متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django
تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 59 990 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 205 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 243 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 59 990 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 12 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -567، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -11، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.19% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 203 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 913 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 22.
- 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 13 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
59 990
المشتركون
-1124 ساعات
-1197 أيام
-56730 أيام
أرشيف المشاركات
59 986
💲 Awesome OSS Monetization
A curated list of awesome monetization approaches for open source software.
Кураторский список практичных подходов к монетизации программного обеспечения с открытым исходным кодом.
Этот список является результатом обширного интернет-исследования. Он разбит на категориям от платных консультациях, где вы можете заработать, до различных проектов, где вы можете заработать на поиске багов в коде.
🖥 Github
@pythonl
59 986
📩 Python Email Automation Script
Вот пример базового скрипат Python для автоматизации простой задачи отправки электронной почты.
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
sender_email = "your_email@example.com"
recipient_email = "recipient_email@example.com"
subject = "Automated Email"
message = "This is an automated email sent using Python."
# SMTP server configuration (example: Gmail)
smtp_server = "smtp.gmail.com"
smtp_port = 587
smtp_username = "your_username"
smtp_password = "your_password"
msg = MIMEText(message)
msg["Subject"] = subject
msg["From"] = sender_email
msg["To"] = recipient_email
try:
server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
server.starttls()
server.login(smtp_username, smtp_password)
server.sendmail(sender_email, recipient_email, msg.as_string())
print("Email sent successfully!")
except Exception as e:
print("Error sending email:", str(e))
finally:
server.quit()
@pythonl59 986
Top 10 Python Functions
Топ-10 полезных функций Python, о которых вы возможно не знаете.
1. The Elusive enumerate() 🗂
or index, value in enumerate(["apple", "banana", "cherry"], start=1):
print(f"The index is {index} and the value is {value}")
2. zip() Up Your Lists 🤐
names = ["Batman", "Superman", "Wonder Woman"]
superpowers = ["Rich", "Strong", "Lasso of Truth"]
for hero, power in zip(names, superpowers):
print(f"{hero} is really just super {power}!")
3. collections.Counter() — The Crowd Tamer 📊
from collections import Counter
party_list = ["Alice", "Bob", "Alice", "Eve", "Bob", "Eve", "Alice"]
print(Counter(party_list))
# Output: Counter({'Alice': 3, 'Bob': 2, 'Eve': 2})
4. functools.lru_cache() — The Time Traveler ⏱
from functools import lru_cache
@lru_cache
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
5. All Aboard the any() and all() Express 🚂
friends_going = [False, False, True, False]
print(any(friends_going)) # Output: True
chores_done = [True, True, True, True]
print(all(chores_done)) # Output: True
6. Get Slick with itertools.chain() 🚲
from itertools import chain
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
combined = list(chain(list1, list2))
print(combined) # Output: [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
7. The Great defaultdict() Magician 🎩
from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
print(d["new_key"]) # Output: 0, and "new_key" is now a key in the dict
8. Jazz Up with reversed() 🔄
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in reversed(original_list):
print(item, end=' ') # Output: 5 4 3 2 1
9. Don’t Get Lost, Use pathlib.Path() 🗺
from pathlib import Path
# Navigate to your home directory and create a file there.
home = Path.home()
file = home / "treasure_map.txt"
file.touch()
print(f"Your treasure map is located at: {file}")
10. The Underestimated else in Loops 🎢
for i in range(5):
if i == 10:
break
else:
print("Loop completed without a 'break'. Batman approves.")
Disclaimers 📢:
📌Будьте осторожны при использовании таких функций, как itertools.chain() и collections.Counter() на больших наборах данных. Они могут потреблять больше памяти, чем слон на шведском столе. 🐘
📌Не злоупотребляйте функцией functools.lru_cache(). Это как машина времени - слишком много возиться с ней может привести к нежелательным последствиям.
