Python/ django

Open in Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

Network:Machinelearning Russia10 253 Technologies & Applications2 206...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 60 007 subscribers, ranking 2 206 in the Technologies & Applications category and 10 253 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 007 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.

60 007

Subscribers

-1524 hours

-1277 days

-59530 days

4 148

Post views

~ 1 98624 hours

~ 2 48148 hours

6.91%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

60 003

🖥 A little word cloud generator in Python Создание облака слов на основе файла 'cl.txt' Особенно полезно для задач NLP или при анализе соцсетей

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

# Read text from a file
with open('cl.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# Generate word cloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)

# Display the generated word cloud using matplotlib
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

Облако слов — это визуальное представление списка категорий/тегов. Чем чаще слово встречается, тем больший размер оно принимает в облаке. pip install wordcloud ▪Github @pythonl

60 003

Программа бакалавриата в Центральном университете от Тинькофф с грантом до 100% для сильных и мотивированных абитуриентов! Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат: Персонализацию учебной траектории; Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны; Личного ментора на все время обучения; Доступ к современному кампусу в центре Москвы. Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь. erid:2Vtzqw8FfJH Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

60 003

🖥 Нереально полезные встроенные библиотеки Python 🔜Tempfile Создаёт временный файл как папка tmp в linux:

import tempfile
with tempfile.NamedTemporaryFile() as tmp:
    print(tmp.name)
    tmp.write(...)

🔜IO Чтобы не использовать временные файлы, можно использовать временный буфер сразу в программе:

from io import BytesIO

imagefile = BytesIO()
animage.save(imagefile, format='PNG')
imagedata = imagefile.getvalue()

🔜Struct Позволяет создавать бинарные структуры и парсить их. Может ускорить передачу между клиентом и сервером:

>> from struct import *
>> pack(">bhl", 1, 2, 3)
b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03'
>> unpack('>bhl', b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03')
(1, 2, 3)
>> calcsize('>bhl')
7

🔜CMD С помощью этой библиотеки можно создать полноценный tui:

Welcome to the turtle shell.   Type help or ? to list commands.

(turtle) ?

Documented commands (type help <topic>):
========================================
bye     color    goto     home  playback  record  right
circle  forward  heading  left  position  reset   undo

(turtle) help forward
Move the turtle forward by the specified distance:  FORWARD 10
(turtle) record spiral.cmd
(turtle) position
Current position is 0 0

Удивительно что такие полезные пакеты находятся в стандартной комплектации питона. И не нужно скачивать кучу пакетов через pip. @pythonl

60 003

Бывают задачи, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников. Этот процесс называют парсингом и его легко реализовать на Python. В карточках рассказываем, что для этого нужно ➡️ Подписывайтесь на телеграм-канал @Selectel, чтобы не пропускать новые материалы и подборки 🏢

60 003

🔥 В карточках кратко рассказали, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Пособие подойдет новичкам и продолжающим — сохраняйте пост в закладки и переходите на телеграм-канал @Selectel. Там ребята каждый день публикуют полезные материалы для тех, кто интересуется IT.

60 003

🖥 Diagrams Встречайте — Python-библиотека Diagrams для создания диаграмм и схем. Отлично подойдёт для объяснения идеи продукта заказчикам партнёрам, например pip install diagrams

from diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.aws.compute import ECS
from diagrams.aws.database import ElastiCache, RDS
from diagrams.aws.network import ELB
from diagrams.aws.network import Route53

with Diagram("Clustered Web Services", show=False):
    dns = Route53("dns")
    lb = ELB("lb")

    with Cluster("Services"):
        svc_group = [ECS("web1"),
                     ECS("web2"),
                     ECS("web3")]

    with Cluster("DB Cluster"):
        db_primary = RDS("userdb")
        db_primary - [RDS("userdb ro")]

    memcached = ElastiCache("memcached")

    dns >> lb >> svc_group
    svc_group >> db_primary
    svc_group >> memcached

Первое изображение получено с помощью этого кода, остальные — пример того, что можно сделать с помощью diagrams ➡️ Официальный сайт с примерами и объяснением ➡️ GitHub @pythonl

60 003

🖥 Question and Answer based on Anything: QAnything (Question and Answer based on Anything) - это локальная система ответов на вопросы из базы знаний, разработанная для поддержки широкого спектра форматов файлов и баз данных, позволяющая устанавливать и использовать ее в автономном режиме. С помощью QAnything вы можете просто бросить любой локально хранящийся файл любого формата и получить точные, быстрые и надежные ответы. ▪Github ▪Docs @pythonl

60 003

🖥 3D contour plot using Python Контурный 3D график с помощью Python. @pythonl

60 003

🎉 Gemma in PyTorch Gemma - это семейство легких, современных открытых моделей, созданных на основе исследований и технологий, использованных при создании моделей Google Gemini. Это большие языковые модели, работающие только с декодером с открытыми весами, предварительно обученными моделями, настраиваемые по инструкции. ▪Github ▪Gemma @pythonl

60 003

Кто из айтишников зарабатывает миллион в месяц? Вы удивитесь, но дата-сайентист GigaChat. Он управляет массивами данных и выбирает, чем «кормить» нейросеть. И это все его обязанности. Если хотите так же выйти на шестизначную зарплату, быстрее открывайте эти каналы: — Data Science | Machinelearning; — About Python. Узнаете, как легко добиться оффера в Data Science. Получите готовые модели данных и гайды, как их тестировать. Нейросети — мусор без дата-сайентистов. Используйте тренд на благо своей карьеры

60 003

🖥 PyNest is a Python framework built on top of FastAPI that follows the modular architecture of NestJS PyNest - это фреймворк для Python, построенный на основе FastAPI модульной архитектуры NestJS. С помощью PyNest вы сможете с легкостью создавать масштабируемые и поддерживаемые API. Фреймворк поддерживает инъекции зависимостей, аннотации типов, декораторы и генерацию кода, что упрощает написание чистого и легко тестируемого кода. pip install pynest-api ▪Github ▪Docs @pythonl

60 003

👩‍💻 Как работать с паттернами проектирования в Python? Расскажет Станислав Ступников — руководитель разработки в VK. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где мы: ▫️займемся классификацией паттернов; ▫️покажем, насколько хорошо и ровно они транслируются в мир Python-разработки; ▫️ обсудим, как с ними работать. 📢 Занятие пройдёт 28 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». Доступна рассрочка на обучение! ⬇️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: пройти тест

60 003

🔥Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год. https://youtu.be/y0R7nRz-qpA @pythonl

60 003

🖥 yarl: provides handy URL class for URL parsing and changing. Если вы хотите быстро извлечь элементы из URL-адреса с помощью #Python, попробуйте yarl.

$ pip install yarl

▪Github @pythonl

60 003

🖥 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

60 003

🔫 Django queryhunter Данная библиотека призвана восполнить этот пробел, предоставляя простой подход к профилированию запросов в Django приложениях. Найдите в коде вашего Django-приложения строки, которые отвечают за выполнение наибольшего количества запросов. ▪Github @pythonl

60 003

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

60 003

🎉🎉🎉 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. @pythonl

60 003