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
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 994 subscribers, ranking 2 162 in the Technologies & Applications category and 10 185 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 994 subscribers.
According to the latest data from 31 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -263 over the last 30 days and by 40 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.38%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.44% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 762 views. Within the first day, a publication typically gains 2 030 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 21.
- 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 01 September, 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.
58 994
Subscribers
+4024 hours
-177 days
-26330 days
Posts Archive
59 000
👩💻 django-grappelli — настраиваемый интерфейс администратора для Django!
🌟 Он добавляет улучшения в стандартный Django Admin, такие как расширенные возможности UI, поддержку вкладок, улучшенный стиль таблиц, дополнительные функции для фильтров и поиска, а также базовые возможности для работы с медиафайлами.
🌟 Grappelli ориентирован на разработчиков, которые хотят сделать интерфейс администратора более удобным и современным. Этот проект широко используется в производственных средах и поддерживается сообществом, предлагая стабильные релизы и обновления для новых версий Django.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
59 000
ХОЧЕШЬ ПОВЫШЕНИЕ В 2024 ГОДУ? 😎🔥
Тогда самое время разобраться в микросервисной архитектуре и стать более востребованным специалистом.
🚀 Стартуем 16 декабря.
Курс ведет действующий архитектор Кирилл Ветчинкин. Он успешно реализовал проекты для Мегафона, Теле2, ВСS Brокer. Постоянный спикер крупных IT-конференций.
Какие скиллы прокачаем:
📌 Декомпозиция систем на микросервисы, отталкиваясь от бизнес-домена.
📌 Встройка микросервисов в оргструктуру компании.
📌Организация перехода от монолитной системы к микросервисной.
Полная программа ТУТ 👉 https://microarch.ru/courses/microservices?utm_source=posev&utm_medium=erid:2VtzqvtZZui&utm_campaign=2
А самое главное — поддержка от спикера, чат с одногруппниками и полезные созвоны с разбором домашки.
📕 Сертификат об участии по итогам прохождения курса.
Узнай больше 👉 https://microarch.ru/courses/microservices?utm_source=posev&utm_medium=erid:2VtzqvtZZui&utm_campaign=2
Реклама. ИП Ветчинкин К.Е. ИНН: 773376451099 Erid: 2VtzqvtZZui
59 000
Repost from Machinelearning
+5
⚡️ TRELLIS: универсальная модель для генерации 3D-контента от Microsoft.
TRELLIS - модель для создания высококачественных 3D-объектов на основе текстового промпта или изображения с помощью унифицированного представления Structured LATent (SLAT), которое декодирует данные в форматы: Radiance Fields, 3D-гауссианы и полигональные сетки.
SLAT обладает универсальностью, используя комбинацию из разреженной 3D-сетки и плотных визуальных признаков, извлеченных моделью DINOv2 из входного изображения.
TRELLIS использует модифицированные rectified flow transformers, адаптированные для работы с SLAT. Обучение набора моделей TRELLIS, размерами до 2 млрд. параметров, выполнялось на датасете из 500 тыс. разнообразных 3D-объектов.
Пока в открытый доступ опубликована только Image-to-3D версия - TRELLIS-image-large с 1.2 млрд. параметров. Остальные вариации модели для генерации 3D по тексту: TRELLIS-text-base (342М), TRELLIS-text-large (1.1В) и TRELLIS-text-xlarge (2В) и код для их трейна будут представлены позже (сроки не указаны).
⚠️ Для локального запуска TRELLIS-image-large рекомендуется NVIDIA GPU с VRAM 16GB или больше.
▶️Установка и запуск c WebUI (Gradio):
# Clone repo
git clone --recurse-submodules https://github.com/microsoft/TRELLIS.git
cd TRELLIS
# Create conda env and install dependencies
. ./setup.sh --new-env --basic --flash-attn --diffoctreerast --spconv
--mipgaussian --kaolin --nvdiffrast
# Install web demo via Gradio
. ./setup.sh --demo
# Run WebUI
python app.py59 000
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python
▪Вопросы и ответы
▪Видео
▪Видео часть 2
▪100 вопросов c собесов в Data Science и ML
@pythonl
59 000
👩💻 python-dotenv — библиотека для загрузки переменных окружения из .env файлов в проекты Python!
💡 Эта библиотека позволяет сохранять конфиденциальные данные, такие как API-ключи, пароли и настройки, в текстовых файлах, избегая жесткого кодирования их в исходном коде.
