ar
Feedback
Python/ django

Python/ django

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django

تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 60 065 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 204 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 228 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 60 065 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -567، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -16، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.93‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.38‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 163 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 030 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 @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 08 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

60 065
المشتركون
-1624 ساعات
-1237 أيام
-56730 أيام
أرشيف المشاركات
✉ Вам приглашение на митап в честь Дня рождения Python! В четверг, 20 февраля, в 18:00 ждем вас в московском офисе Сбера на P
Вам приглашение на митап в честь Дня рождения Python! В четверг, 20 февраля, в 18:00 ждем вас в московском офисе Сбера на Python Birthday Meetup. О чем поговорим: 🟢Лень как искусство, или зачем программисту LLM? Никита Замулдинов из Сбера расскажет, как превратить искусственный интеллект в своего личного ассистента, делегировать скучные задачи и расширить собственные возможности. Вас ждут реальные кейсы и демонстрация AI-агентов в действии. 🟢Люблю и ненавижу Asyncio Николай Хитров из Точки разберет новые и старые «грабли» Asyncio и расскажет о best practices его использования. 🟢От хаоса к порядку: Pydantic в борьбе с инцидентами безопасности Александр Глазков из Сбера расскажет, как и почему Pydantic изменил жизнь команды, а также поделится тонкостями его использования. А также в программе: ➡Нетворкинг, фуршет и подарки. 📍 Офлайн + онлайнРегистрация на мероприятие и подробности

🖥 Mail0 — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на создание альтернативы Gmail, позволяющей пользователям уп
🖥 Mail0 — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на создание альтернативы Gmail, позволяющей пользователям управлять своей электронной почтой без зависимости от крупных провайдеров! 🌟 Он предлагает возможность самохостинга почтового сервера, интеграции с внешними сервисами (например, Gmail и Outlook) и обеспечивает конфиденциальность, так как данные остаются под полным контролем пользователя. Проект фокусируется на прозрачности, приватности и гибкости настройки. 🖥 Github @pythonl

Тест: узнай свой грейд и зарплату 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
Тест: узнай свой грейд и зарплату 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы 3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором 4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке. Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxdXSNq

🖥 LLM Functions — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания инструментов и агентов на осн
+1
🖥 LLM Functions — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания инструментов и агентов на основе больших языковых моделей с использованием языков программирования, таких как Bash, JavaScript и Python! 🌟 Он позволяет разработчикам легко интегрировать LLM с пользовательским кодом, что открывает широкие возможности для выполнения системных команд, обработки данных, взаимодействия с API и многого другого. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub! 🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквест
🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub! 🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквесты, генерирует на естественном языке сквозные UI-тесты на основе внесённых изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🖥 NiceGUI — это удобный фреймворк на языке Python, предназначенный для создания веб-интерфейсов, которые отображаются непоср
🖥 NiceGUI — это удобный фреймворк на языке Python, предназначенный для создания веб-интерфейсов, которые отображаются непосредственно в вашем браузере! 🌟 С его помощью можно легко создавать такие элементы, как кнопки, диалоги, разметку Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое. NiceGUI особенно подходит для разработки небольших веб-приложений, информационных панелей, проектов в области робототехники, решений для умного дома и аналогичных задач. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика? Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собесе
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика? Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире! Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала. Что узнаешь на эфире: ✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем ✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер ✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwFxJ1j

🖥 python-benedict — это расширение стандартного словаря Python, предоставляющее дополнительные возможности для удобной работ
🖥 python-benedict — это расширение стандартного словаря Python, предоставляющее дополнительные возможности для удобной работы с данными! 💡 Ключевые особенности включают поддержку доступа к значениям по списку ключей (keylist), доступ к вложенным данным с использованием разделителей (keypath), а также доступ к элементам словаря через атрибуты (keyattr). Кроме того, библиотека предлагает встроенные методы для чтения и записи данных в различных форматах, таких как JSON, YAML, XML, CSV, INI, TOML, HTML, Base64, а также работу с файлами Excel и строками запросов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Repost from Machinelearning
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач! Что такое MedRAX? MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения. 🎯 Чем хорош именно MedRAX? Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом 🛠️ Интегрированные инструменты: - Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med - Сегментация: MedSAM & ChestX-Det - Формирование отчетов: CheXpert Plus - Классификация: TorchXRayVision - Grounding Maira-2 - Синтетические данные: RoentGen 💡 Ключевые особенности: - Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей. - Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов. - Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов. 📊 ChestAgentBench: Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям. 🎉 Результаты говорят сами за себя: - 63,1% точности на ChestAgentBench - Sota результативность на CheXbench - Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673Github: https://github.com/bowang-lab/MedRAX @ai_machinelearning_big_data #ai #agents #ml #opensource #med #medicine

