Python/ django
по всем вопросам @workakkk @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 58 425 subscribers, ranking 2 244 in the Technologies & Applications category and 10 303 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 425 subscribers.
According to the latest data from 02 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -225 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 6.13%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.05% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 581 views. Within the first day, a publication typically gains 1 781 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 19.
- 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 03 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.
pip install pyarmor
Pyarmor — это CLI утилита для обфускации Python-скриптов и не только
Особенности Pyarmor:
— Обфусцированные скрипты имеют всё тот же формат .py, что позволяет без проблем использовать их вместо оригинальных файлов
— Pyarmor предлагает несколько способов обфускации скриптов, так что можно выбрать между безопасностью и производительностью.
— Функции, методы и классы, переменные и аргументы также переименовываются.
— Pyarmor преобразует некоторые функции Python в функции C и компилирует их в машинные инструкции для необратимой обфускации.
— Pyarmor может дополнительно защищать обфусцированные скрипты с помощью Themida (доступно только для Windows).
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://exaloop.io/install.sh)"
# codon run my_code.py
Типичное ускорение, достигаемое при помощи Codon, составляет порядка 10-100 или более раз, на одном потоке.
Производительность Codon обычно находится на одном уровне с C/C++ (иногда даже превосходит его).
Также Codon поддерживает встроенную многопоточность, что может привести к многократному увеличению скорости.
Для полноты картины стоит упомянуть, что Codon позволяет скомпилировать не любой код Python, некоторые функции просто невозможно скомпилировать таким образом.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install twisted
Twisted — это event-driven фреймворк для веб-приложений, поддерживающий Python 3.6+.
Twisted включает в себя разные модули, вот некоторые:
— twisted.web: HTTP-клиенты и серверы, шаблонизатор HTML и WSGI-сервер
— twisted.conch: SSHv2 и Telnet клиенты и серверы, а также эмуляторы терминалов
— twisted.words: клиенты и серверы для IRC, XMPP и других IM-протоколов
— twisted.mail: клиенты и серверы IMAPv4, POP3, SMTP
— twisted.positioning: инструменты для взаимодействия с NMEA-совместимыми GPS-приемниками
— twisted.names: DNS-клиент и инструменты для создания собственных DNS-серверов
— twisted.trial: фреймворк для модульного тестирования, который хорошо интегрируется с кодом на основе Twisted
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install zarr
Zarr предоставляет классы и функции для работы с N-мерными массивами, которые ведут себя как массивы NumPy, но данные в них разделены на чанки и каждый чанк сжат. Если кто знаком с HDF5, то массивы Zarr предоставляют аналогичную функциональность, но они удобнее.
Также, в отличие от HDF5, Zarr отличается лучшей поддержкой многопоточности.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install piccolo
piccolo playground run
Piccolo — это быстрый, простой в освоении ORM и конструктор запросов.
Особенности Piccolo:
— поддержка sync и async
— встроенная платформа для тестирования запросов
— отлично интегрируется с iPython и VSCode
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubsudo pipx ensurepath
sudo pipx install borgmatic
borgmatic — это простая утилита на Python для резервного копирования данных с серверов и рабочих станций.
В процессе данные шифруются на стороне клиента.
Процесс создания бекапа удобно описывается в конфиге
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install POT
Библиотека POT предоставляет несколько методов решения оптимизационных задач, связанных с CV, c обработкой изображений и ещё с некоторыми задачами ML.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@pythonl# pip install stegano
from stegano import lsb
secret = lsb.hide('image.png', 'очень секретный текст')
secret.save('secret_image.png')
print(lsb.reveal('secret_image.png'))
Вопрос на засыпку: как реализована такая возможность хранить текст в картинке?
Насколько легко детектировать такое сокрытие текста?
🖥 GitHub
@pythonlpip install stumpy
STUMPY — это масштабируемая библиотека для анализа временных рядов, которая позволяет решать многие задачи анализа временных рядов, вот некоторые из них:
— обнаружение паттернов
— обнаружение аномалий/выбросов
— обобщение и аппроксимация данных временных рядов
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install polars
1 июля 2024 года состоялся релиз открытой библиотеки для быстрой обработки данных Python Polars 1.0 на Rust и Python.
Этим мажорным выпуском разработчики подтвердили, что компоненты in-memory engine и API проекта Polars готовы к стабильной работе. Они убеждены, что Polars находится в том состоянии, когда это уже один из лучших проектов с открытым исходным кодом для быстрого моделирования данных, ориентированного на вертикальное масштабирование.
Планы на будущее проекта Python Polars: улучшение функциональности, масштабируемости и производительности. Выпуск первой основной версии отмечает момент времени, когда разделение между API и фактической реализацией достаточно стабильное, чтобы разработчики могли продолжать улучшать проект и поддерживать необходимую обратную совместимость.
Также в планах разработчиков проекта: поддержка right join и non-equi join, расширенная поддержка метаданных, поддержка re-ordering optimization и расширенная поддержка SQL.
🖥 GitHub
@pythonlpip3 install aurora-ssg
• Github
@pythonlfrom PIL import Image, ImageFilter
def blur_image(image_path, output_path, radius):
image = Image.open(image_path)
blurred_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))
blurred_image.save(output_path)
blur_image('cat.jpg', 'cat_out.jpg', 3)
Image.open('cat_out.jpg')
🟡 Вообще, библиотека PIL имеет массу возможностей и отличную документацию
@pythonl