🔍 Основные функции:
🌟 Загрузка переменных окружения из .env файлов в процессе работы приложения.
🌟 Поддержка чтения различных форматов, включая простые ключ-значение пары.
🌟 Возможность создания и использования переменных окружения для конфигурации приложения, не изменяя системные переменные окружения.
🌟 Совместимость с популярными фреймворками, такими как Flask и Django.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
59 000
👩💻 fastapi-admin — высокопроизводительная и расширяемая панель администратора для приложений на основе FastAPI!
💡 Она вдохновлена Django Admin и предлагает похожую функциональность, позволяя быстро создавать визуальные панели управления для веб-приложений.
🔍 Ключевые особенности :
🌟 Поддержку синхронного и асинхронного режимов работы.
🌟 Автоматическое создание API-документации.
🌟 Фронтенд на базе Amis и гибкость в настройке пользовательских страниц.
🌟 Использование ORM SQLAlchemy или SQLModel для работы с базами данных.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
59 000
+7
Рассказываем об итогах финала международного чемпионата по программированию Yandex Cup в Ташкенте
За звание чемпиона боролись специалисты из 90 стран, а призовой фонд соревнования составил рекордные 16 млн рублей. Призовые места заняли участники из России, Беларуси, Японии, США, Великобритании и Португалии.
Главной концепцией чемпионата стала «цифровая цивилизация». Участники решали задачи на тему древних цивилизаций: анализировали торговые пути, и расшифровывали древние письмена. Посетители могли посмотреть инсталляции в «Музее Айтичности»: зоне, где можно было представить современные технологии в виде артефактов прошлого. Экспозиция включала раскопки IT-офисов и художественную галерею о жизни разработчиков.
В общем, идея получилась интересной: можно было не только посоревноваться, но и узнать, какой долгий путь связывает древнюю математику и современный IT.
59 000
👩💻 django-cachalot — инструмент для повышения производительности Django-приложений путем автоматического кэширования запросов, выполняемых через Django ORM!
🌟 Он автоматически управляет инвалидацией кэша, что позволяет разработчикам минимизировать усилия по настройке кэширования и снизить нагрузку на базу данных.
🌟 Поддерживаются Python 3.7–3.11 и Django версии 3.2, 4.1, 4.2, 5.0, 5.1. Библиотека работает с PostgreSQL, SQLite и MySQL, предоставляя возможности для интеграции с Memcached или Redis в качестве кэширующих серверов. Основные преимущества включают простую настройку, поддержку Django Debug Toolbar и возможность использования в многосерверных конфигурациях.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
59 000
Пишите код быстрее и оставляйте больше времени на творчество вместе с AI-ассистентом разработчика
Устали от рутины? Отдайте ее AI!
Заходите на платформу GitVerse и пишите код вместе с AI-ассистентом GigaCode. Он поддерживает более 35 языков, умеет анализировать контекст, дописывать строки и функции в автоматическом и ручном режимах, а еще — писать код по комментариям и делать рефакторинг с помощью коротких команд. Всего за пару минут AI-помощник может оценить проект и трудозатраты на его создание.
Внутри AI есть функция CodeChat — с ней можно оптимизировать или отрефакторить имеющийся код, сгенерировать тесты и документацию, а также объяснить фрагмент кода. Задавать вопросы можно и по всему открытому файлу, и по конкретному фрагменту — просто выделите его в редакторе и сформулируйте запрос к CodeChat.
Хорошие новости — недавно GigaCode обновился и стал еще лучше справляться с задачами разработки: теперь наиболее вероятные продолжения кода будут генерироваться с учётом контекста всего проекта. Не забудьте обновить плагин GigaCode :)
Зарегистрироваться на GitVerse.
59 000
👩💻 unsync — библиотека для Python, которая предоставляет упрощённые инструменты для работы с асинхронным кодом, включая возможность смешивать синхронный и асинхронный код!
🔍 Особенности библиотеки:
🌟 Упрощённое управление задачами.
🌟 Смешивание синхронного и асинхронного кода.
🌟 Поддержка различных типов выполнения.
🌟 Интуитивный API.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
59 000
Почему Python востребован среди DevOps-инженеров?
Мир активно движется к максимальной автоматизации всего, что только можно. И чтобы развивать себя как инженера, уметь программировать необходимо. Python — это мастхев.
👉 У Python понятный синтаксис, разрабатывать на нём быстро.
👉 В нём есть куча библиотек.
👉 Python отлично справляется с автоматизацией задач, работой с API, управлением инфраструктурой (например, через Ansible), а также с написанием скриптов для CI/CD пайплайнов и мониторинга.
Всё это делает его удобным для использования в сложных DevOps-проектах.
Узнать, насколько хорошо вы владеете Python, можно в нашем тесте. Переходите в бота и отвечайте на 5 вопросов 🔗
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
59 000
59 000
👩💻 inflect — Python-библиотека для работы с инфлексиями слов — преобразованиями форм слов в зависимости от их грамматической роли в предложении!
🌟 Библиотека позволяет конвертировать числа в текстовые строки (например, 42 -> "forty-two"), а также предоставляет функции для работы с формами существительных и глаголов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
59 000
👩💻 mongoengine — Python-библиотека для работы с базами данных MongoDB, предоставляющая объектно-документный маппинг (ODM)!
🌟 Она позволяет разработчикам описывать документы в виде Python-классов с типизированными полями, делая работу с MongoDB удобной и похожей на использование ORM в реляционных базах.
🌟 Библиотека поддерживает валидацию данных, вложенные документы, связи между документами и удобные запросы через Python-методы. MongoEngine часто используется в проектах, где требуется сочетание гибкости MongoDB и строгой структуры данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
59 000
👩💻 mongoengine — Python-библиотека для работы с базами данных MongoDB, предоставляющая объектно-документный маппинг (ODM)!
🌟 Она позволяет разработчикам описывать документы в виде Python-классов с типизированными полями, делая работу с MongoDB удобной и похожей на использование ORM в реляционных базах.
🌟 Библиотека поддерживает валидацию данных, вложенные документы, связи между документами и удобные запросы через Python-методы. MongoEngine часто используется в проектах, где требуется сочетание гибкости MongoDB и строгой структуры данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
59 000
Привет! Хочешь прокачать свои навыки в высоконагруженных приложениях в AdTech?
Я — Женя, Senior ML Engineer в рекламных технологиях. Приглашаю тебя в мой канал ML Advertising, где мы вместе разбираемся, как машинное обучение повышает эффективность Web рекламы.
Что тебя ждет:
- Практические кейсы по разработке высоконагруженных приложений и MLOps.
- Погружение в динамическое ценообразование и аукционы в реальном времени.
- Боевые заметки с полей Web рекламы
Лучшие материалы канала:
🤖 ML в AdTech
🚀 Как работает рекламная платформа
🔨 Аукционы в реальном времени
💵 Динамическое ценообразование
Какой профит для тебя:
🌟 Получишь ценные инсайты, о которых не расскажет рекламная сеть Яндекса
💡 Узнаешь, как технически устроены платформы-вендоры, и как они используют ML в проде
Если тебе интересен мир индустрии рекламы, и ты хочешь применить в ней свои инженерные скилы, то присоединяйся и стань частью сообщества профессионалов в ML Advertising! 🔥
59 000
🔥 bcrypt — это библиотека для Python, которая предоставляет функции для хэширования паролей с использованием алгоритма bcrypt!
💡 Этот алгоритм широко используется для безопасного хранения паролей благодаря своим особенностям: он поддерживает защиту от атак по словарю и делает невозможным обратное вычисление исходного пароля.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
59 000
🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика.
Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов!
Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции
с практикой.
—————
По результатам курса вы:
▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу;
▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений);
▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML;
▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов;
▫️разработаете свой API на Python;
—————
🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡
• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса.
• Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы.
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио.
• Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества)
🔹🔹 С чего начать?🔹🔹
С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите.
👇
@studyit_help_bot
Скидка на курс от канала —
1 000₽ по промокоду PYTHONL до 31 декабря
59 000
🖥 Python-hdwallet
Это библиотека на Python, предназначенная для создания и работы с иерархическими детерминированными кошельками (HD Wallet), поддерживающими свыше 200 различных криптовалют.
HD Wallets – это аббревиатура от Hierarchical Deterministic Wallets (иерархический детерминированный кошелек). Являясь кошельком криптовалют нового поколения он способен генерировать любое количества ключей на основе главного открытого ключа.
Библиотека предоставляет возможность генерации миллионов адресов и управления ключами, а также включает функции для безопасного создания сид-фраз и удобного взаимодействия с блокчейнами.
pip install hdwallet
🖥 GitHub
@pythonl
59 000
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.
В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.
Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.
t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
