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
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django
تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 470 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 248 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 301 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 470 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -191، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -26، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.03%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.00% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 527 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 755 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 21.
- 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 31 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
58 470
المشتركون
-2624 ساعات
-1227 أيام
-19130 أيام
أرشيف المشاركات
58 455
🖥 Magic Wormhole — это библиотека и утилита командной строки для безопасной передачи файлов, папок или текста между компьютерами!
🌟 Процесс передачи организован с использованием уникальных "wormhole-кодов", которые легко произносимы и вводятся вручную или через автодополнение. Эти коды одноразовые, что обеспечивает высокий уровень безопасности.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 455
🖥 MoneyPrinterV2 — это инструмент для автоматизации процессов заработка в интернете, ориентированный на маркетинг и взаимодействие с различными платформами!
🌟 Проект переписан с нуля, чтобы добавить новые функции и модульность, что позволяет адаптировать его под конкретные задачи. Среди ключевых возможностей — автоматическое управление Twitter-ботами, публикация контента в YouTube Shorts и использование аффилиативного маркетинга через платформы, такие как Amazon.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
58 455
🖥 Cookiecutter — это кроссплатформенный инструмент командной строки для быстрого создания проектов на основе шаблонов!
🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.
💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
58 455
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
58 455
👩💻 fastapi-injectable — расширение для FastAPI, которое улучшает систему внедрения зависимостей, делая её доступной за пределами HTTP-маршрутов!
🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 455
Решаем задачи с собесов по многопоточности (со звёздочкой) 🪿
12 января в 18:00 (МСК) в прямом эфире разберём 1-2 задачи по concurrency (многопоточности в Go) с реальных собеседований на junior+, middle и senior
Будет актуально и для тех, кто планирует или уже готовится перейти с Python на Go 👾
Что разберём:
— Сложная идея на миграцию из канала каналов в один канал с контекстом
— Другие более сложные задачи на каналы, горутины и конкурентность
Эфир проведёт Даниил Динько — TeamLead в международной компании-лидере в кибербезопасности, ранее Senior Go в Ozon Tech и Ситидрайв
↗️ Регистрируйся на эфир в боте Эйч Навыков и получи запись эфиров по решению других задач
58 455
🔥 Лучший бесплатный софт на все случаи жизни — энтузиасты объединили всё в одном месте.
Здесь вы найдете практически всё: редакторы видео и фото, музыкальные программы, игры, инструменты для работы с данными и многое другое. К каждому приложению прилагается подробное описание и перечень поддерживаемых операционных систем.
Все можно скачать с GitHub — вот ссылка. Не забудьте сохранить!
🖥 Github
@pythonl
58 455
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
58 455
👩💻 python-mss — модуль для создания снимков экрана (скриншотов) на нескольких платформах, таких как Windows, macOS и Linux!
🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 455
👩💻 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet!
🌟 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 455
🖥 Githubkit
Когда вы вызываете API GitHub вы вручную обрабатываете HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, чтозанимает много времени и чреватым ошибками.
githubkit, библиотека Python, предлагает чистый, типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.
pip install githubkit
# or, use poetry
poetry add githubkit
# or, use pdm
pdm add githubkit
# or, use uv
uv add githubkit
from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository
resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)58 455
👩💻 fastapi-mvc — инструмент для повышения производительности разработчиков, создающих API на основе FastAPI!
🌟 Он позволяет быстро генерировать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI + ASGI серверы, Sphinx-документация, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.
🌟 Инструмент автоматически создает структуры проектов, Makefile, конфигурации GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями через Poetry. Также он включает возможность обновлять уже сгенерированные проекты до новых версий шаблонов и предоставляет виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.
🖥 Github
@pythonl
58 455
Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥
На форумах только одно: «Больше практиковаться!» А толку? Ноль понимания и никакой поддержки от профи…
Плавали - знаем)) Поэтому специально для тебя - чат для Python-щиков 🤝
Что получишь?
1️⃣ Сможешь задавать любые вопросы без страха и осуждения и получать ответы за минуты, а не часы поиска в инете
2️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом
3️⃣ Общение с единомышленниками и заряд мотивации
➡️ А еще, забирай в закрепе БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python
Короче, всё для прокачки! Залетай к нам — ссылка на чат (тык)
58 455
👩💻 Flask-Rebar — интеграция для создания REST API с использованием Flask, Marshmallow и Swagger!
🌟 Он облегчает создание и валидацию запросов и ответов через Marshmallow-схемы и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI).
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 455
👩💻 starlette-admin — фреймворк для создания административных интерфейсов в приложениях на Starlette и FastAPI!
🌟 Он позволяет легко генерировать интерфейсы для работы с данными, поддерживает различные ORM (например, SQLAlchemy, SQLModel, MongoEngine) и включает функции для CRUD-операций, фильтрации, экспорта данных, а также аутентификацию и авторизацию.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 455
🖥 Интерпретатор Python, написанный на Python в 500 строк кода
Byterun - это интерпретатор Python. Работая над Byterun, автор обнаружил, что фундаментальная структура интерпретатора Python легко укладывается в ограничение на размер в 500 строк. В этой статье рассмотрена структура интерпретатора и дан контекст для его дальнейшего изучения.
Цель не в том, чтобы объяснить все, что нужно знать об интерпретаторах, - как и во многих других интересных областях программирования и информатики, - вы можете посвятить годы глубокому пониманию этой темы.
Byterun был написан Недом Батчелдером, опираясь на работу Пола Шварца. Его структура похожа на основную реализацию Python, CPython, поэтому понимание Byterun поможет вам понять интерпретаторы в целом и интерпретатор CPython в частности. (Если вы не знаете, какой Python вы используете, то, скорее всего, это CPython).
Статья: https://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
Github: https://github.com/nedbat/byterun
@pythonl
58 455
👩💻 CuPy — библиотека Python для вычислений с использованием GPU, полностью совместимая с NumPy и SciPy!
🌟 CuPy позволяет переносить существующий код на базе NumPy/Scipy для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, минимизируя изменения в приложении.
🌟 CuPy поддерживает как высокоуровневые операции над массивами, так и низкоуровневые возможности, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграция с программами на C/C++.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
