en
Feedback

Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Python/ django

Python/ django

Open in Telegram

📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django

Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 378 subscribers, ranking 2 248 in the Technologies & Applications category and 10 301 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 378 subscribers.

According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -248 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.11% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 3 452 views. Within the first day, a publication typically gains 1 813 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 17.
  • 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 05 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.

58 378
Subscribers
-1024 hours
-1547 days
-24830 days
Posts Archive
Donny Wals | Mastering iOS 11 Programming, 2nd Edition (+code) ═════════════════════ Описание: ═════════════════════ Transition to a Professional iOS developer with the most in-depth and advanced level guide on Swift 4 and Xcode 9 With good pay for iOS developers, a mature development environment, and Apple users spending more money on the App store than Android users, becoming a professional iOS developer is a great move. The journey to master iOS development and the new features of iOS 11 is not straightforward, but this book will help you make that transition. Written for Swift 4 and following the latest Swift API design guidelines, you won’t just learn how to program for iOS 11, you’ll learn how to write great, readable, and maintainable Swift code that’s in line with the industry’s best-practices. The progression of this book reflects the real-world development flow. In the book, you will build real-world applications. You will find a mix of thorough background information and practical examples, so you’ll know how to make use of a technique right away while you also get a great understanding of the how and why. By the end, you will be able to build iOS applications that harness advanced techniques and make the best use of the latest and greatest features available in iOS 11. ═════════════════════ Скачать: https://yadi.sk/d/-yVOK3j43PGiwA ═════════════════════ #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

DotNext 2017 Moscow: возвращение хардкора 12-13 ноября (то есть, всего через пару недель) состоится DotNext 2017 Moscow, крупнейшая в России конференция, посвященная разработке на платформе .NET. Среди наших докладчиков — ведущие отраслевые эксперты из России, Европы и США. Основные темы конференции — внутренности работы платформы (CLR, GC, JIT), лучшие практики по использованию инструментов, профилирование и оптимизация производительности, многопоточное программирование, нововведения платформы, решения сложных кейсов. Под катом — детальный разбор программы, несколько слов о нововведениях этого года и секретный промокод со скидкой. Читать дальше → https://goo.gl/BD9wnr #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

1. Тематика: Мистика и Новости 2. Ссылка: https://t.me/joinchat/AAAAAEOC4HB76tBNX86ZJQ 3. Подписчики/просмотры: 20 000 / 10 000+ 4. Стоимость: 3000 руб ( 2/24 ) 3700(2/48) 5. Время размещения: 2/24 6. Отзывы/примечания: Отличная отдача. Канал на закупах .Развивается исключительно закупом рекламы .Хороший прирост для всех тематик. Рекламодатели довольны 7. Контакт: https://t.me/Mongol_l #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Хороший разработчик может учиться на курсе углубленного изучения Python в OTUS бесплатно! Наш партнер - компания Avito - предлагает особые условия студентам курса Разработчик Python! https://otus.pw/royqBcdd/ Всем выпускникам, приглашенным на работу в компанию Avito в течение трех месяцев после окончания курса, будет компенсирована стоимость обучения! Кроме Avito другие компании-партнеры будут ждать лучших студентов на собеседования. Почему этот курс будет полезен тем, кто не собирается менять работу? Опыт предыдущего набора показывает, что недостатка в сложных (но интересных!) задачах на курсе не будет. Если вы всегда думали что Python - это легко, курс заставит посмотреть вас на этот язык программирования другими глазами. Но, тяжело в учении - легко в бою! Обучение на курсе - уникальный шанс существенно повысить навыки Python всего за 5 месяцев и стать хорошим middle/senior специалистом. Проходи вступительное тестирование и присоединяйся к новой группе! #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Незаурядное Зарядье: как мы парк автоматизировали Вы уже были в новом парке «Зарядье»? Впрочем, даже если вы не из Москвы, то наверняка о нем слышали. Ведь это — флагманский парк национального масштаба и самая настоящая достопримечательность современной Москвы. Здесь объекты наследия XVI века соседствуют с инновационной архитектурой и высокотехнологичными медиакомплексами. О них мы сегодня и расскажем. Ведь знаем все не понаслышке — сами поставляли оборудование и настраивали. Пожалуй, лучшая стройплощадка в России — с видом на Кремль и Собор Василия Блаженного. Глаз не оторвать! Читать дальше → https://goo.gl/rTVwDz #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Как ставить водяные знаки на изображениях при помощи Python В данной статье мы рассмотрели два разных способа нанесения водяных знаков на ваши фотографии в Python. В первом примере мы добавили текст к фотографии. Во втором, в качестве водяного знака использовалось изображение, но забыли про прозрачность. После этого мы исправили эту проблему в третьем примере. Подробнее: https://python-scripts.com/watermark-your-photos-with-python #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

MockK — библиотека для mocking-а в Kotlin Kotlin пока еще очень новая технология и это значит, что существует множество возможностей сделать что-то лучше. Для меня этот путь был таким. Я начал писать простой слой веб-обработки на Netty и coroutine-ах. Всё было в порядке, я даже сделал что-то вроде веб-фреймворка с роутингом, веб-сокетами, DSL и полной асинхронностью. Для первого раза всё показалось лёгким в освоении. Действительно, coroutine-ы делают из лапши коллбэков линейный и читаемый код. Сюрприз ожидал меня, когда я начал тестировать это всё. Оказывается, Kotlin и mocking сложно совместимые вещи. В первую очередь из-за final полей. Читать дальше → https://goo.gl/CxCW1o #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Сервис оповещения миллиона пользователей с помощью RabbitMQ Почти в самом начале создания платформы (некоего фундамента, фреймворка на котором базируются все прикладные решения) нашего облачного веб-приложения СБИС мы поняли, что без инструмента, позволяющего сообщить пользователю о каком-либо событии с сервера, жить будет довольно-таки трудно. Все мы хотим мгновенно видеть новое сообщение от коллеги (которому лень пройти 10 метров), поднимающую корпоративный дух новость от руководства, очень важную задачу от отдела тестирования или получение поощрения (особенно денежного). Но путь становления был тернист, поэтому расскажем немного про трудности, которые мы встретили при взрослении от 5.0e3 до 1.0e6 одновременных подключений от пользователей. Читать дальше → https://goo.gl/zJJNS9 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

#python #pydigest Понедельник, а значит Python Дайджест! В 201 выпуске вы найдете: - Python экосистема для Data Science - Параллельные вычисления на Python (за 60 секунд или меньше) - Синтаксический анализ в NLTK - wxPython: Drag and Drop в приложении - Быстрейший способ изменения размеров изображений, часть 1 - Убираем радиальное искажение с фото и видео при помощи библиотеки openCV и языка python - Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи - «4 свадьбы и одни похороны» или линейная регрессия для анализа открытых данных правительства Москвы - [Видео] Нейронные сети и Keras. Часть 2 - Coach - фреймворк для обучения с подкреплением - Anaconda 5.0 и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/201/ #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Добрый день. Cобираю данные с микрофона в Python получается такая картинка. Как представить звук в виде синусоиды. Просто из-за такого представления потом в fft получается несколько шумовых частот вместо одной, а если бы была синусоида было бы более корректное fft. #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

#python #pydigest Понедельник, а значит Python Дайджест! В 201 выпуске вы найдете: - Python экосистема для Data Science - Параллельные вычисления на Python (за 60 секунд или меньше) - Синтаксический анализ в NLTK - wxPython: Drag and Drop в приложении - Быстрейший способ изменения размеров изображений, часть 1 - Убираем радиальное искажение с фото и видео при помощи библиотеки openCV и языка python - Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи - «4 свадьбы и одни похороны» или линейная регрессия для анализа открытых данных правительства Москвы - [Видео] Нейронные сети и Keras. Часть 2 - Coach - фреймворк для обучения с подкреплением - Anaconda 5.0 и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/201/ #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Подскажите пожалуйста ! Есть скрипты на python которые считывают данные с json файла и проводят математические действия над ними. Как прикрутить данный скрипт к кнопке в HTML шаблоне ??? Или необходимо все переводить в js ?? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Как менять размер изображения при помощи Python? Работа с пакетом Pillow – это просто и интересно. В данной статье мы научились менять размер изображений, масштабировать фотографии с учетом соотношения сторон. Вы также можете использовать новые знания для создания функции, которая будет выполнять вычисления над той или иной папкой и создавать эскизы хранящихся в ней фотографиях. Кроме этого, вы можете создать простое приложение для просмотра изображений и при этом удобное в использовании. #python #программирование #PIL Подробнее: https://python-scripts.com/resize-a-photo-with-python #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

