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 243 Technologies & Applications2 205...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 59 990 subscribers, ranking 2 205 in the Technologies & Applications category and 10 243 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 59 990 subscribers.

According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -567 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.19% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 4 203 views. Within the first day, a publication typically gains 1 913 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 22.
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 13 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.

59 990

Subscribers

-1124 hours

-1197 days

-56730 days

4 203

Post views

~ 1 91324 hours

~ 2 35748 hours

7.01%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

59 986

💲 Awesome OSS Monetization A curated list of awesome monetization approaches for open source software. Кураторский список практичных подходов к монетизации программного обеспечения с открытым исходным кодом. Этот список является результатом обширного интернет-исследования. Он разбит на категориям от платных консультациях, где вы можете заработать, до различных проектов, где вы можете заработать на поиске багов в коде. 🖥 Github @pythonl

59 986

📩 Python Email Automation Script Вот пример базового скрипат Python для автоматизации простой задачи отправки электронной почты.

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText


sender_email = "your_email@example.com"
recipient_email = "recipient_email@example.com"

subject = "Automated Email"
message = "This is an automated email sent using Python."


# SMTP server configuration (example: Gmail)


smtp_server = "smtp.gmail.com"
smtp_port = 587
smtp_username = "your_username"
smtp_password = "your_password"



msg = MIMEText(message)
msg["Subject"] = subject
msg["From"] = sender_email
msg["To"] = recipient_email
try:

    server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
    server.starttls()
       server.login(smtp_username, smtp_password)
    server.sendmail(sender_email, recipient_email, msg.as_string())
    print("Email sent successfully!")
    
except Exception as e:
    print("Error sending email:", str(e))
    
finally:

    server.quit()

@pythonl

59 986

Top 10 Python Functions Топ-10 полезных функций Python, о которых вы возможно не знаете. 1. The Elusive enumerate() 🗂

or index, value in enumerate(["apple", "banana", "cherry"], start=1):
    print(f"The index is {index} and the value is {value}")

2. zip() Up Your Lists 🤐

names = ["Batman", "Superman", "Wonder Woman"]
superpowers = ["Rich", "Strong", "Lasso of Truth"]

for hero, power in zip(names, superpowers):
    print(f"{hero} is really just super {power}!")

3. collections.Counter() — The Crowd Tamer 📊

from collections import Counter
party_list = ["Alice", "Bob", "Alice", "Eve", "Bob", "Eve", "Alice"]
print(Counter(party_list))
# Output: Counter({'Alice': 3, 'Bob': 2, 'Eve': 2})

4. functools.lru_cache() — The Time Traveler ⏱

from functools import lru_cache

@lru_cache
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

5. All Aboard the any() and all() Express 🚂

friends_going = [False, False, True, False]
print(any(friends_going))  # Output: True

chores_done = [True, True, True, True]
print(all(chores_done))  # Output: True

6. Get Slick with itertools.chain() 🚲

from itertools import chain

list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
combined = list(chain(list1, list2))
print(combined)  # Output: [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']

7. The Great defaultdict() Magician 🎩

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)
print(d["new_key"])  # Output: 0, and "new_key" is now a key in the dict

8. Jazz Up with reversed() 🔄

original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in reversed(original_list):
    print(item, end=' ')  # Output: 5 4 3 2 1

9. Don’t Get Lost, Use pathlib.Path() 🗺 from pathlib import Path

# Navigate to your home directory and create a file there.
home = Path.home()
file = home / "treasure_map.txt"
file.touch()
print(f"Your treasure map is located at: {file}")

10. The Underestimated else in Loops 🎢

for i in range(5):
    if i == 10:
        break
else:
    print("Loop completed without a 'break'. Batman approves.")

Disclaimers 📢: 📌Будьте осторожны при использовании таких функций, как itertools.chain() и collections.Counter() на больших наборах данных. Они могут потреблять больше памяти, чем слон на шведском столе. 🐘 📌Не злоупотребляйте функцией functools.lru_cache(). Это как машина времени - слишком много возиться с ней может привести к нежелательным последствиям. 📌Хотя defaultdict() - волшебная функция, убедитесь, что вы действительно хотите добавить новый ключ в свой dict, иначе словарь может бесконтрольно расти,

59 986

Repost from Анализ данных (Data analysis)

🔥 5 примеров использования Redis с кодом на Python 1. Caching Redis можно использовать для кэширования часто используемых данных, снижая нагрузку на ваше основное хранилище данных. Вот пример того, как реализовать кэширование с помощью Redis в Python

import redis

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data_from_cache(key):
    # Check if data exists in the cache
    if r.exists(key):
        # Retrieve data from the cache
        data = r.get(key)
        return data.decode('utf-8')  # Convert bytes to string
    else:
        # Fetch data from the primary data source
        data = fetch_data_from_source()

        # Store data in the cache with a timeout of 1 hour
        r.setex(key, 3600, data)
        return data

2. Pub/Sub (Publish/Subscribe): Redis поддерживает паттерн pub/sub, позволяя вам создавать системы обмена сообщениями. Вот пример:

import redis
import time

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def publish_message(channel, message):
    # Publish a message to the specified channel
    r.publish(channel, message)

def subscribe_channel(channel):
    # Subscribe to a channel and process incoming messages
    pubsub = r.pubsub()
    pubsub.subscribe(channel)

    for message in pubsub.listen():
        print(message['data'].decode('utf-8'))  # Process the received message

3. Rate Limiting: Redis можно использовать для реализации ограничения скорости, чтобы контролировать количество запросов или операций за период времени. Пример:

import redis

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def check_rate_limit(ip_address):
    # Increment the request count for the IP address
    request_count = r.incr(ip_address)

    # If the count exceeds the limit (e.g., 100 requests per minute), deny the request
    if request_count > 100:
        return False

    return True

4. Session Storage: Redis можно использовать для хранения данных сеанса в веб-приложениях. Пример:

import redis
import uuid

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def create_session(user_id):
    # Generate a unique session ID
    session_id = str(uuid.uuid4())

    # Store the session data in Redis with a timeout of 30 minutes
    r.setex(session_id, 1800, user_id)

    return session_id

def get_user_id_from_session(session_id):
    # Retrieve the user ID from the session data in Redis
    user_id = r.get(session_id)

    if user_id is not None:
        return user_id.decode('utf-8')  # Convert bytes to string
    else:
        return None

5. Leaderboard: Redis можно использовать для создания таблиц лидеров или рейтингов на основе набранных баллов. Пример:

import redis

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def update_score(player_id, score):
    # Update the score of a player
    r.zadd('leaderboard', {player_id: score})

def get_leaderboard():
    # Get the top 10 players from the leaderboard
    leaderboard = r.zrevrange('leaderboard', 0, 9, withscores=True)

    for player, score in leaderboard:
        print(f"Player: {player.decode('utf-8')}, Score: {score}")

Это лишь несколько примеров того, как Redis можно использовать в Python. Redis предоставляет множество других мощных функций и структур данных, которые можно использовать в различных приложениях. ▪Github @data_analysis_ml

59 986

🎮 Code For Games in Python: Free Python Games Source Code 20 игр на Python с полным кодом. 1. Mario Game Делаем Марио. Создаем днопользовательскую игру, где игрок (Марио) должен уворачиваться от огненных шаров, вылетающих из дракона. 2. Dino Game Это клон-адаптация игры с динозавриком на google chrome под названием "T-Rex Dino Run". 3. Simple Fighting Game Простй файтинг. Игра ведется в простом интерфейсе, в котором используются только кнопки и текст. 4. Jumbled Word Quiz Game Игра квиз. Человек может начать викторину, нажав на кнопку "Старт". Также можно выбрать тип слов, которые необходимо исправить в викторине. 5. Rock-Paper-Scissor Game Игра "Камень, бумага, ножницы" на Python разработана с использованием Tkinter и графического интерфейса пользователя (GUI). 6. Bouncing Ball Game Эта игра "Прыгающий мяч" использует Canvas для прорисовки объектов. 7. Hangman Game Игра "Виселица" не требует никаких специальных модулей, кроме random и time. 8. Snake Game Игра "Змейка" - это классическая аркадная игра. 9. Aircraft War Game Военная игра "Самолеты" на Python на pygame 10. Tank Game Это игра между компьютером и пользователем. Простая танковая игра Python. 11. Stickman Игра с хорощей графикой и удобным управлением. 12. Tetris Создаем свой тетрис на питоне. 13. Snakes and Ladders Игра змейки и лестницы. 14. Speed Typing Test Делаем свой тест на скорость печати. 15. Puzzle Game Пазл с доской 4*4 и с 15 номерами. 16. Guess the Word Game Игра угадай слово. 17. Tic Tac Toe Game Все правила игры такие же, как и в игре в крестики-нолики в реальном времени. 18. F1 Race Road Game Простые гоники. 19. Flappy Bird Делаем легендарную флаппи берд. 20. Quiz Application Квиз на Python. @pythonl

59 986

🔥 13 Django Packages to Every Developer Must Install 13 маст хэв пакетов Django, которые установить каждый разработчик. 1. Django Debug Toolbar Этот мощный пакет предоставляет визуальный интерфейс для отладки, который выводит подробную информацию о SQL-запросах и их показателях производительности. pip install django-debug-toolbar 2. Django Rest Framework Этот комплексный пакет упрощает создание RESTful API, предоставляя надежные инструменты для сериализации, аутентификации и тд. pip install djangorestframework 3. Celery Это распределенная асинхронная очередь заданий, которая обладает широким функционалом. В нашем конструкторе сайтов нам часто приходиться запускать асинхронные с точки зрения ответа пользователю задачи. pip install celery 4. Django-Crispy-Forms Этот удобный инструмент упрощает процесс рендеринга и стилизации форм. pip install django-crispy-forms 5. Django-Cache Этот пакет позволяет хранить часто используемые данные в памяти, уменьшая количество повторяющихся запросов к базе данных. pip install django-cache 6. Django Allauth Этот пакет предлагает комплексные функции регистрации пользователей, входа в систему и управления учетными записями. pip install django-allauth 10. Django Guardian Этот пакет позволяет вам управлять разрешениями на уровне объектов, позволяя определять контроль доступа для отдельных экземпляров моделей. pip install django-guardian 11. Django Storages Этот пакет интегрируется с популярными провайдерами облачных хранилищ, такими как Amazon S3 и Google Cloud Storage. pip install django-storages 12. Django Compressor Этот пакет автоматически объединяет и сжимает файлы CSS и JavaScript, уменьшая количество HTTP-запросов и улучшая время загрузки страниц. pip install django-compressor 13. Django Haystack Этот пакет интегрирует различные поисковые системы, такие как Elasticsearch и Solr, позволяя вам создать надежные поисковые возможности для вашего приложения. pip install django-haystack @pythonl

59 986

🖥 Recursive_quick_sort.py

def quick_sort(data: list) -> list:
   
    if len(data) <= 1:
        return data
    else:
        return [
            *quick_sort([e for e in data[1:] if e <= data[0]]),
            data[0],
            *quick_sort([e for e in data[1:] if e > data[0]]),
        ]


if __name__ == "__main__":
    import doctest

    doctest.testmod()

@pythonl

59 986

💫 Lark - a parsing toolkit for Python Lark can parse all context-free languages. Lark - это набор инструментов синтаксического анализа для Python, созданный с упором на скорость, производительность и модульность. $ pip install lark --upgrade from lark import Lark


l = Lark('''start: WORD "," WORD "!"

            %import common.WORD   // imports from terminal library
            %ignore " "           // Disregard spaces in text
         ''')

print( l.parse("Hello, World!") )

Tree(start, [Token(WORD, 'Hello'), Token(WORD, 'World')]) ▪Github @pythonl

59 986

🖥 ReactPy ReactPy is a library for building user interfaces in Python without Javascript. ReactPy - это библиотека для создания пользовательских интерфейсов на языке Python без использования Javascript. Интерфейсы ReactPy создаются из компонентов, которые выглядят и ведут себя аналогично тем, что есть в ReactJS. ▪Github @pythonl

59 986

Чёрный пояс по Питону за 0 рублей для тебя Без курсов и унылых лекций — только практика и разбор задач с собеседований в Яндекс и VK Всё на канале с подробными объяснениями. Если учить Python, то только так — @python_tasks

59 986

Best-of Python 🏆 A ranked list of awesome Python open-source libraries & tools. Updated weekly. Этот кураторский список содержит 390 крутых мл проектов с открытым исходным кодом на Python, в общей сложности 1,6 миллиона звезд, сгруппированных в 28 категорий. ▪ Github @pythonl

59 986

🖥 Roop one-click deepfake (face swap) Root крутой проект на Python для качественных дипфейков в один клик. 🖥 Github @pythonl

59 986

Любишь решать задачи по Python? 🤔 А представь, что все это в формате MMORPG телеграм-бота, где ты можешь прокачивать своего персонажа, баттлиться с друзьями, проходить собесы в IT компании и прокачивать себя как разработчика! В Dev’s Battle ты найдешь: 👉 5000+ активных игроков 👉 3000+ задачек по Python 👉 Задачки для уровней: Junior, Middle и Senior 👉 Задачи по Django, Flask, ML, SQL, Data Engineering, Алгоритмы. 👉 Подробное объяснение всех задач с примерами и картинками. Все это бесплатно, с небольшим кринжом и крутым Python комьюнити! 😎 Залетай в Dev’s Battle, если, конечно, сможешь...

59 986

$🖥 Topological sorting Реализация алгоритма топологической сортировки # a # / \ # b c # / \ # d e edges = {"a": ["c", "b"], "$

🖥 Topological sorting Реализация алгоритма топологической сортировки



#     a
#    / \
#   b  c
#  / \
# d  e
edges = {"a": ["c", "b"], "b": ["d", "e"], "c": [], "d": [], "e": []}
vertices = ["a", "b", "c", "d", "e"]


def topological_sort(start, visited, sort):

    current = start

    visited.append(current)
    neighbors = edges[current]
    for neighbor in neighbors:

        if neighbor not in visited:
            sort = topological_sort(neighbor, visited, sort)

    sort.append(current)

    if len(visited) != len(vertices):
        for vertice in vertices:
            if vertice not in visited:
                sort = topological_sort(vertice, visited, sort)

    return sort

if __name__ == "__main__":
    sort = topological_sort("a", [], [])
    print(sort)

▪Topological sorting ▪Топологическая сортировка @pythonl

59 986

🔥 Подборка полезных папок с каналами для датасаентисов Папки, где вы найдете каналы с разбором лучших практик написания кода на Python и Golang до каналов по машинному обучению и нейросетям (папки работают на последних версиях тг). https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - Машинное обучение https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi - Python https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi - Golang

59 986

🖥 typeshed Typeshed contains external type annotations for the Python standard library and Python builtins, as well as third party packages as contributed by people external to those projects. Typeshed содержит внешние аннотации типов для стандартной библиотеки Python и встроенных модулей Python, а также пакеты сторонних разработчиков. 🖥 Github @pythonl

59 986

🖥 Quick and Dirty Guide To Numpy Расширенный учебник по Numpy ▪Colab ▪NumPy Cheatsheets @pythonl

59 986

⚡️ Стартовал прием заявок на Технологический конкурс НТИ Up Great «Экстренный поиск»! Участникам предстоит преодолеть комплексный технологический барьер, предусматривающий разработку технологий и технических решений, объединенных в единую систему, позволяющую эффективно использовать техническое зрение при поиске пропавших людей с применением беспилотных воздушных судов (БВС). На первом этапе (Сателлит №1) участникам необходимо разработать программное решение для поиска объектов (людей) на изображениях, полученных с БВС. Призовой фонд Сателлита №1 составляет 5 млн руб. Лучшим командам, удовлетворяющим требованиям технического регламента, организаторами будут предоставлены БВС для участия во втором этапе (Сателлит №2) и финале конкурса. Призерами и победителями могут стать только налоговые резиденты РФ. 📲 Заявки на Сателлит № 1 принимаются до 12 июня 2023 г. по ссылке. Конкурс организуется совместно МФТИ, Фондом НТИ и добровольческим поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт». Общий призовой фонд составляет 135 млн руб.

59 986

🖥 5 examples on how to improve your Python code Полезные примеры того, как улучшить ваш код на Python 1. Using List Comprehensions

squares = []

for x in range(10):
    squares.append(x**2)

print(squares)

2. Using Generators

with open('example.txt') as f:
    for line in (line.strip() for line in f):
        print(line)

3. Using the zip() function

names = ['Pippo', 'Pluto', 'Paperino']
ages = [25, 30, 35]

for name, age in zip(names, ages):
    print(f'{name} is {age} years old')

4. Using DefaultDict

from collections import defaultdict

s = 'hello world'

d = defaultdict(int)
for c in s:
    d[c] += 1

print(d)

5. Using enumerate()

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']

for i, fruit in enumerate(fruits):
    print(f'{i}: {fruit}')

▪Techniques to Write Better Python Code ▪Улучшение Python-кода @pythonl

59 986

🖥 5 Mistakes Every Python Developer Should Avoid! 5 ошибок, которых должен избегать каждый разработчик Python! 1. Avoid using global variables Избегайте использовать глобальных переменных

# Using global variables
my_var = 42

def my_function():
    global my_var
    my_var += 1
    return my_var

# Using local variables
def my_function2(my_var):
    my_var += 1
    return my_var

2. Avoid blocking I/O operations Избегайте блокировки операций ввода/вывода

# Blocking I/O
import requests

response = requests.get('https://example.com')
print(response.text)

# Non-blocking I/O using asyncio
import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'https://example.com')
        print(html)

asyncio.run(main())

3. Avoid using eval() and exec() избегайте использования eval() и exec()

# Using eval() to execute code
my_var = '1 + 1'
result = eval(my_var)

# Using ast.literal_eval() to safely evaluate literals
import ast

my_var = '[1, 2, 3]'
result = ast.literal_eval(my_var)

4. Avoid using mutable default arguments Избегайте использования изменяемых аргументов

# Using mutable default arguments
def my_function(my_list=[]):
    my_list.append(1)
    return my_list

result1 = my_function()  # [1]
result2 = my_function()  # [1, 1]

# Using immutable default arguments
def my_function2(my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
    my_list.append(1)
    return my_list

result3 = my_function2()  # [1]
result4 = my_function2()  # [1]

5. Avoid using *args and **kwargs excessively Избегайте частого использования *args и **kwargs

def my_function(*args, **kwargs):
    arg1 = args[0]
    arg2 = kwargs.get('arg2', 'default_value')
    return arg1, arg2

result = my_function('value1', arg2='value2')

# Using named arguments and default values
def my_function2(arg1, arg2='default_value'):
    return arg

▪Article ▪10 самых распространенных ошибок Python @pythonl