📌Хотя defaultdict() - волшебная функция, убедитесь, что вы действительно хотите добавить новый ключ в свой dict, иначе словарь может бесконтрольно расти,59 986
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🔥 5 примеров использования Redis с кодом на Python
1. Caching
Redis можно использовать для кэширования часто используемых данных, снижая нагрузку на ваше основное хранилище данных. Вот пример того, как реализовать кэширование с помощью Redis в Python
import redis
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def get_data_from_cache(key):
# Check if data exists in the cache
if r.exists(key):
# Retrieve data from the cache
data = r.get(key)
return data.decode('utf-8') # Convert bytes to string
else:
# Fetch data from the primary data source
data = fetch_data_from_source()
# Store data in the cache with a timeout of 1 hour
r.setex(key, 3600, data)
return data
2. Pub/Sub (Publish/Subscribe):
Redis поддерживает паттерн pub/sub, позволяя вам создавать системы обмена сообщениями. Вот пример:
import redis
import time
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def publish_message(channel, message):
# Publish a message to the specified channel
r.publish(channel, message)
def subscribe_channel(channel):
# Subscribe to a channel and process incoming messages
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe(channel)
for message in pubsub.listen():
print(message['data'].decode('utf-8')) # Process the received message
3. Rate Limiting:
Redis можно использовать для реализации ограничения скорости, чтобы контролировать количество запросов или операций за период времени. Пример:
import redis
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def check_rate_limit(ip_address):
# Increment the request count for the IP address
request_count = r.incr(ip_address)
# If the count exceeds the limit (e.g., 100 requests per minute), deny the request
if request_count > 100:
return False
return True
4. Session Storage:
Redis можно использовать для хранения данных сеанса в веб-приложениях. Пример:
import redis
import uuid
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def create_session(user_id):
# Generate a unique session ID
session_id = str(uuid.uuid4())
# Store the session data in Redis with a timeout of 30 minutes
r.setex(session_id, 1800, user_id)
return session_id
def get_user_id_from_session(session_id):
# Retrieve the user ID from the session data in Redis
user_id = r.get(session_id)
if user_id is not None:
return user_id.decode('utf-8') # Convert bytes to string
else:
return None
5. Leaderboard:
Redis можно использовать для создания таблиц лидеров или рейтингов на основе набранных баллов. Пример:
import redis
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def update_score(player_id, score):
# Update the score of a player
r.zadd('leaderboard', {player_id: score})
def get_leaderboard():
# Get the top 10 players from the leaderboard
leaderboard = r.zrevrange('leaderboard', 0, 9, withscores=True)
for player, score in leaderboard:
print(f"Player: {player.decode('utf-8')}, Score: {score}")
Это лишь несколько примеров того, как Redis можно использовать в Python. Redis предоставляет множество других мощных функций и структур данных, которые можно использовать в различных приложениях.
▪Github
@data_analysis_ml59 986
🎮 Code For Games in Python: Free Python Games Source Code
20 игр на Python с полным кодом.
1. Mario Game
Делаем Марио. Создаем днопользовательскую игру, где игрок (Марио) должен уворачиваться от огненных шаров, вылетающих из дракона.
2. Dino Game
Это клон-адаптация игры с динозавриком на google chrome под названием "T-Rex Dino Run".
3. Simple Fighting Game
Простй файтинг.
Игра ведется в простом интерфейсе, в котором используются только кнопки и текст.
4. Jumbled Word Quiz Game
Игра квиз.
Человек может начать викторину, нажав на кнопку "Старт". Также можно выбрать тип слов, которые необходимо исправить в викторине.
5. Rock-Paper-Scissor Game
Игра "Камень, бумага, ножницы" на Python разработана с использованием Tkinter и графического интерфейса пользователя (GUI).
6. Bouncing Ball Game
Эта игра "Прыгающий мяч" использует Canvas для прорисовки объектов.
7. Hangman Game
Игра "Виселица" не требует никаких специальных модулей, кроме random и time.
8. Snake Game
Игра "Змейка" - это классическая аркадная игра.
9. Aircraft War Game
Военная игра "Самолеты" на Python на pygame
10. Tank Game
Это игра между компьютером и пользователем. Простая танковая игра Python.
11. Stickman
Игра с хорощей графикой и удобным управлением.
12. Tetris
Создаем свой тетрис на питоне.
13. Snakes and Ladders
Игра змейки и лестницы.
14. Speed Typing Test
Делаем свой тест на скорость печати.
15. Puzzle Game
Пазл с доской 4*4 и с 15 номерами.
16. Guess the Word Game
Игра угадай слово.
17. Tic Tac Toe Game
Все правила игры такие же, как и в игре в крестики-нолики в реальном времени.
18. F1 Race Road Game
Простые гоники.
19. Flappy Bird
Делаем легендарную флаппи берд.
20. Quiz Application
Квиз на Python.
@pythonl
59 986
🔥 13 Django Packages to Every Developer Must Install
13 маст хэв пакетов Django, которые установить каждый разработчик.