18–19 ноября 2017 года в Москве в коворкинг-центре «Атмосфера» пройдёт первый в России Legal Tech хакатон Организатором хакатона выступит Moscow Legal Hackers, российское отделение международного сообщества Legal Hackers, которое на настоящий момент имеет 59 филиалов по всему миру. Ранее в мае 2017 года в Киеве был успешно проведён первый в СНГ Legal Tech хакатон, собравший более 200 участников и гостей. Читать дальше → https://goo.gl/RonPYd #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Есть приложение написанное на django и за деплоенное на heroku. Нужно разделить настройки для разработки и для продакшена. Как я сделал: 1) На уровне проекта создал папку settings cо следующим cодержимым: __init__.py base.py develop.py production.py 2) В файл base.py добавил все настройки из settings.py: <code> import os BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) SECRET_KEY = 's4s(*xkr(eosq(3hqn9rpbj66qpqml&v=q-5etwi^^1p3$8p7p' ALLOWED_HOSTS = ['*'] INSTALLED_APPS = [ # standart app 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', # my connect app 'repository_our_fotos', # others app 'bootstrap3', ] MIDDLEWARE = [ 'django.middleware.security.SecurityMiddleware', 'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware', 'django.middleware.common.CommonMiddleware', 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware', 'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware', 'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware', 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware', 'whitenoise.middleware.WhiteNoiseMiddleware' ] ROOT_URLCONF = 'our_foto.urls' TEMPLATES = [ { 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates', 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'our_foto/templates')], 'APP_DIRS': True, 'OPTIONS': { 'context_processors': [ 'django.template.context_processors.debug', 'django.template.context_processors.request', 'django.contrib.auth.context_processors.auth', 'django.contrib.messages.context_processors.messages', ], }, }, ] WSGI_APPLICATION = 'our_foto.wsgi.application' AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [ { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator', }, { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator', }, { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator', }, { 'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator', }, ] LANGUAGE_CODE = 'ru-RU' TIME_ZONE = 'Asia/Yekaterinburg' USE_I18N = True USE_L10N = True USE_TZ = True PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) STATIC_ROOT = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'staticfiles') STATIC_URL = '/static/' STATICFILES_DIRS = ( os.path.join(PROJECT_ROOT, 'static'), ) MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'our_foto/media') MEDIA_URL = '/media/' STATICFILES_STORAGE = 'whitenoise.storage.CompressedManifestStaticFilesStorage' BOOTSTRAP3 = {'include_jquery': True,} </code> Содержимое develop.py: <code> from .base import * DEBUG = True DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'our_foto', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '*********', 'HOST': 'localhost', 'PORT': '3306' } } </code> Содержимое production.py: <code> from .base import * DEBUG = False if os.getcwd() == '/app': import dj_database_url DATABASES = { 'default': dj_database_url.config(default='postgres://localhost') } SECURE_PROXY_SSL_HEADER = ('HTTP_X_FORWARDED_PROTO', 'https') </code> Содержимое wsqi.py: <code> import os from django.core.wsgi import get_wsgi_application from whitenoise.django import DjangoWhiteNoise os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "our_foto.settings.production") application = get_wsgi_application() application = DjangoWhiteNoise(application) </code> В разработке запускаю сервер так heroku local, проблема со статикой ValueError: Missing staticfiles manifest entry for 'plupload' Как правильно разделить настройки ? #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Локализация комментариев в коде. Лекция Яндекса В процессе выхода на международный рынок с API Карт мы решили отказаться от комментирования кода на русском языке. При этом на основе комментариев формируются справочники сервиса, которые затем публикуются у нас на портале, и отказываться от поддержки справочников на русском языке мы не хотели. Из доклада Олеси Горбачевой и Максима Горкунова вы узнаете, как технические писатели Яндекса совместно с разработчиками API Карт поменяли язык комментариев и организовали синхронную поддержку справочников и примеров сразу на двух языках. Читать дальше → https://goo.gl/HBcKqi #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Из песочницы] Убираем радиальное искажение с фото и видео при помощи библиотеки openCV и языка python В данной статье будет рассказываться о применении библиотеки машинного зрения (openCV) для удаления эффекта радиального искажения (дисторсии) с фото и видео. Данный эффект также известен как эффект рыбьего глаза (fisheye) или distortion. Решение написать данную статью было принято после нескольких дней поиска информации в интернете. Не смотря на то, что есть гайды на английском языке, они не объясняют как правильно установить openCV, чтобы все работало. В статье присутствует готовый код. Сразу привожу фото итогового результата. Слева оригинальное фото, справа — обработанное: Читать дальше → https://goo.gl/HZhmb7 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Джанго с нуля на примере создания простого интернет-магазина #0 Установка Python и Django на Windows #1 Структура проекта, urls, views, как создать html-страницу #2 Добавляем модель, джанго-админку, сохраняем данные в базе данных #3 Полная настройка админки в Джанго + немного о моделях в джанго. #4 Верстка страницы, HTML и Bootstrap #5 Добавляем модели Джанго #6 Переопределяем метод save и добавляем логику в postsave сигнал #7 Выбираем шаблон для интернет-магазина #8 Разбираемся с шаблонами в Джанго #9 Продолжение про шаблоны в Джанго #python #django #web #video #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Перевод] UX-дизайн: 50 вещей, которые вы наверняка забыли сделать «Я не злюсь, я просто разочарован.» — PM Иногда приложение кажется простым, минималистичным и лаконичным, но легко упустить из виду то, сколько экранов, формочек, кнопочек, окошек и прочих мелочей приводит к такому восприятию легкости и простоты использования. Представляем вам чеклист из 50 пунктов для самопроверки. Вот примерные подразделы: Логин и регистрация Первый опыт Важные детали Запуск Профиль Безумные потоки Читать дальше → https://goo.gl/qqAU78 #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Перевод] Как рендерит кадр движок Unreal Engine Однажды я искал исходный код Unreal и, вдохновлённый отличным анализом того, как популярные игры рендерят кадр (перевод статьи на Хабре), я решил тоже сделать с ним что-то подобное, чтобы изучить, как движок рендерит кадр (с параметрами и настройками сцены по умолчанию). Поскольку у нас есть доступ к исходному коду, мы можем изучить исходники рендерера, чтобы понять, что он делает, однако это довольно объёмная часть движка, а пути рендеринга сильно зависят от контекста, поэтому проще будет исследовать чистый низкоуровневный API (иногда заглядывая в код, чтобы заполнить пробелы). Читать дальше → https://goo.gl/9a22wV #python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python