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 59 007 suscriptores, ocupando la posición 2 174 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 227 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 007 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -219, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.21%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.57% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 665 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 105 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 24.
- 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 03 septiembre, 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.
docker run -t --rm -v $(pwd):/src:delegated kapicorp/kapitan -h
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Пример использования Kapitan
@pythonlpip install django-unfold
poetry add django-unfold
Unfold — это тема для админки Django, которая позволяет добавить удобные для администратора функции.
🖥 GitHub
🟡 Посмотреть админку вживую
@pythonldocker run -d --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 quay.io/tembo/pg16-pgmq:latest
▪ GitHub
#python #PostgreSQL #pgmq #MessageQueues
@pythonlpipx run crawlee create my-crawler
🖥 Github
@pythonlbrew install gitguardian/tap/ggshield
Также ggshield позволяет выявить нарушения безопасности и 70+ типов неправильно написанных конфигов в подходе IaaC.
Для сканирования репозитория достаточно просто выполнить:
ggshield secret scan repo /path/to/your/repo🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl
pip install tach
▪ Github
@pythonl$ pip install colour-science
Colour позволяет просто работать с цветами/палитрами и т.д.
К примеру, вот команда для построения спектра видимого света:
import colour
colour.plotting.colour_style()
colour.plotting.plot_visible_spectrum()
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install django-unicorn
Django Unicorn плавно расширяет Django за пределы его базовых возможностей, не заставляя переделывать готовое приложение.
С помощью Django Unicorn можно легко добавлять в свои шаблоны фронтенд-взаимодействия, не отказываясь от Django.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install open3d
Open3D — это open-source библиотека, которая поддерживает быструю разработку ПО, работающего с 3D-данными.
Фронтенд Open3D предоставляет набор тщательно отобранных структур данных и алгоритмов на языках C++ и Python. Бэкэнд высоко оптимизирован и настроен на распараллеливание.
Основные возможности Open3D:
— поддержка структур 3D-данных
— алгоритмы обработки 3D-данных
— реконструкция сцены
— Выравнивание поверхностей
— 3D-визуализация
— рендеринг с учётом физики (PBR)
— поддержка машинного 3D-обучения с помощью PyTorch и TensorFlow
— ускорение GPU для основных 3D-операций
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install numpy mediapipe supervision pillow
В целом ничего сложного, нам понадобятся библиотеки numpy, mediapipe, supervision и pillow
Пробуйте)
@pythonlpip install robyn
Robyn — это очень быстрый веб-фреймворк, который объединяет асинхронные возможности Python и скорость Rust для создания высокопроизводительных веб-приложений. Быстрое построение проектов, удобное использование и надежная поддержка плагинов.
Robyn отличается от остальных фреймворков.
Обычно для запуска какого-то фреймворка нужен WSGI/ASGI-сервер: Gunicorn, uWSGI или Uvicorn, например. У Robin этого нет. Сразу идет рантайм, написанный на Rust, который реализует WSGI-сервер. С помощью PyO3 он интегрируется с Python и вызывает его функции.
Robyn делает разбор и роутинг запроса на Rust, что ожидаемо работает быстро
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl