Python/ django
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 60 008 subscribers, ranking 2 209 in the Technologies & Applications category and 10 256 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 008 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -593 over the last 30 days and by -19 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.90%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.46% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 140 views. Within the first day, a publication typically gains 2 078 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 18.
- 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 10 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.
pip install flet
Flet — фреймворк, предоставляющий Flutter компоненты для разработки кроссплатформенных приложений на Python (разработчики обещают расширять список поддерживаемых языков).
Flet не использует какие-то SDK, не компилирует код Python в код Dart и весь UI отображается с помощью встроенного Web сервера.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install shiny
shiny create --template dashboard-tips
...
На днях выпустили версию 1.0 Shiny for Python с большим набором функций и стабильным API.
Фреймворк построен на основе современного веб-стека Python и использует Starlette и asyncio для создания веб-приложений.
🖥 GitHub
@pythonlfrom captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image
def generate_captcha_text(length):
import string
import random
return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))
def generate_captcha(captcha_length=7, save_path='CAPTCHA.png'):
image = ImageCaptcha(width=500, height=100)
captcha_text = generate_captcha_text(captcha_length)
data = image.generate(captcha_text)
image.write(captcha_text, save_path)
return captcha_text
if __name__ == '__main__':
captcha_text = generate_captcha()
print('CAPTCHA text:', captcha_text)
Image.open('CAPTCHA.png')
При желании можно добавить дополнительных эффектов и т.д., чтобы даже ChatGPT не справился
@pythonlpip install gTTS
Пример использования в командной строке:
gtts-cli 'hello' --output hello.mp3
Или в модуле Python:
from gtts import gTTS
tts = gTTS('hello')
tts.save('hello.mp3')
🖥 GitHub
🟡Доки
@pythonlgzip.open и shutil.copyfileobj:
import gzip
import shutil
def compress_file(input_file, output_file):
with open(input_file, 'rb') as f_in:
with gzip.open(output_file, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
compress_file('clcoding.txt', 'clcoding.txt.gz')
@pythonlpip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
