Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 60 010 suscriptores, ocupando la posición 2 209 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 256 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 010 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -595, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.31% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 148 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 986 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 junio, 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 gensim
Gensim может использоваться индексации документов и поиска сходства в больших текстах.
Особенно актуальным Gensim будет для специалистов по обработке естественного языка (NLP) и информационному поиску.
🖥 GitHub
@pythonlpip3 install "sqlglot[rs]"
SQLGlot может использоваться для форматирования SQL или перевода между 21 различными диалектами, в том числе DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake и BigQuery. Он предназначен для чтения широкого спектра входных данных SQL и вывода синтаксически и семантически корректного SQL на целевых диалектах.
SQLGlot — это очень полный общий парсер SQL с надежным набором тестов. Он также достаточно производителен (за счёт токенизатора на Rust) и при этом написан исключительно на Python.
Вы можете легко настраивать парсер, анализировать запросы, обходить деревья выражений и программно создавать SQL.
Синтаксические ошибки подсвечиваются, несовместимость диалектов отображается, однако SQLGlot не стремится быть валидатором SQL, поэтому он может не обнаружить некоторые синтаксические ошибки.
🖥 GitHub
@pythonlpip install archivebox
ArchiveBox — open-source инструмент, написанный на Python, который позволяет архивировать публичный и частный веб-контент, сохраняя контроль над своими данными.
Зачем? Без активных усилий по сохранению все, что есть в интернете, в конечном итоге исчезает или деградирует. Archive.org отлично справляется с ролью централизованного сервиса, но сохраняемые URL должны быть публичными, и они не могут сохранять все типы контента.
ArchiveBox принимает URL-адреса/историю браузера/закладки/Pocket/Pinboard/..., позволяет сохранять HTML, JS, PDF, медиа и многое другое
🖥 GitHub
@pythonlimport'ы, по умолчанию, выполняются во время загрузки скриптов. Это не всегда хорошо: представим себе CLI-утилиту с 2 командами:
$ ./utility.py --help ./utility.py usage: * --help Shows this message * hard_work Does all the work $ ./utility.py hard_work Importing the universe... Looking for stars*... Done!1 команда показывает документацию, 2 — делает что-то полезное. Если для одной из команды требуются некие импорты (возможно тяжёлые), они будут выполняться для всех команд, даже если они там не нужны. Это сказывается на времени запуска скрипта. 🟡Посмотреть, какие импорты выполняются при запуске скрипта можно с помощью встроенного профайлера:
$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help import time: self [us] | cumulative | imported package import time: 1000 | 1000 | the_universe import time: 2000 | 2000 | stars ...Для чтения таких файликов рекомендую использовать tuna, визуализатор профайлов:
$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help 2> import.log
$ tuna import.log
🟡Что делать с такими импортами, которые нужны не всегда? Использовать ленивые импорты!
▶️ Подробнее про ленивые импорты
@pythonlpip install httpx
HTTPX — это полнофункциональная библиотека HTTP-клиента для Python. Она включает в себя интегрированный клиент командной строки, поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2, а также предоставляет API синхронизации и асинхронизации.
🖥 GitHub
@pythonlpip install typer
CLI-приложения получаются простые и в использовании, и в создании
Библиотека активно использует Python type hints.
Typer — это также инструмент командной строки для запуска скриптов, автоматически преобразующий их в CLI-приложения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install -U phidata
А вот пара примеров AI-веб-приложений, созданных с помощью Phidata:
🟡 PDF AI — обобщает и отвечает на вопросы из PDF-файлов
🟡 ArXiv AI — отвечает на вопросы о статьях ArXiv, используя ArXiv API
🟡 HackerNews AI — обобщает истории, пользователей и делится тем, что нового на HackerNews
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlheapq, deque, ...
— работа со строками
— операции над списками
🔥 Шпаргалка
@python_job_interviewfree-threaded build mode, который отключает глобальную блокировку интерпретатора (GIL), циклический сборщик мусора теперь стал более инкрементальным, также там включен модифицированный mimalloc, внесены новые дополнения к типизации и другие изменения, включая исправление ранее обнаруженных ошибок.
@pythonl
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
