Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 60 010 subscribers, ranking 2 209 in the Technologies & Applications category and 10 256 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 010 subscribers.
According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -595 over the last 30 days and by -15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.31% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 148 views. Within the first day, a publication typically gains 1 986 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 11 June, 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.
pip install gensim
Gensim может использоваться индексации документов и поиска сходства в больших текстах.
Особенно актуальным Gensim будет для специалистов по обработке естественного языка (NLP) и информационному поиску.
🖥 GitHub
@pythonlpip3 install "sqlglot[rs]"
SQLGlot может использоваться для форматирования SQL или перевода между 21 различными диалектами, в том числе DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake и BigQuery. Он предназначен для чтения широкого спектра входных данных SQL и вывода синтаксически и семантически корректного SQL на целевых диалектах.
SQLGlot — это очень полный общий парсер SQL с надежным набором тестов. Он также достаточно производителен (за счёт токенизатора на Rust) и при этом написан исключительно на Python.
Вы можете легко настраивать парсер, анализировать запросы, обходить деревья выражений и программно создавать SQL.
Синтаксические ошибки подсвечиваются, несовместимость диалектов отображается, однако SQLGlot не стремится быть валидатором SQL, поэтому он может не обнаружить некоторые синтаксические ошибки.
🖥 GitHub
@pythonlpip install archivebox
ArchiveBox — open-source инструмент, написанный на Python, который позволяет архивировать публичный и частный веб-контент, сохраняя контроль над своими данными.
Зачем? Без активных усилий по сохранению все, что есть в интернете, в конечном итоге исчезает или деградирует. Archive.org отлично справляется с ролью централизованного сервиса, но сохраняемые URL должны быть публичными, и они не могут сохранять все типы контента.
ArchiveBox принимает URL-адреса/историю браузера/закладки/Pocket/Pinboard/..., позволяет сохранять HTML, JS, PDF, медиа и многое другое
🖥 GitHub
@pythonlimport'ы, по умолчанию, выполняются во время загрузки скриптов. Это не всегда хорошо: представим себе CLI-утилиту с 2 командами:
$ ./utility.py --help ./utility.py usage: * --help Shows this message * hard_work Does all the work $ ./utility.py hard_work Importing the universe... Looking for stars*... Done!1 команда показывает документацию, 2 — делает что-то полезное. Если для одной из команды требуются некие импорты (возможно тяжёлые), они будут выполняться для всех команд, даже если они там не нужны. Это сказывается на времени запуска скрипта. 🟡Посмотреть, какие импорты выполняются при запуске скрипта можно с помощью встроенного профайлера:
$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help import time: self [us] | cumulative | imported package import time: 1000 | 1000 | the_universe import time: 2000 | 2000 | stars ...Для чтения таких файликов рекомендую использовать tuna, визуализатор профайлов:
$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help 2> import.log
$ tuna import.log
🟡Что делать с такими импортами, которые нужны не всегда? Использовать ленивые импорты!
▶️ Подробнее про ленивые импорты
@pythonlpip install httpx
HTTPX — это полнофункциональная библиотека HTTP-клиента для Python. Она включает в себя интегрированный клиент командной строки, поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2, а также предоставляет API синхронизации и асинхронизации.
🖥 GitHub
@pythonlpip install typer
CLI-приложения получаются простые и в использовании, и в создании
Библиотека активно использует Python type hints.
Typer — это также инструмент командной строки для запуска скриптов, автоматически преобразующий их в CLI-приложения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install -U phidata
А вот пара примеров AI-веб-приложений, созданных с помощью Phidata:
🟡 PDF AI — обобщает и отвечает на вопросы из PDF-файлов
🟡 ArXiv AI — отвечает на вопросы о статьях ArXiv, используя ArXiv API
🟡 HackerNews AI — обобщает истории, пользователей и делится тем, что нового на HackerNews
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlheapq, deque, ...
— работа со строками
— операции над списками
🔥 Шпаргалка
@python_job_interviewfree-threaded build mode, который отключает глобальную блокировку интерпретатора (GIL), циклический сборщик мусора теперь стал более инкрементальным, также там включен модифицированный mimalloc, внесены новые дополнения к типизации и другие изменения, включая исправление ранее обнаруженных ошибок.
@pythonl
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
