Python/ django
Open in Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more
📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 396 subscribers, ranking 2 244 in the Technologies & Applications category and 10 292 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 396 subscribers.
According to the latest data from 03 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -242 over the last 30 days and by -32 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.00%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.06% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 501 views. Within the first day, a publication typically gains 1 784 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 18.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 04 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
58 396
Subscribers
-3224 hours
-1807 days
-24230 days
Posts Archive
58 387
58 387
🖥 Awesome Python Awesome: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources.
Репозиторий Github, содержащий список кураорских фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python.
Если вы не знаете, какую библиотеку или инструмент использовать для своего проекта, это ваш гид 👇.
▪Github
@pythonl
58 387
58 387
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 2-3 марта — Fast Track для Python- и Go-разработчиков, офер за 2 дня в команды Финтеха Яндекса.
Зарегистрироваться
58 387
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 2-3 марта — Fast Track для Python- и Go-разработчиков, офер за 2 дня в команды Финтеха Яндекса.
Зарегистрироваться
58 387
🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉
Сегодня — день рождения Python.
Наше му любимому языку программирования программирования исполнилось 33 года.
Python остается одним из самых популярных языков программирования. По исследованию JetBrains, в 2023 году Python хотя бы раз использовали 54% разработчиков. Популярнее только JavaScript.
Лайк за
Python.
@pythonl58 387
🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉
Сегодня — день рождения Python.
Наше му любимому языку программирования программирования исполнилось 33 года.
Python остается одним из самых популярных языков программирования. По исследованию JetBrains, в 2023 году Python хотя бы раз использовали 54% разработчиков. Популярнее только JavaScript.
Лайк за
Python.
@pythonl58 387
ХОЧЕШЬ ПОВЫШЕНИЕ В 2024 ГОДУ? 😎🔥
Согласно опросу, проведенному компанией Solo.io в 2022 году, на текущий момент 85% организаций переводят свои IT-системы на микросервисную архитектуру.
Но специалистов, которые глубоко понимают все тонкости и нюансы микросервисной архитектуры не так-то много.
Самое время разобраться в микросервисной архитектуре и стать более востребованным специалистом.
🚀 Стартуем 26 февраля.
Курс ведет действующий архитектор Кирилл Ветчинкин. Он успешно реализовал проекты с применением микросервисов для Мегафона, Теле2, ВСS Brокer, СберМаркет. Постоянный спикер крупных IT-конференций.
На курсе вы:
📌 Изучите и отработаете более 20 паттернов микросервисной архитектуры
📌 Познакомитесь c Domain Driven Design
📌 Научитесь декомпозировать систему на микросервисы с помощью Event Storming и DDD
Полная программа ТУТ https://microarch.ru/?utm_source=posev&utm_medium=erid%2VtzqwsLbJh&utm_campaign=1
А самое главное — будет поддержка от эксперта, чат с одногруппниками и интересное практическое задание. Сертификат об участии по итогам прохождения курса.
Курс ориентирован на системных аналитиков и разработчиков, которые хотят больше погрузиться в архитектуру современных IT систем.
Узнай больше о курсе 👉 https://microarch.ru/?utm_source=posev&utm_medium=erid%2VtzqwsLbJh&utm_campaign=1
Реклама. ИП Ветчинкин К.Е. ИНН: 773376451099 Erid: 2VtzqwsLbJh
58 387
🖥 Python 3.13.0 Alpha 4 теперь доступен для скачивания
https://www.python.org/downloads/release/python-3130a4/
@pythonl
58 387
🖥 pprofile + matplotlib = Python program profiled as an awesome heatmap.
Профилирование позволяет оценить время, затрачиваемое на выполнение отдельных операций в программе.
Профилирование можно выполнять как для всего кода, так и для его фрагментов, но просмотр #данных в табличном виде не очень информативно.
Было бы здорово, если бы вы могли увидеть распределение времени работы вашего кода в виде тепловой карты?
Вот тут-то и пригодится pyheat.
Pyheat предоставляет построчное время выполнение кода в виде цветной карты. Pyheat можно установить из PyPl с помощью команды
pip install py-heat
Для построения карты нужно использовать файл с кодом в качестве аргумента функции PyHeat:
ph = PyHeat('merge_sort.py')
ph.create_heatmap()
ph.show_heatmap()
@pythonl58 387
🖥 Web2pdf: CLI to convert Webpages to PDF
Web2pdf — это полезный инструмент командной строки, который позволяет конвертировать веб-страницы в файлы PDF.
Он поддерживает пакетное преобразование, позволяя конвертировать несколько веб-страниц одновременно.
Вы можете настраивать стиль своих PDF-файлов с помощью CSS, включая шрифты и цвета фона.
git clone https://github.com/dvcoolarun/web2pdf.git
▪Github
@pythonl58 387
58 387
🖥 Django HTMX Components: They are meant to be copy-pasted into your project and customized to your needs.
Это коллекция компонентов для
Django и htmx. Они готовы к работе и предназначены для переноса в ваш проект и настройки под ваши нужды.
Они написаны простыми и понятными, чтобы вы могли легкоприменить их и понять как они работают, и модифицировать их под свои нужды.
▪Github
@pythonl58 387
🖥 With shlex you can split string by words and keep words together that are in double quotes.
Что делать, если вам нужно разделить боьшую строку по словам, но при этом сохранить вместе слова, заключенные в двойные кавычки?
Попробуйте модуль shlex, еще одну жемчужину стандартной библиотеки #Python 🐍 😍.
@pythonl
58 387
Приглашаем на Infra Meetup #3 — митап про надежность от Яндекс Такси и Техплатформы Екома и Райдтеха
На митапе поделимся тремя докладами об инструментах надежности в Такси, платформе биллинга Екома и Райдтеха и возможностях фреймворка userver для поддержания отказоустойчивости. В конце митапа участников ждет нетворкинг и экскурсия по питерскому офису.
Формат: офлайн или онлайн
Место встречи: Санкт-Петербург, БЦ «Бенуа»
Дата и время: 29 февраля, 18:00
Бесплатно. Количество офлайн мест ограничено. Регистрация обязательна
Подробнее
Реклама. ООО "Яндекс.Такси", ИНН: 7704340310
58 387
58 387
🖥 Microsearch is a minimal Python search engine designed for simplicity and efficiency.
Microsearch - это минималистичная поисковая система на Python, созданная для простой и эффективной работы.
Проект позволяет пользователям выполнять поиск с помощью Python, а также предоставляет возможность развернуть FastAPI-приложение с энжпоинтом и веб-сайтом для удобства пользователей.
Проект был разработан для того, чтобы предоставить пользователям простой способ развертывания собственной поисковой системы и поиска документов в любимых блогах. Проект включает в себя скрипт для асинхронной загрузки всех постов из серии RSS-каналов.
git clone https://github.com/alexmolas/microsearch.git
▪Github
@pythonl58 387
🖥 Fabric is a high level Python library designed to execute shell commands remotely over SSH, yielding useful Python objects in return.
Вам когда-нибудь приходилось выполнять удаленные команды с помощью #Python?
Пакет fabric значительно упрощает подобные задачи. На картинке пример запуска docker на удаленном сервере.
▪ Github
@pythonl