🖥 Ollama Python — это библиотека, предназначенная для интеграции проектов на Python версии 3.8 и выше с платформой Ollama! �
🖥 Ollama Python — это библиотека, предназначенная для интеграции проектов на Python версии 3.8 и выше с платформой Ollama! 🌟 Она предоставляет простой интерфейс для взаимодействия с языковыми моделями, такими как Llama 3.2, позволяя разработчикам легко интегрировать возможности обработки естественного языка в свои приложения. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Доклады, нетворкинг и облачные технологии — всё на K2 Cloud Conf. Ребята из K2 Cloud сделали свою конференцию, где поделятся
Доклады, нетворкинг и облачные технологии — всё на K2 Cloud Conf. Ребята из K2 Cloud сделали свою конференцию, где поделятся всем про облака: как подключаться к ним без компромиссов в безопасности, автоматизировать процессы с помощью PaaS, а также расскажут о новом типе сетевых дисков – всё это и не только! Встречаемся 4-го марта. Подробности и регистрация по ссылке

🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai! 💡 Она включает функции д
🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai! 💡 Она включает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore добавляет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и mixins из Ruby, а также улучшает стандартные возможности Python, такие как параллельная обработка. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 httpdbg — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах! 🌟 О
🖥 httpdbg — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах! 🌟 Он позволяет разработчикам перехватывать и анализировать HTTP(S)-клиентские запросы, выполняемые их приложениями, без необходимости вносить изменения в исходный код. Для использования достаточно запустить программу с помощью команды pyhttpdbg вместо стандартного python, после чего можно просматривать перехваченные запросы через веб-интерфейс по адресу http://localhost:4909. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитекту
Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов! Два месяца назад мы уже писали про этот курс. Сейчас пишем еще раз, потому что у курса вышло полезное обновление, уже доступное ученикам, независимо от того, когда они его купили. ————— 📚 Первое: в портфолио включили примеры интеграций от крупных BigTech-компаний. Это позволит вам понять, как технологии применяются в реальных бизнес-контекстах. 🌐 Второе: обновили портфолио. Теперь в нём есть задания повышенного уровня сложности для каждой темы. Это небольшие реальные проекты, с помощью которых можно не только проверить, но и улучшить свои навыки! ✔️Третье: вышел новый модуль про проектирование баз данных - нормализация, транзакции, основы DWH, индексы. 💬Четвертое: стал активен чат учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества) ————— • Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио-резюме • Доступ к урокам и всем обновлениям останется навсегда • Фундаментальная база • Всю программу и отзывы смотрите в боте курса Когда перейдете в бот курса, то получите бесплатные открытые уроки по архитектуре и интеграциям. Польза 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 000₽ на Stepik по промокоду PYTHONL2 до 28 февраля.

🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью. Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная,
🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью. Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее. Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API. Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины. Я уже давно работаю с FireDucks 🦆 Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее. Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks : > import fireducks.pandas as pd Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук: $ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API. Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks. FireDucks побеждает с отрывом. ⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub: https://github.com/fireducks-dev/fireducks ⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo ⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb ⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться: https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/ #fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource

⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упр
⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упрощает процесс и позволяет создавать рекомендательные системы с минимальным кодом, предоставляя встроенные алгоритмы, готовый датасет и встроенную оценку модели. ▪ GithubПример @pythonl

⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упр
⚡️ Surprise Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода. Surprise упрощает процесс и позволяет создавать рекомендательные системы с минимальным кодом, предоставляя встроенные алгоритмы, готовый датасет и встроенную оценку модели. ▪ GithubПример @pythonl

"Поступашки — ШАД, Стажировки и Магистратура", - лучше гайд в мире образования и карьеры. Канал ведут преподаватели Яндекса, ВШЭ и ШАД. Внутри: 🔺Слив вопросов с собеса в Яндекс 🔺Как бесплатно вкатиться в айти 🔺Подборка топовых магистратур по Data Science ...и еще море полезнейшего контента. Я жалею, что не нашел этот канал раньше. Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: ⬇️ @postypashki_old

🖥 reaktiv Python Version PyPI Version License Если вы работали с современными фронтенд-фреймворками, такими как React, Vue и
🖥 reaktiv Python Version PyPI Version License Если вы работали с современными фронтенд-фреймворками, такими как React, Vue или Angular, вы знакомы с мощью реактивного управления состояниями. Это магия, лежащая в основе динамических пользовательских интерфейсов и систем реального времени. Но почему Python должен упускать преимущества реактивности? reaktiv привносит эти преимущества реактивного программирования в ваши Python-проекты. pip install reaktivGithub #python #frontend #react #opensource