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 60 101 subscribers, ranking 2 192 in the Technologies & Applications category and 10 214 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 101 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -562 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 6.76%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.58% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 065 views. Within the first day, a publication typically gains 2 153 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 15.
- 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 06 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.
uv.
- Обеспечивает более быструю, безопасную и GPU-осознанную работу с пакетами (как приватными, так и публичными, включая PyPI и PyTorch).
Почему это важно:
- Следует философии Astral: поддержка open-source, без превращения инструментов в конкурирующие SaaS-продукты.
- Первый шаг к вертикальной интеграции с существующими open-source инструментами.
- Уже в бета-версии с ранними партнёрами — Ramp, Intercom и fal.
Впечатление:
pyx выглядит как обдуманный, open-source-ориентированный подход к packaging infrastructure, который может сделать разработку Python-экосистемы быстрее и мощнее.
https://simonwillison.net/2025/Aug/13/pyx/#atom-tag
@pythonl
def transform(x):
return x * x
data = range(10_000_000)
# Медленнее: создаём лишние промежуточные объекты
res1 = [transform(x) for x in data if x % 2 == 0]
# Быстрее: map и filter не создают лишних списков
res2 = list(map(transform, filter(lambda x: x % 2 == 0, data)))
print(res1[:5], res2[:5])
pip install hexora # или: uv tool install hexora
hexora --help
# Проверить одиночный файл
hexora audit path/to/script.py
# Проверить каталог (с удобным выводом)
hexora audit --output-format terminal ./resources/test/
# Аудит пакетов из venv (и фильтрация шумных правил)
hexora audit \
--exclude HX5020,HX5030,HX5040,HX5050,HX5060 \
--min-confidence high \
.venv/lib/python3.11/site-packages/
🔗Githublist или dict, то этот объект создаётся один раз — при определении функции.
Из-за этого все вызовы будут делить один и тот же объект, что часто приводит к багам.
Правильный способ — использовать `None` и создавать новый объект внутри функции.
def bad_append(x, data=[]):
data.append(x)
return data
print(bad_append(1)) # [1]
print(bad_append(2)) # [1, 2] <-- неожиданно!
def good_append(x, data=None):
if data is None:
data = []
data.append(x)
return data
print(good_append(1)) # [1]
print(good_append(2)) # [2]
Используйте этот приём, чтобы не попасться на скрытые баги с аргументами по умолчанию.
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
data = [
{"category": "A", "value": 10},
{"category": "B", "value": 20},
{"category": "A", "value": 30},
{"category": "B", "value": 40},
]
сортировка обязательна перед groupby
data.sort(key=itemgetter("category"))
grouped = {
key: list(group) for key, group in groupby(data, key=itemgetter("category"))
}
print(grouped)django-filter.
Особенности
- Использует serializer-поля для разбора и валидации (без Django-форм и виджетов)
- Поддержка группировки фильтров для гибкой логики
- Constraint system — проверка взаимозависимостей между параметрами
- Вложенные фильтры (nested filters) для работы со сложными структурами
Последний релиз — v0.6.0 (21 августа 2025)
- Возможность указывать группу по умолчанию для всего FilterSet (в том числе глобально)
- Поддержка subgroups для более сложных связей между фильтрами
- Новый метод FilterSet.get_combinator() для динамического выбора способа объединения фильтров
- ⚠️ Breaking change: теперь Entry нельзя создавать без указания группы
Почему стоит попробовать
Если стандартные фильтры Django REST кажутся ограниченными, rest-filters даёт:
- фильтрацию через сериализаторы,
- сложные сценарии с группировками и вложенностью,
- гибкость и расширяемость.
🔗 Репозиторий: https://github.com/realsuayip/rest-filters
@pythonl
Пример работы seed
import random
random.seed(42)
print([random.random() for _ in range(3)])
random.seed(42)
print([random.random() for _ in range(3)]) те же числа
Криптографически безопасные значения
import secrets
print(secrets.token_hex(8))
print(secrets.randbelow(10))plutoprint input.html output.pdf --size=A4
🟠 Github
@pythonl
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
