Python/ django
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 58 418 subscribers, ranking 2 246 in the Technologies & Applications category and 10 302 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 418 subscribers.
According to the latest data from 02 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -225 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.13%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.05% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 581 views. Within the first day, a publication typically gains 1 781 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 19.
- 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 03 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.
docker run -p 80:80 -p 443:443 -p 3000:3000 -e ACCEPTED_TERMS=true -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /captain:/captain caprover/caprover
# ...подключение домена
npm install -g caprover
caprover serversetup
CapRover — это очень простой в использовании менеджер развертывания приложений/баз данных и веб-серверов для NodeJS, Python, PHP, ASP.NET и т.д. приложений
CapRover очень быстрый и надёжный; под капотом использует Docker, nginx, LetsEncrypt и NetData
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Посмотреть демо (пароль captain42)
@pythonl<photos> — реальная папка с фотографиями):
docker run -v <photos>:/var/lib/librephotos/photos/ -v <thumbnails>:/var/lib/librephotos/data/protected_media -v <logs>:/var/log/librephotos/ -v <db>:/var/lib/postgresql/data -p 3000:80 -d reallibrephotos/singleton
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install bm25s
▪ Github
@pythonlpip install scapy
Утилита позволяет создавать инструменты для сканирования сети и осуществления сетевых атак.
Scapy может заменить такие инструменты как hping, arpspoof, arp-sk, arping, p0f и даже некоторые части Nmap, tcpdump и tshark.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install sh
Может кто не знает, но существует sh — полноценная замена подпроцесса для Python 3.8 - 3.11 и PyPy, которая позволяет вызывать любую программу так, как если бы она была функцией, наподобие:
from sh import ifconfig
print(ifconfig("eth0"))
Очень удобно для некоторых задач DevOps
При этом:
— sh — это не набор системных команд, реализованных на Python
— sh опирается на различные системные вызовы Unix и работает только на Unix-подобных операционных системах - Linux, macOS, BSD и т. д. В частности, Windows не поддерживается.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install rio-ui
Rio привносит в Python компоненты в стиле React.
Можно выбирать из множества встроенных компонентов и комбинировать их для создания своих собственных компонентов, а потом строить из тех свои приложения
Готовые приложения, созданные с помощью Rio могут работать как локально на вашей машине, так и в Интернете.
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры готовых веб-приложений
@pythonlconda create -n PhySO python=3.8
conda activate PhySO
git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO
cd PhySO
conda install --file requirements.txt
pip install -e .
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@pythonlpip install vedo
vedo может работать как с полигональной сеткой, так и с облаком точек, отлично интегрируется с другими библиотеками
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@pythonl.dll из .go-файлов, и именно эти .dll уже вызываются из Python с помощью ctypes
Существуют и другие способы вызова Go из Python, такие как SWIG, например. В этом гайде рассматривается ctypes, потому что он не имеет дополнительных зависимостей и прост в освоении.
📎 Как вызывать Go из Python
@pythonlpip install litestar
Litestar предлагает проверку данных, внедрение зависимостей, интеграцию с ORM, примитивы авторизации и многое другое, что необходимо для запуска приложений в работу.
Простой пример использования Litestar:
from litestar import Litestar, get
@get("/")
async def hello_world() -> str:
return "Hello, world!"
app = Litestar([hello_world])
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl