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 58 992 subscribers, ranking 2 168 in the Technologies & Applications category and 10 234 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 992 subscribers.
According to the latest data from 03 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -204 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 6.42%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.49% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 789 views. Within the first day, a publication typically gains 2 058 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 24.
- 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 04 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.
58 992
Subscribers
-824 hours
+187 days
-20430 days
Posts Archive
58 984
🖥 pprofile + matplotlib = Python program profiled as an awesome heatmap.
Профилирование позволяет оценить время, затрачиваемое на выполнение отдельных операций в программе.
Профилирование можно выполнять как для всего кода, так и для его фрагментов, но просмотр #данных в табличном виде не очень информативно.
Было бы здорово, если бы вы могли увидеть распределение времени работы вашего кода в виде тепловой карты?
Вот тут-то и пригодится pyheat.
Pyheat предоставляет построчное время выполнение кода в виде цветной карты. Pyheat можно установить из PyPl с помощью команды
pip install py-heat
Для построения карты нужно использовать файл с кодом в качестве аргумента функции PyHeat:
ph = PyHeat('merge_sort.py')
ph.create_heatmap()
ph.show_heatmap()
@pythonl58 984
🖥 Web2pdf: CLI to convert Webpages to PDF
Web2pdf — это полезный инструмент командной строки, который позволяет конвертировать веб-страницы в файлы PDF.
Он поддерживает пакетное преобразование, позволяя конвертировать несколько веб-страниц одновременно.
Вы можете настраивать стиль своих PDF-файлов с помощью CSS, включая шрифты и цвета фона.
git clone https://github.com/dvcoolarun/web2pdf.git
▪Github
@pythonl58 984
58 984
🖥 Django HTMX Components: They are meant to be copy-pasted into your project and customized to your needs.
Это коллекция компонентов для
Django и htmx. Они готовы к работе и предназначены для переноса в ваш проект и настройки под ваши нужды.
Они написаны простыми и понятными, чтобы вы могли легкоприменить их и понять как они работают, и модифицировать их под свои нужды.
▪Github
@pythonl58 984
🖥 With shlex you can split string by words and keep words together that are in double quotes.
Что делать, если вам нужно разделить боьшую строку по словам, но при этом сохранить вместе слова, заключенные в двойные кавычки?
Попробуйте модуль shlex, еще одну жемчужину стандартной библиотеки #Python 🐍 😍.
@pythonl
58 984
Приглашаем на Infra Meetup #3 — митап про надежность от Яндекс Такси и Техплатформы Екома и Райдтеха
На митапе поделимся тремя докладами об инструментах надежности в Такси, платформе биллинга Екома и Райдтеха и возможностях фреймворка userver для поддержания отказоустойчивости. В конце митапа участников ждет нетворкинг и экскурсия по питерскому офису.
Формат: офлайн или онлайн
Место встречи: Санкт-Петербург, БЦ «Бенуа»
Дата и время: 29 февраля, 18:00
Бесплатно. Количество офлайн мест ограничено. Регистрация обязательна
Подробнее
Реклама. ООО "Яндекс.Такси", ИНН: 7704340310
58 984
58 984
🖥 Microsearch is a minimal Python search engine designed for simplicity and efficiency.
Microsearch - это минималистичная поисковая система на Python, созданная для простой и эффективной работы.
Проект позволяет пользователям выполнять поиск с помощью Python, а также предоставляет возможность развернуть FastAPI-приложение с энжпоинтом и веб-сайтом для удобства пользователей.
Проект был разработан для того, чтобы предоставить пользователям простой способ развертывания собственной поисковой системы и поиска документов в любимых блогах. Проект включает в себя скрипт для асинхронной загрузки всех постов из серии RSS-каналов.
git clone https://github.com/alexmolas/microsearch.git
▪Github
@pythonl58 984
🖥 Fabric is a high level Python library designed to execute shell commands remotely over SSH, yielding useful Python objects in return.
Вам когда-нибудь приходилось выполнять удаленные команды с помощью #Python?
Пакет fabric значительно упрощает подобные задачи. На картинке пример запуска docker на удаленном сервере.
▪ Github
@pythonl
58 984
58 984
🖥 You can use an equals sign in your #Python f-strings to include the variable name and its variable.
Знаете ли вы, что в f-строках #Python можно использовать знак равенства, чтобы включить имя переменной и ее переменную?
Да! Эта возможность существует с версии 3.8, и она очень удобна!
Попробуйте эту фишку сегодня! 🐍🚀
@pythonl
58 984
erid: LjN8KQFNZ
Хотите начать карьеру в машинном обучении или прокачать скиллы, чтобы брать задачи посложнее и расти в зарплате? Станьте ML-инженером и углубите знания в разработке Machine Learning моделей, которые будут решать задачи бизнеса.
В этом поможет курс «ML Engineering: от базы до продукта» от онлайн-школы «karpovꓸcourses» и магистратуры ИТМО AI Talent Hub.
На курсе вас всему научат топовые эксперты лучшего образовательного проекта ИТМО 2023 по версии премии ITMO.EduAwards.
Вы получите навыки разработки и обучения Machine Learning моделей, соберете портфолио и станете полноценным специалистом, который готов выйти на рынок труда.
После выпуска у вас будет диплом ИТМО гособразца о профессиональной переподготовке и диплом о присвоении специализации от «karpovꓸcourses»+AI Talent Hub ИТМО.
А если захочется окончить магистратуру - сможете поступить на бюджет в ИТМО и учиться в магистратуре всего 1 год вместо двух - это сэкономит вам от 200 тысяч рублей
Подать заявку: https://clc.to/SZ1qqQ
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
58 984
58 984
58 984
58 984
🖥 Python 3.12.2 and 3.11.8 have been released
Вышли Python 3.12.2 и 3.11.8
➡️ Python 3.12.2
Это технический релиз, в котором исправилено 350+ багов.
➡️ Python 3.11.8
Это финальный релиз, который содержит множество новых функций и оптимизаций.
Все изменения тут
@pythonl
58 984
58 984
⚡Хакатон ML TALENT MATCH
Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем!
📊 Кейсы:
1. Алгоритм для мэтчинга кандидатов
2. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов
3. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии
Для кого:
- Junior и Middle разработчики;
- Product-менеджеры;
- ML-специалисты;
- NLP- специалисты;
- Аналитики;
- Студенты;
- Команды от 3 до 5 человек.
🏆Призовой фонд - 300 000 рублей.
📍Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»)
Подробная информация и регистрация:
https://clck.ru/38b9Wb
58 984
58 984
⚡Очное обучение Python в НИУ ВШЭ
Освойте Python и научитесь применять его для анализа данных на курсе «Python для автоматизации и анализа данных» от Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ. Подойдет как начинающим, так и тем, у кого уже есть опыт в программировании.
За 9 недель вы:
✔Научитесь программировать, даже если раньше этого никогда не делали.
✔Погрузитесь в сбор данных в Python: узнаете, как извлекать данные с веб-страниц и и обрабатывать массивы данных.
✔Познакомитесь с программными интерфейсами популярных сервисов.
✔Потренируетесь в автоматизации рутинных процессов — например, научитесь записывать данные в таблицы.
✔Освоите анализ и визуализацию данных с помощью Python.
Обучение очное в кампусе НИУ ВШЭ в Москве.
Старт: 6 февраля.
Стоимость: 70 000₽. Оплату можно разделить на 2 части.
Полная программа и регистрация: по ссылке.
Реклама.НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjbuLYmv
