для библиотеки Matplotlib, чтобы получить профессиональные графики для презентаций, исследовательских работ и т.д.
📎 Читать подробнее
@pythonl
58 393
💻 Совет тем, кто ищет виртуальный сервер с лучшей DDoS защитой — выбирай Aéзa!
– Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на флагманских процессорах;
- Множество услуг, включая аренду готового VPN или S3-хранилища;
– Профессиональная DDoS защита;
– Бесплатная Anycast DDoS защита для сайтов;
– Низкие цены от 4,94 евро за Ryzen 7950x3D;
– Круглосуточная премиум поддержка;
- Анонимный ВПН от 1.9 евро
– 15% кешбэка по ссылке
На этом приятности не заканчиваются!
🖥Бесплатные сервера!
Возьми сервер от Aéзa на 1 час или воспользуйся
сервисом бесплатной аренды от Aéзa - Терминатор.
Без регистрации, СМС и платежей 🖥
aeza.net
@pythonl
58 393
🖥 В альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6 встроен JIT-компилятор
⏩ Опубликован альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6, в который включена экспериментальная реализация JIT-компилятора, позволяющая добиться существенного повышения производительности. Для активации JIT в CPython добавлена сборочная опция
--enable-experimental-jit. Для работы JIT требуется установка LLVM в качестве дополнительной зависимости.
📎 Подробнее
@pythonl58 393
+1🖥 400 вопросов с ответами, которые должен знать Python-разработчик
Держите наиполезнейшую подборку, тут есть и теоретические вопросы вроде «Что такое геттеры и сеттеры» и очень практические вида «Как отправить email с помощью SMTP».
Самое то, чтобы освежить какие-то темы и структурировать знания
Enjoy)
📎 Ссылка
@pythonl
58 393
erid: LjN8KbbVG
Уже кое-что знаете о Python и машинном обучении и готовы начать карьеру в перспективной сфере Deep Learning?
Deep Learning это буквально суперсила, которая работает подобно человеческому мозгу. Рекомендации фильмов, переводчики или генерация ответов на вопросы как от Siri - эти и другие интересные задачи выполняют такие специалисты.
У karpovꓸcourses появилась программа, где вы с нуля освоите базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения за 4 месяца.
Учиться вы будете на задачах, которые действительно встречаются на работе. А преподавать будут практикующие специалисты из Raiffeisen и Яндекса — поэтому в актуальности знаний можно не сомневаться.
Школа поможет вам с трудоустройством — 89% студентов находят работу в течение трёх месяцев благодаря карьерному сопровождению.
Научитесь создавать и обучать нейросети: https://clc.to/K348gA
По промокоду PYTHONL получите скидку 5000 рублей до 24.04.2024
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
58 393
+3📌Python Data Science Bootcamp
Держите мощное практическое видео по работе с Pandas, Matplotlib, NumPy, Seaborn, Scikit-learn, Plotly
Ключевые моменты в видео:
01:28:00 — Pandas
02:54:02 — NumPy
03:05:26 — Визуализация данных с помощью Matplotlib
03:26:22 — Визуализация данных с помощью Seaborn
04:39:40 — Анализ данных
05:03:12 — Элементы ML, использование Scikit-learn
📎 Видео
@pythonl
58 393
Repost from Kali Linux
👩💻 Инструмент OSINT на Python для сканирования сайта и извлечения полезной информации.
▪Укажите начальный URL-адрес и автоматически соберите URL-адреса для сканирования через href, robots.txt и карту сайта
▪Извлеките полезную информацию для поиска:
- Электронные письма
- Ссылки в социальных сетях
- Поддомены
- Файлы
- Список просмотренных ссылок на сайты
- Rомментарии
- IP-адреса
▪Маркетинговые теги (UA, GTM и т.д.)
▪"Интересные" находки, такие как контент frame ancestors и ресурсы, возвращающие содержимое в формате JSON
▪ Внутри встроенный FireProx для автоматического создания эндпоинтов для каждого поддомена, смены исходного IP-адреса и очистки в конце
▪Поддержка HTTP/SOCKS прокси
git clone https://github.com/chm0dx/creepyCrawler.git
cd creepyCrawler
pip install -r requirements.txt58 393
🖥 Sending a WhatsApp Message using Python
Отправка сообщения WhatsApp с помощью Python
@pythonl
58 393
🖥 На портале репозиториев PyPI заблокировали 174 учётные записи из‑за неавторизированного доступа к ним хакеров
⏩Администраторы репозитория Python‑пакетов PyPI (Python Package Index) рассказали о неавторизированном доступе к 174 учётным записям пользователей сервиса. Представители PyPI предполагают, что доступ к записям пострадавших пользователей был получен из ранее скомпрометированных учётных данных в результате взломов или утечек баз пользователей других сервисов.
⏩Активность атакующих была выявлена администраторами после получения серии жалоб 31 марта 2024 года. В жалобах пользователи сообщали о получении уведомлений от PyPI об активации двухфакторной аутентификации и другой активности, но хозяева учётных записей не логинились на портале и сами ничего не меняли. Проанализировав логи авторизации, администраторы портала установили доступ третьих лиц к учётным записям 174 пользователей.
@pythonl
58 393
🖥 Ляп в Питоне: x + 1.0 < x
▶️Хотите взорвать себе мозг?
При смешивании типов возможно неочевидное поведение, можете проверить:
>>> x = (1 << 53) + 1 >>> x + 1.0 < x True▶️Здесь всё дело в том, что в одной части неравенства при приведении
x к другому типу была потеряна точность, а в другой части — нет.
Значение переменной x конвертируется в тип float.
При этом x непредставим точно в виде float, поэтому выбирается ближайшее (меньшее здесь) представимое число: x —> float(x-1). Поэтому сумма получается неточной, вся цепочка выглядит так:
x+1.0 -> float(x-1)+1.0 -> (x) -> float(x-1)Сравнение
float < int происходит точно. Значение x (int) математически больше x+1.0 (float).
Как-то так.
📎 Вот ещё некоторые примеры смешения типов
@pythonl58 393
🖥 Релиз Nuitka 2.0 — компилятора для языка Python
Относительно недавно состоялся релиз Nuitka 2.0. Это проект компилятора для трансляции скриптов на языке Python в представление на языке C, которое затем можно скомпилировать в исполняемый файл, использующий libpython для обеспечения максимальной совместимости с CPython.
В программном решении используются штатные средства CPython для управления объектами.
📎 Подробнее
🖥Исходный код проекта Nuitka выложен на GitHub под лицензией Apache.
@pythonl
58 393
+3🖥 Google Analytics 4 и Python - практические приемы работы
⏩Очень детальное руководство о том, как с помощью Python выполнять запросы к API Google Analytics 4 (Data API), выгружать данные по стандартным отчетам, ну и сохранять статистику вашего ресурса Google Analytics 4 на компьютер.
В конце статьи есть все исходники запросов, чтобы вы смогли взять их за основу при написании собственной программы.
⏩Содержание
• Создание проекта
• Быстрый запуск API
• Добавление сервисного аккаунта в Google Analytics 4
• Загрузка приватного ключа на Google Диск
• Подготовка программы
• Выгрузка данных по отчетам
— Источники трафика (User acquisition)
— Привлечение трафика (Traffic acquisition)
— События (Evemts)
— Конверсии (Conversions)
— Страницы и экраны (Pages and screens)
— Целевая страница (Landing Page)
— Совершённые покупки (Ecommerce purchases)
— Демографические данные (Demographic details)
— Технические данные (Tech details)
📎 Статья
@pythonl
58 393
Вышла Django 5.0 🔥
Что добавили/обновили/исправили?
• В предыдущих версиях мы использовали nulls_last=False. Теперь nulls_first и nulls_last могут быть True или None. Поэтому теперь в некоторых местах вместо значения по умолчанию находится nulls_last = None
- nulls_last = False
+ nulls_last = None
if ordering_by == OrderingField.FIELD_START_AT:
nulls_last = True
my_model_obj._meta.private_fields = []
my_model_obj.refresh_from_db()58 393
🚀 Едадил приглашает Python-разработчиков на борт!
Едадил – сервис Яндекса, где собраны скидки, спецпредложения и кэшбеки. Мы помогаем людям совершать выгодные покупки!
Мы в поиске талантливых Python-разработчиков, специализирующихся на асинхронном программировании и с опытом коммерческой разработки более 3 лет.
Если вы мастер своего дела и готовы к новым вызовам, присоединяйтесь к нашей команде!
Ищем специалистов из разных уголков России!
Что вас ждет?
● Работа в классном офисе в гибридном формате
● Конкурентоспособная заработная плата, соцпакет и возможности для профессионального роста.
● Работа в команде единомышленников над проектами, влияющими на жизнь миллионов пользователей.
Выбирайте подходящую вакансию:
– Asyncio Python-разработчик
– Python-разработчик с опытом в PostgreSQL, noSQL, Docker и Git
– Python-разработчик с навыками в Python 3.10, aiohttp, YQL, YTsaurus, Docker
Реклама ООО "Яндекс"
ИНН 7736207543
58 393
🖥 VS Code, python, контейнеры — как обуздать эту триаду и разрабатывать внутри контейнера
⏩Держите небольшой, но очень полезный туториал о настройке VS Code для работы с контейнерами при помощи Python.
После того, как вы всё настроете по примеру из статьи останется только нажать F1, и в появившейся строке ввода ввести "Open folder in container". После этого выбрать корневую папку проекта. После чего запустится сборка контейнера и папка откроется внутри контейнера.
📎 Статья
@pythonl
58 393
Исследуешь айтишную тему, но пока нет большого опыта? Залетай до 20 апреля на «Цифровой марафон» Сбера и «Школы 21» и соревнуйся с равными! Три счастливчика отправятся отдыхать на премиум-курорты и прокачивать знания в СберУниверситете.
Конкурс проводят по всей России, а минимальный возраст для участия — от 18 лет. Отличная возможность оценить свои навыки и получить советы для дальнейшего развития. А главное — лучшие в своих категориях отправятся на очный финал в Москву с церемонией награждения.
Для успеха нужно пройти онлайн-игру на проверку логики и памяти, тестирование в соответствии с твоим уровнем подготовки и цифровой диктант. Здесь ты выбираешь язык, на котором будешь писать код. Заработай как можно больше очков, чтобы попасть в суперфинал, расправиться с более сложными задачами и выиграть главные призы!
Дедлайн подачи заявок на участие уже не за горами, скорее переходи на сайт и регистрируйся!
58 393
⚡️ MindGraph
Демонстрационный прототип концепции для создания и обработки запросов к постоянно расширяющемуся графу знаний с помощью искусственного интеллекта.
▪ Github
58 393
Академия CyberYozh откроет часть своих курсов бесплатно
✅Материал стоящий, без воды. Рекомендую присмотреться к их курсам по автоматизации с помощью Python и Selenium:
Автоматизация веб действий — вы научитесь работать с мультиаккаунтингом, авторегистрацией и прогревом аккаунтов, парсингом любого веб-контента, накруткой, автоматизацией покупок и заказов, автоматическими ставками. Тематика не простая, но спрос на таких специалистов огромный.
Автоматизация BlockChain — в рамках курса вы изучите автоматизацию BlockChain-проектов и начнете применять знания для сбора ретродропов. Люди делают состояния на этом, нужен лишь азарт, желание писать код и удача. Лучше хобби для питониста не придумать.
⏰ Всего откроют доступ к 8 курсам, но обещают, что доступ превратится в тыкву 14 апреля, лучше поторопиться.
58 393
🖥 Форк Newspaper4k продолжает развитие библиотеки Newspaper3k
⏩Библиотека Newspaper3k для Python 3 предназначена для скрейпинга и автоматического парсинга новостных статей. С 2018 года проект не обновляется. Разработчик Андрей Параскив представил проект-форк Newspaper4k, в рамках которого он планирует закрывать баги и продолжать улучшать работу библиотеки.
⏩Newspaper предназначена для парсинга статей с новостных сайтов. Все данные Newspaper обрабатывает в Юникоде и поддерживает 38 языков, включая русский. В библиотеку встроены автоматические парсеры с механизмами естественной обработки языка. Кстати, поэтому этот проект часто рекомендуют с припиской «искусственный интеллект». Основная задача библиотеки — извлечь релевантные данные (заголовок, автор, тело статьи, изображения, тэги, краткие пересказы и прочее), убрав ненужные элементы и тексты-заглушки, которые не несут полезной информации.
⏩По качеству работы Newspaper и Newspaper3k сравнивали с сервисом социальных закладок Instapaper. Хотя Оу-Ян поделился подробной документацией, библиотека доросла до того, что к ней писали сторонние руководства. Некоторые из них остались на GeeksforGeeks и ScrapeOps: это инструкции по скрейпингу с помощью Newspaper3k.
🖥 GitHub
@pythonl
