ch
Feedback
Python/ django

Python/ django

前往频道在 Telegram

📈 Telegram 频道 Python/ django 的分析概览

频道 Python/ django (@pythonl) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 59 692 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 2 210,并在 俄罗斯 地区排名第 10 183

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 59 692 名订阅者。

根据 27 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -557,过去 24 小时变化为 -26,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 7.26%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.35% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 332 次浏览,首日通常累积 1 997 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 17
  • 主题关注点: 内容集中在 github, claude, контекст, архитектура, api 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

凭借高频更新(最新数据采集于 28 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

59 692
订阅者
-2624 小时
-1617
-55730
帖子存档
Незаурядное Зарядье: как мы парк автоматизировали Вы уже были в новом парке «Зарядье»? Впрочем, даже если вы не из Москвы, то наверняка о нем слышали. Ведь это — флагманский парк национального масштаба и самая настоящая достопримечательность современной Москвы. Здесь объекты наследия XVI века соседствуют с инновационной архитектурой и высокотехнологичными медиакомплексами. О них мы сегодня и расскажем. Ведь знаем все не понаслышке — сами поставляли оборудование и настраивали. Пожалуй, лучшая стройплощадка в России — с видом на Кремль и Собор Василия Блаженного. Глаз не оторвать! Читать дальше → https://goo.gl/rTVwDz #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Как ставить водяные знаки на изображениях при помощи Python В данной статье мы рассмотрели два разных способа нанесения водяных знаков на ваши фотографии в Python. В первом примере мы добавили текст к фотографии. Во втором, в качестве водяного знака использовалось изображение, но забыли про прозрачность. После этого мы исправили эту проблему в третьем примере. Подробнее: https://python-scripts.com/watermark-your-photos-with-python #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

MockK — библиотека для mocking-а в Kotlin Kotlin пока еще очень новая технология и это значит, что существует множество возможностей сделать что-то лучше. Для меня этот путь был таким. Я начал писать простой слой веб-обработки на Netty и coroutine-ах. Всё было в порядке, я даже сделал что-то вроде веб-фреймворка с роутингом, веб-сокетами, DSL и полной асинхронностью. Для первого раза всё показалось лёгким в освоении. Действительно, coroutine-ы делают из лапши коллбэков линейный и читаемый код. Сюрприз ожидал меня, когда я начал тестировать это всё. Оказывается, Kotlin и mocking сложно совместимые вещи. В первую очередь из-за final полей. Читать дальше → https://goo.gl/CxCW1o #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Сервис оповещения миллиона пользователей с помощью RabbitMQ Почти в самом начале создания платформы (некоего фундамента, фреймворка на котором базируются все прикладные решения) нашего облачного веб-приложения СБИС мы поняли, что без инструмента, позволяющего сообщить пользователю о каком-либо событии с сервера, жить будет довольно-таки трудно. Все мы хотим мгновенно видеть новое сообщение от коллеги (которому лень пройти 10 метров), поднимающую корпоративный дух новость от руководства, очень важную задачу от отдела тестирования или получение поощрения (особенно денежного). Но путь становления был тернист, поэтому расскажем немного про трудности, которые мы встретили при взрослении от 5.0e3 до 1.0e6 одновременных подключений от пользователей. Читать дальше → https://goo.gl/zJJNS9 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

#python #pydigest Понедельник, а значит Python Дайджест! В 201 выпуске вы найдете: - Python экосистема для Data Science - Параллельные вычисления на Python (за 60 секунд или меньше) - Синтаксический анализ в NLTK - wxPython: Drag and Drop в приложении - Быстрейший способ изменения размеров изображений, часть 1 - Убираем радиальное искажение с фото и видео при помощи библиотеки openCV и языка python - Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи - «4 свадьбы и одни похороны» или линейная регрессия для анализа открытых данных правительства Москвы - [Видео] Нейронные сети и Keras. Часть 2 - Coach - фреймворк для обучения с подкреплением - Anaconda 5.0 и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/201/ #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Добрый день. Cобираю данные с микрофона в Python получается такая картинка. Как представить звук в виде синусоиды. Просто из-за такого представления потом в fft получается несколько шумовых частот вместо одной, а если бы была синусоида было бы более корректное fft. #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

