Python/ django
Ir al canal en Telegram
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 58 396 suscriptores, ocupando la posición 2 244 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 292 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 396 suscriptores.
Según los últimos datos del 03 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -242, y en las últimas 24 horas de -32, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.00%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.06% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 501 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 784 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- 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 04 noviembre, 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.
58 396
Suscriptores
-3224 horas
-1807 días
-24230 días
Archivo de publicaciones
58 387
58 387
🖥 Awesome Python Awesome: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources.
Репозиторий Github, содержащий список кураорских фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python.
Если вы не знаете, какую библиотеку или инструмент использовать для своего проекта, это ваш гид 👇.
▪Github
@pythonl
58 387
58 387
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 2-3 марта — Fast Track для Python- и Go-разработчиков, офер за 2 дня в команды Финтеха Яндекса.
Зарегистрироваться
58 387
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 2-3 марта — Fast Track для Python- и Go-разработчиков, офер за 2 дня в команды Финтеха Яндекса.
Зарегистрироваться
58 387
🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉
Сегодня — день рождения Python.
Наше му любимому языку программирования программирования исполнилось 33 года.
Python остается одним из самых популярных языков программирования. По исследованию JetBrains, в 2023 году Python хотя бы раз использовали 54% разработчиков. Популярнее только JavaScript.
Лайк за
Python.
@pythonl58 387
🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉
Сегодня — день рождения Python.
Наше му любимому языку программирования программирования исполнилось 33 года.
Python остается одним из самых популярных языков программирования. По исследованию JetBrains, в 2023 году Python хотя бы раз использовали 54% разработчиков. Популярнее только JavaScript.
Лайк за
Python.
@pythonl58 387
ХОЧЕШЬ ПОВЫШЕНИЕ В 2024 ГОДУ? 😎🔥
Согласно опросу, проведенному компанией Solo.io в 2022 году, на текущий момент 85% организаций переводят свои IT-системы на микросервисную архитектуру.
Но специалистов, которые глубоко понимают все тонкости и нюансы микросервисной архитектуры не так-то много.
Самое время разобраться в микросервисной архитектуре и стать более востребованным специалистом.
🚀 Стартуем 26 февраля.
Курс ведет действующий архитектор Кирилл Ветчинкин. Он успешно реализовал проекты с применением микросервисов для Мегафона, Теле2, ВСS Brокer, СберМаркет. Постоянный спикер крупных IT-конференций.
На курсе вы:
📌 Изучите и отработаете более 20 паттернов микросервисной архитектуры
📌 Познакомитесь c Domain Driven Design
📌 Научитесь декомпозировать систему на микросервисы с помощью Event Storming и DDD
Полная программа ТУТ https://microarch.ru/?utm_source=posev&utm_medium=erid%2VtzqwsLbJh&utm_campaign=1
А самое главное — будет поддержка от эксперта, чат с одногруппниками и интересное практическое задание. Сертификат об участии по итогам прохождения курса.
Курс ориентирован на системных аналитиков и разработчиков, которые хотят больше погрузиться в архитектуру современных IT систем.
Узнай больше о курсе 👉 https://microarch.ru/?utm_source=posev&utm_medium=erid%2VtzqwsLbJh&utm_campaign=1
Реклама. ИП Ветчинкин К.Е. ИНН: 773376451099 Erid: 2VtzqwsLbJh
58 387
🖥 Python 3.13.0 Alpha 4 теперь доступен для скачивания
https://www.python.org/downloads/release/python-3130a4/
@pythonl
58 387
🖥 pprofile + matplotlib = Python program profiled as an awesome heatmap.
Профилирование позволяет оценить время, затрачиваемое на выполнение отдельных операций в программе.
Профилирование можно выполнять как для всего кода, так и для его фрагментов, но просмотр #данных в табличном виде не очень информативно.
Было бы здорово, если бы вы могли увидеть распределение времени работы вашего кода в виде тепловой карты?
Вот тут-то и пригодится pyheat.
Pyheat предоставляет построчное время выполнение кода в виде цветной карты. Pyheat можно установить из PyPl с помощью команды
pip install py-heat
Для построения карты нужно использовать файл с кодом в качестве аргумента функции PyHeat:
ph = PyHeat('merge_sort.py')
ph.create_heatmap()
ph.show_heatmap()
@pythonl58 387
🖥 Web2pdf: CLI to convert Webpages to PDF
Web2pdf — это полезный инструмент командной строки, который позволяет конвертировать веб-страницы в файлы PDF.
Он поддерживает пакетное преобразование, позволяя конвертировать несколько веб-страниц одновременно.
Вы можете настраивать стиль своих PDF-файлов с помощью CSS, включая шрифты и цвета фона.
git clone https://github.com/dvcoolarun/web2pdf.git
▪Github
@pythonl58 387
58 387
🖥 Django HTMX Components: They are meant to be copy-pasted into your project and customized to your needs.
Это коллекция компонентов для
Django и htmx. Они готовы к работе и предназначены для переноса в ваш проект и настройки под ваши нужды.
Они написаны простыми и понятными, чтобы вы могли легкоприменить их и понять как они работают, и модифицировать их под свои нужды.
▪Github
@pythonl58 387
🖥 With shlex you can split string by words and keep words together that are in double quotes.
Что делать, если вам нужно разделить боьшую строку по словам, но при этом сохранить вместе слова, заключенные в двойные кавычки?
Попробуйте модуль shlex, еще одну жемчужину стандартной библиотеки #Python 🐍 😍.
@pythonl
58 387
Приглашаем на Infra Meetup #3 — митап про надежность от Яндекс Такси и Техплатформы Екома и Райдтеха
На митапе поделимся тремя докладами об инструментах надежности в Такси, платформе биллинга Екома и Райдтеха и возможностях фреймворка userver для поддержания отказоустойчивости. В конце митапа участников ждет нетворкинг и экскурсия по питерскому офису.
Формат: офлайн или онлайн
Место встречи: Санкт-Петербург, БЦ «Бенуа»
Дата и время: 29 февраля, 18:00
Бесплатно. Количество офлайн мест ограничено. Регистрация обязательна
Подробнее
Реклама. ООО "Яндекс.Такси", ИНН: 7704340310
58 387
58 387
🖥 Microsearch is a minimal Python search engine designed for simplicity and efficiency.
Microsearch - это минималистичная поисковая система на Python, созданная для простой и эффективной работы.
Проект позволяет пользователям выполнять поиск с помощью Python, а также предоставляет возможность развернуть FastAPI-приложение с энжпоинтом и веб-сайтом для удобства пользователей.
Проект был разработан для того, чтобы предоставить пользователям простой способ развертывания собственной поисковой системы и поиска документов в любимых блогах. Проект включает в себя скрипт для асинхронной загрузки всех постов из серии RSS-каналов.
git clone https://github.com/alexmolas/microsearch.git
▪Github
@pythonl58 387
🖥 Fabric is a high level Python library designed to execute shell commands remotely over SSH, yielding useful Python objects in return.
Вам когда-нибудь приходилось выполнять удаленные команды с помощью #Python?
Пакет fabric значительно упрощает подобные задачи. На картинке пример запуска docker на удаленном сервере.
▪ Github
@pythonl
