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 58 396 subscribers, ranking 2 244 in the Technologies & Applications category and 10 292 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 396 subscribers.
According to the latest data from 03 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -242 over the last 30 days and by -32 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.00%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.06% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 501 views. Within the first day, a publication typically gains 1 784 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 @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 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.
uv с другими инструментами в разрешении зависимостей (слева) и установке (справа) зависимостей Trio с использованием прогретого кеша.
▪О проекте
▪GitHub
▪Docs
@pythonlpip install latexify
То есть вы просто определяете функцию как обычно, например так:
def quadratic(a,b,c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)
Чтобы вывести формулу LaTeX, мы просто помещаем над определением функции декоратор @latexify.function и печатаем имя функции quadratic в ячейке Google Colab.
Получается так — и мы увидем формулу:
@latexify.function
def quadratic(a,b,c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)
quadratic
Отлично подойдёт тем, кто занимается на стыке IT и физики/математики/других дисциплин;
здесь в Google Colab можно затестить, как это работает
🖥 GitHub
@pythonl'cl.txt'
Особенно полезно для задач NLP или при анализе соцсетей
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# Read text from a file
with open('cl.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
# Generate word cloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
# Display the generated word cloud using matplotlib
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
Облако слов — это визуальное представление списка категорий/тегов. Чем чаще слово встречается, тем больший размер оно принимает в облаке.
pip install wordcloud
▪Github
@pythonltmp в linux:
import tempfile
with tempfile.NamedTemporaryFile() as tmp:
print(tmp.name)
tmp.write(...)
🔜IO
Чтобы не использовать временные файлы, можно использовать временный буфер сразу в программе:
from io import BytesIO
imagefile = BytesIO()
animage.save(imagefile, format='PNG')
imagedata = imagefile.getvalue()
🔜Struct
Позволяет создавать бинарные структуры и парсить их. Может ускорить передачу между клиентом и сервером:
>> from struct import *
>> pack(">bhl", 1, 2, 3)
b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03'
>> unpack('>bhl', b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03')
(1, 2, 3)
>> calcsize('>bhl')
7
🔜CMD
С помощью этой библиотеки можно создать полноценный tui:
Welcome to the turtle shell. Type help or ? to list commands. (turtle) ? Documented commands (type help <topic>): ======================================== bye color goto home playback record right circle forward heading left position reset undo (turtle) help forward Move the turtle forward by the specified distance: FORWARD 10 (turtle) record spiral.cmd (turtle) position Current position is 0 0Удивительно что такие полезные пакеты находятся в стандартной комплектации питона. И не нужно скачивать кучу пакетов через
pip.
@pythonlpip install diagrams
from diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.aws.compute import ECS
from diagrams.aws.database import ElastiCache, RDS
from diagrams.aws.network import ELB
from diagrams.aws.network import Route53
with Diagram("Clustered Web Services", show=False):
dns = Route53("dns")
lb = ELB("lb")
with Cluster("Services"):
svc_group = [ECS("web1"),
ECS("web2"),
ECS("web3")]
with Cluster("DB Cluster"):
db_primary = RDS("userdb")
db_primary - [RDS("userdb ro")]
memcached = ElastiCache("memcached")
dns >> lb >> svc_group
svc_group >> db_primary
svc_group >> memcached
Первое изображение получено с помощью этого кода, остальные — пример того, что можно сделать с помощью diagrams
➡️ Официальный сайт с примерами и объяснением
➡️ GitHub
@pythonlQAnything вы можете просто бросить любой локально хранящийся файл любого формата и получить точные, быстрые и надежные ответы.
▪Github
▪Docs
@pythonlpip install pynest-api
▪Github
▪Docs
@pythonl