1. Django Debug Toolbar
Этот мощный пакет предоставляет визуальный интерфейс для отладки, который выводит подробную информацию о SQL-запросах и их показателях производительности.
pip install django-debug-toolbar
2. Django Rest Framework
Этот комплексный пакет упрощает создание RESTful API, предоставляя надежные инструменты для сериализации, аутентификации и тд.
pip install djangorestframework
3. Celery
Это распределенная асинхронная очередь заданий, которая обладает широким функционалом. В нашем конструкторе сайтов нам часто приходиться запускать асинхронные с точки зрения ответа пользователю задачи.
pip install celery
4. Django-Crispy-Forms
Этот удобный инструмент упрощает процесс рендеринга и стилизации форм.
pip install django-crispy-forms
5. Django-Cache
Этот пакет позволяет хранить часто используемые данные в памяти, уменьшая количество повторяющихся запросов к базе данных.
pip install django-cache
6. Django Allauth
Этот пакет предлагает комплексные функции регистрации пользователей, входа в систему и управления учетными записями.
pip install django-allauth
10. Django Guardian
Этот пакет позволяет вам управлять разрешениями на уровне объектов, позволяя определять контроль доступа для отдельных экземпляров моделей.
pip install django-guardian
11. Django Storages
Этот пакет интегрируется с популярными провайдерами облачных хранилищ, такими как Amazon S3 и Google Cloud Storage.
pip install django-storages
12. Django Compressor
Этот пакет автоматически объединяет и сжимает файлы CSS и JavaScript, уменьшая количество HTTP-запросов и улучшая время загрузки страниц.
pip install django-compressor
13. Django Haystack
Этот пакет интегрирует различные поисковые системы, такие как Elasticsearch и Solr, позволяя вам создать надежные поисковые возможности для вашего приложения.
pip install django-haystack
@pythonl59 986
🖥 Recursive_quick_sort.py
def quick_sort(data: list) -> list:
if len(data) <= 1:
return data
else:
return [
*quick_sort([e for e in data[1:] if e <= data[0]]),
data[0],
*quick_sort([e for e in data[1:] if e > data[0]]),
]
if __name__ == "__main__":
import doctest
doctest.testmod()
@pythonl59 986
💫 Lark - a parsing toolkit for Python
Lark can parse all context-free languages.
Lark - это набор инструментов синтаксического анализа для Python, созданный с упором на скорость, производительность и модульность.
$ pip install lark --upgrade
from lark import Lark
l = Lark('''start: WORD "," WORD "!"
%import common.WORD // imports from terminal library
%ignore " " // Disregard spaces in text
''')
print( l.parse("Hello, World!") )
Tree(start, [Token(WORD, 'Hello'), Token(WORD, 'World')])
▪Github
@pythonl59 986
🖥 ReactPy
ReactPy is a library for building user interfaces in Python without Javascript.
ReactPy - это библиотека для создания пользовательских интерфейсов на языке Python без использования Javascript. Интерфейсы ReactPy создаются из компонентов, которые выглядят и ведут себя аналогично тем, что есть в ReactJS.
▪Github
@pythonl
59 986
Чёрный пояс по Питону за 0 рублей для тебя
Без курсов и унылых лекций — только практика и разбор задач с собеседований в Яндекс и VK
Всё на канале с подробными объяснениями.
Если учить Python, то только так — @python_tasks
59 986
59 986
59 986
Любишь решать задачи по Python? 🤔
А представь, что все это в формате MMORPG телеграм-бота, где ты можешь прокачивать своего персонажа, баттлиться с друзьями, проходить собесы в IT компании и прокачивать себя как разработчика!
В Dev’s Battle ты найдешь:
👉 5000+ активных игроков
👉 3000+ задачек по Python
👉 Задачки для уровней: Junior, Middle и Senior
👉 Задачи по Django, Flask, ML, SQL, Data Engineering, Алгоритмы.
👉 Подробное объяснение всех задач с примерами и картинками.
Все это бесплатно, с небольшим кринжом и крутым Python комьюнити!
😎 Залетай в Dev’s Battle, если, конечно, сможешь...
