Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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
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 60 065 subscribers, ranking 2 204 in the Technologies & Applications category and 10 228 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 065 subscribers.
According to the latest data from 07 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 -16 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.93%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.38% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 163 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 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 08 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.
60 065
Subscribers
-1624 hours
-1237 days
-56730 days
Posts Archive
60 050
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 050
👩💻 fastapi-injectable — расширение для FastAPI, которое улучшает систему внедрения зависимостей, делая её доступной за пределами HTTP-маршрутов!
🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
Решаем задачи с собесов по многопоточности (со звёздочкой) 🪿
12 января в 18:00 (МСК) в прямом эфире разберём 1-2 задачи по concurrency (многопоточности в Go) с реальных собеседований на junior+, middle и senior
Будет актуально и для тех, кто планирует или уже готовится перейти с Python на Go 👾
Что разберём:
— Сложная идея на миграцию из канала каналов в один канал с контекстом
— Другие более сложные задачи на каналы, горутины и конкурентность
Эфир проведёт Даниил Динько — TeamLead в международной компании-лидере в кибербезопасности, ранее Senior Go в Ozon Tech и Ситидрайв
↗️ Регистрируйся на эфир в боте Эйч Навыков и получи запись эфиров по решению других задач
60 050
🔥 Лучший бесплатный софт на все случаи жизни — энтузиасты объединили всё в одном месте.
Здесь вы найдете практически всё: редакторы видео и фото, музыкальные программы, игры, инструменты для работы с данными и многое другое. К каждому приложению прилагается подробное описание и перечень поддерживаемых операционных систем.
Все можно скачать с GitHub — вот ссылка. Не забудьте сохранить!
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 050
👩💻 python-mss — модуль для создания снимков экрана (скриншотов) на нескольких платформах, таких как Windows, macOS и Linux!
🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet!
🌟 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
60 050
🖥 Githubkit
Когда вы вызываете API GitHub вы вручную обрабатываете HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, чтозанимает много времени и чреватым ошибками.
githubkit, библиотека Python, предлагает чистый, типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.
pip install githubkit
# or, use poetry
poetry add githubkit
# or, use pdm
pdm add githubkit
# or, use uv
uv add githubkit
from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository
resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)60 050
👩💻 fastapi-mvc — инструмент для повышения производительности разработчиков, создающих API на основе FastAPI!
🌟 Он позволяет быстро генерировать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI + ASGI серверы, Sphinx-документация, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.
🌟 Инструмент автоматически создает структуры проектов, Makefile, конфигурации GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями через Poetry. Также он включает возможность обновлять уже сгенерированные проекты до новых версий шаблонов и предоставляет виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.
🖥 Github
@pythonl
60 050
Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥
На форумах только одно: «Больше практиковаться!» А толку? Ноль понимания и никакой поддержки от профи…
Плавали - знаем)) Поэтому специально для тебя - чат для Python-щиков 🤝
Что получишь?
1️⃣ Сможешь задавать любые вопросы без страха и осуждения и получать ответы за минуты, а не часы поиска в инете
2️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом
3️⃣ Общение с единомышленниками и заряд мотивации
➡️ А еще, забирай в закрепе БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python
Короче, всё для прокачки! Залетай к нам — ссылка на чат (тык)
60 050
👩💻 Flask-Rebar — интеграция для создания REST API с использованием Flask, Marshmallow и Swagger!
🌟 Он облегчает создание и валидацию запросов и ответов через Marshmallow-схемы и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI).
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 starlette-admin — фреймворк для создания административных интерфейсов в приложениях на Starlette и FastAPI!
🌟 Он позволяет легко генерировать интерфейсы для работы с данными, поддерживает различные ORM (например, SQLAlchemy, SQLModel, MongoEngine) и включает функции для CRUD-операций, фильтрации, экспорта данных, а также аутентификацию и авторизацию.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
🖥 Интерпретатор Python, написанный на Python в 500 строк кода
Byterun - это интерпретатор Python. Работая над Byterun, автор обнаружил, что фундаментальная структура интерпретатора Python легко укладывается в ограничение на размер в 500 строк. В этой статье рассмотрена структура интерпретатора и дан контекст для его дальнейшего изучения.
Цель не в том, чтобы объяснить все, что нужно знать об интерпретаторах, - как и во многих других интересных областях программирования и информатики, - вы можете посвятить годы глубокому пониманию этой темы.
Byterun был написан Недом Батчелдером, опираясь на работу Пола Шварца. Его структура похожа на основную реализацию Python, CPython, поэтому понимание Byterun поможет вам понять интерпретаторы в целом и интерпретатор CPython в частности. (Если вы не знаете, какой Python вы используете, то, скорее всего, это CPython).
Статья: https://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
Github: https://github.com/nedbat/byterun
@pythonl
60 050
👩💻 CuPy — библиотека Python для вычислений с использованием GPU, полностью совместимая с NumPy и SciPy!
🌟 CuPy позволяет переносить существующий код на базе NumPy/Scipy для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, минимизируя изменения в приложении.
🌟 CuPy поддерживает как высокоуровневые операции над массивами, так и низкоуровневые возможности, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграция с программами на C/C++.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 traitlets — библиотека Python, которая используется для создания конфигурационных объектов с поддержкой типов и значений!
🌟 Она предоставляет удобные способы управления аттрибутами объектов, их типами и значениями, включая события и обработку ошибок. Эта библиотека широко используется в проектах, связанных с IPython, Jupyter и другими инструментами для научных вычислений.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
60 050
🖥 Выводим поздравление с Новым годом, с помощью Python
import time
import random
import pyfiglet as pf
from pyfiglet import Figlet
from termcolor import colored
text = "С новым 2025 годом"
color_list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
data_list = []
with open('texts.txt') as f:
data_list = [line.strip() for line in f]
happy_new_year_art = pf.figlet_format(text)
for i in range(0, 1):
if i % 2 == 0:
f = Figlet(font=random.choice(data_list))
text_art = colored(f.renderText(text), random.choice(color_list))
else:
text_art = happy_new_year_art
print("\n", text_art)
60 050
👩💻 Model Context Protocol (MCP) Python SDK — официальный SDK для создания серверов и клиентов, которые работают с MCP — протоколом, упрощающим взаимодействие приложений с LLM!
🌟 MCP стандартизирует предоставление контекста для LLM, отделяя управление данными от взаимодействия с самой моделью.
🌟 С помощью этого SDK можно создавать MCP-серверы, которые предоставляют ресурсы, инструменты и шаблоны взаимодействия с моделями, а также клиенты, подключающиеся к любым MCP-серверам. Поддерживаются стандартные методы передачи данных, такие как stdio и Server-Sent Events (SSE).
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 Эта статья объясняет основы численного анализа и его применение в реальных задачах с использованием Python!
🌟 Она охватывает методы приближённого решения сложных математических задач, когда точные решения невозможны или слишком ресурсоёмки. Рассматриваются такие темы, как частичные дифференциальные уравнения (PDE), оптимизация, и решение задач с помощью библиотек Python, таких как SciPy.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
