Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django
El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 58 979 suscriptores, ocupando la posición 2 170 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 190 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 979 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -317, y en las últimas 24 horas de -26, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.25%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.50% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 684 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 067 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
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
import json
data = {
"user": "Alice",
"age": 30,
"skills": ["Python", "Docker", "ML"],
"active": True,
"projects": {
"current": "Chatbot",
"next": "Data Pipeline"
}
}
pretty_json = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print(pretty_json)
Это особенно удобно при отладке, логировании или подготовке данных для API. Больше не нужно вручную настраивать pprint — просто используй json.dumps с параметрами indent и ensure_ascii!