#python #pydigest Понедельник, а значит Python Дайджест! В 201 выпуске вы найдете: - Python экосистема для Data Science - Параллельные вычисления на Python (за 60 секунд или меньше) - Синтаксический анализ в NLTK - wxPython: Drag and Drop в приложении - Быстрейший способ изменения размеров изображений, часть 1 - Убираем радиальное искажение с фото и видео при помощи библиотеки openCV и языка python - Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи - «4 свадьбы и одни похороны» или линейная регрессия для анализа открытых данных правительства Москвы - [Видео] Нейронные сети и Keras. Часть 2 - Coach - фреймворк для обучения с подкреплением - Anaconda 5.0 и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/201/ #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Подскажите пожалуйста ! Есть скрипты на python которые считывают данные с json файла и проводят математические действия над ними. Как прикрутить данный скрипт к кнопке в HTML шаблоне ??? Или необходимо все переводить в js ?? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Как менять размер изображения при помощи Python? Работа с пакетом Pillow – это просто и интересно. В данной статье мы научились менять размер изображений, масштабировать фотографии с учетом соотношения сторон. Вы также можете использовать новые знания для создания функции, которая будет выполнять вычисления над той или иной папкой и создавать эскизы хранящихся в ней фотографиях. Кроме этого, вы можете создать простое приложение для просмотра изображений и при этом удобное в использовании. #python #программирование #PIL Подробнее: https://python-scripts.com/resize-a-photo-with-python #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