59 986
🖥 Topological sorting
Реализация алгоритма топологической сортировки
# a
# / \
# b c
# / \
# d e
edges = {"a": ["c", "b"], "b": ["d", "e"], "c": [], "d": [], "e": []}
vertices = ["a", "b", "c", "d", "e"]
def topological_sort(start, visited, sort):
current = start
visited.append(current)
neighbors = edges[current]
for neighbor in neighbors:
if neighbor not in visited:
sort = topological_sort(neighbor, visited, sort)
sort.append(current)
if len(visited) != len(vertices):
for vertice in vertices:
if vertice not in visited:
sort = topological_sort(vertice, visited, sort)
return sort
if __name__ == "__main__":
sort = topological_sort("a", [], [])
print(sort)
▪Topological sorting
▪Топологическая сортировка
@pythonl59 986
🔥 Подборка полезных папок с каналами для датасаентисов
Папки, где вы найдете каналы с разбором лучших практик написания кода на Python и Golang до каналов по машинному обучению и нейросетям (папки работают на последних версиях тг).
https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - Машинное обучение
https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi - Python
https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi - Golang
59 986
🖥 typeshed
Typeshed contains external type annotations for the Python standard library and Python builtins, as well as third party packages as contributed by people external to those projects.
Typeshed содержит внешние аннотации типов для стандартной библиотеки Python и встроенных модулей Python, а также пакеты сторонних разработчиков.
🖥 Github
@pythonl
59 986
59 986
⚡️ Стартовал прием заявок на Технологический конкурс НТИ Up Great «Экстренный поиск»!
Участникам предстоит преодолеть комплексный технологический барьер, предусматривающий разработку технологий и технических решений, объединенных в единую систему, позволяющую эффективно использовать техническое зрение при поиске пропавших людей с применением беспилотных воздушных судов (БВС).
На первом этапе (Сателлит №1) участникам необходимо разработать программное решение для поиска объектов (людей) на изображениях, полученных с БВС.
Призовой фонд Сателлита №1 составляет 5 млн руб.
Лучшим командам, удовлетворяющим требованиям технического регламента, организаторами будут предоставлены БВС для участия во втором этапе (Сателлит №2) и финале конкурса.
Призерами и победителями могут стать только налоговые резиденты РФ.
📲 Заявки на Сателлит № 1 принимаются до 12 июня 2023 г. по ссылке.
Конкурс организуется совместно МФТИ, Фондом НТИ и добровольческим поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт». Общий призовой фонд составляет 135 млн руб.
59 986
🖥 5 examples on how to improve your Python code
Полезные примеры того, как улучшить ваш код на Python
1. Using List Comprehensions
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
print(squares)
2. Using Generators
with open('example.txt') as f:
for line in (line.strip() for line in f):
print(line)
3. Using the zip() function
names = ['Pippo', 'Pluto', 'Paperino']
ages = [25, 30, 35]
for name, age in zip(names, ages):
print(f'{name} is {age} years old')
4. Using DefaultDict
from collections import defaultdict
s = 'hello world'
d = defaultdict(int)
for c in s:
d[c] += 1
print(d)
5. Using enumerate()
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for i, fruit in enumerate(fruits):
print(f'{i}: {fruit}')
▪Techniques to Write Better Python Code
▪Улучшение Python-кода
@pythonl59 986
🖥 5 Mistakes Every Python Developer Should Avoid!
5 ошибок, которых должен избегать каждый разработчик Python!
1. Avoid using global variables
Избегайте использовать глобальных переменных
# Using global variables
my_var = 42
def my_function():
global my_var
my_var += 1
return my_var
# Using local variables
def my_function2(my_var):
my_var += 1
return my_var
2. Avoid blocking I/O operations
Избегайте блокировки операций ввода/вывода
# Blocking I/O
import requests
response = requests.get('https://example.com')
print(response.text)
# Non-blocking I/O using asyncio
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
html = await fetch(session, 'https://example.com')
print(html)
asyncio.run(main())
3. Avoid using eval() and exec()
избегайте использования eval() и exec()
# Using eval() to execute code
my_var = '1 + 1'
result = eval(my_var)
# Using ast.literal_eval() to safely evaluate literals
import ast
my_var = '[1, 2, 3]'
result = ast.literal_eval(my_var)
4. Avoid using mutable default arguments
Избегайте использования изменяемых аргументов
# Using mutable default arguments
def my_function(my_list=[]):
my_list.append(1)
return my_list
result1 = my_function() # [1]
result2 = my_function() # [1, 1]
# Using immutable default arguments
def my_function2(my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(1)
return my_list
result3 = my_function2() # [1]
result4 = my_function2() # [1]
5. Avoid using *args and **kwargs excessively
Избегайте частого использования *args и **kwargs
def my_function(*args, **kwargs):
arg1 = args[0]
arg2 = kwargs.get('arg2', 'default_value')
return arg1, arg2
result = my_function('value1', arg2='value2')
# Using named arguments and default values
def my_function2(arg1, arg2='default_value'):
return arg
▪Article
▪10 самых распространенных ошибок Python
@pythonl