18–19 ноября 2017 года в Москве в коворкинг-центре «Атмосфера» пройдёт первый в России Legal Tech хакатон Организатором хакатона выступит Moscow Legal Hackers, российское отделение международного сообщества Legal Hackers, которое на настоящий момент имеет 59 филиалов по всему миру. Ранее в мае 2017 года в Киеве был успешно проведён первый в СНГ Legal Tech хакатон, собравший более 200 участников и гостей. Читать дальше → https://goo.gl/RonPYd #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Есть приложение написанное на django и за деплоенное на heroku. Нужно разделить настройки для разработки и для продакшена. Как я сделал: 1) На уровне проекта создал папку settings cо следующим cодержимым: __init__.py base.py develop.py production.py 2) В файл base.py добавил все настройки из settings.py: <code> import os BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) SECRET_KEY = 's4s(*xkr(eosq(3hqn9rpbj66qpqml&v=q-5etwi^^1p3$8p7p' ALLOWED_HOSTS = ['*'] INSTALLED_APPS = [ # standart app 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', # my connect app 'repository_our_fotos', # others app 'bootstrap3', ] MIDDLEWARE = [ 'django.middleware.security.SecurityMiddleware', 'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware', 'django.middleware.common.CommonMiddleware', 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware', 'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware', 'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware', 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware', 'whitenoise.middleware.WhiteNoiseMiddleware' ] ROOT_URLCONF = 'our_foto.urls' TEMPLATES = [ { 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates', 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'our_foto/templates')], 'APP_DIRS': True, 'OPTIONS': { 'context_processors': [ 'django.template.context_processors.debug', 'django.template.context_processors.request', 'django.contrib.auth.context_processors.auth', 'django.contrib.messages.context_processors.messages', ], }, }, ] WSGI_APPLICATION = 'our_foto.wsgi.application' AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [ { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator', }, { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator', }, { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator', }, { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator', }, ] LANGUAGE_CODE = 'ru-RU' TIME_ZONE = 'Asia/Yekaterinburg' USE_I18N = True USE_L10N = True USE_TZ = True PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) STATIC_ROOT = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'staticfiles') STATIC_URL = '/static/' STATICFILES_DIRS = ( os.path.join(PROJECT_ROOT, 'static'), ) MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'our_foto/media') MEDIA_URL = '/media/' STATICFILES_STORAGE = 'whitenoise.storage.CompressedManifestStaticFilesStorage' BOOTSTRAP3 = {'include_jquery': True,} </code> Содержимое develop.py: <code> from .base import * DEBUG = True DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'our_foto', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '*********', 'HOST': 'localhost', 'PORT': '3306' } } </code> Содержимое production.py: <code> from .base import * DEBUG = False if os.getcwd() == '/app': import dj_database_url DATABASES = { 'default': dj_database_url.config(default='postgres://localhost') } SECURE_PROXY_SSL_HEADER = ('HTTP_X_FORWARDED_PROTO', 'https') </code> Содержимое wsqi.py: <code> import os from django.core.wsgi import get_wsgi_application from whitenoise.django import DjangoWhiteNoise os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "our_foto.settings.production") application = get_wsgi_application() application = DjangoWhiteNoise(application) </code> В разработке запускаю сервер так heroku local, проблема со статикой ValueError: Missing staticfiles manifest entry for 'plupload' Как правильно разделить настройки ? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Локализация комментариев в коде. Лекция Яндекса В процессе выхода на международный рынок с API Карт мы решили отказаться от комментирования кода на русском языке. При этом на основе комментариев формируются справочники сервиса, которые затем публикуются у нас на портале, и отказываться от поддержки справочников на русском языке мы не хотели. Из доклада Олеси Горбачевой и Максима Горкунова вы узнаете, как технические писатели Яндекса совместно с разработчиками API Карт поменяли язык комментариев и организовали синхронную поддержку справочников и примеров сразу на двух языках. Читать дальше → https://goo.gl/HBcKqi #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Из песочницы] Убираем радиальное искажение с фото и видео при помощи библиотеки openCV и языка python В данной статье будет рассказываться о применении библиотеки машинного зрения (openCV) для удаления эффекта радиального искажения (дисторсии) с фото и видео. Данный эффект также известен как эффект рыбьего глаза (fisheye) или distortion. Решение написать данную статью было принято после нескольких дней поиска информации в интернете. Не смотря на то, что есть гайды на английском языке, они не объясняют как правильно установить openCV, чтобы все работало. В статье присутствует готовый код. Сразу привожу фото итогового результата. Слева оригинальное фото, справа — обработанное: Читать дальше → https://goo.gl/HZhmb7 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Джанго с нуля на примере создания простого интернет-магазина #0 Установка Python и Django на Windows #1 Структура проекта, urls, views, как создать html-страницу #2 Добавляем модель, джанго-админку, сохраняем данные в базе данных #3 Полная настройка админки в Джанго + немного о моделях в джанго. #4 Верстка страницы, HTML и Bootstrap #5 Добавляем модели Джанго #6 Переопределяем метод save и добавляем логику в postsave сигнал #7 Выбираем шаблон для интернет-магазина #8 Разбираемся с шаблонами в Джанго #9 Продолжение про шаблоны в Джанго #python #django #web #video #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Перевод] UX-дизайн: 50 вещей, которые вы наверняка забыли сделать «Я не злюсь, я просто разочарован.» — PM Иногда приложение кажется простым, минималистичным и лаконичным, но легко упустить из виду то, сколько экранов, формочек, кнопочек, окошек и прочих мелочей приводит к такому восприятию легкости и простоты использования. Представляем вам чеклист из 50 пунктов для самопроверки. Вот примерные подразделы: Логин и регистрация Первый опыт Важные детали Запуск Профиль Безумные потоки Читать дальше → https://goo.gl/qqAU78 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Перевод] Как рендерит кадр движок Unreal Engine Однажды я искал исходный код Unreal и, вдохновлённый отличным анализом того, как популярные игры рендерят кадр (перевод статьи на Хабре), я решил тоже сделать с ним что-то подобное, чтобы изучить, как движок рендерит кадр (с параметрами и настройками сцены по умолчанию). Поскольку у нас есть доступ к исходному коду, мы можем изучить исходники рендерера, чтобы понять, что он делает, однако это довольно объёмная часть движка, а пути рендеринга сильно зависят от контекста, поэтому проще будет исследовать чистый низкоуровневный API (иногда заглядывая в код, чтобы заполнить пробелы). Читать дальше → https://goo.gl/9a22wV #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Добрый день. НЕ знаю как решить поставленную задачу по Django. Есть допустим 5 страниц на сайте, который относятся к одному и тому же разделу. И на всем пяти страницам нужно передавать одну и ту же информацию с request (пусть это будет имя активного пользователя). Как это реализовать в views.py? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

W3C или WHATWG Есть две спецификации HTML: W3C и WHATWG, какой из них верить?Верьте той, которая больше нравится, но не забывайте сверяться с браузерами. Давайте разберёмся. https://goo.gl/rBMi4T #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

#k0d #programming Достойный #труд на русском, без регистрации и смс На первый взгляд может показаться немного жестковатой, но читается легко и интересно. Щепотка математики придает некоторой пикантности описываемым алгоритмам. Опытным программистам прописывается стандартными порциями во время или после принятия пищи. Не позднее, чем за 6 часов до сна. Приятного аппетита и храни вас Python Software Foundation! print("[club8056712|Python k0d]") # 🤓 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Всем привет!) кто в курсе как считывать файл в tsv-формате? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python