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 58 418 suscriptores, ocupando la posición 2 246 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 302 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 418 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -225, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.05% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 581 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 781 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
- 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 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.
docker run -p 80:80 -p 443:443 -p 3000:3000 -e ACCEPTED_TERMS=true -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /captain:/captain caprover/caprover
# ...подключение домена
npm install -g caprover
caprover serversetup
CapRover — это очень простой в использовании менеджер развертывания приложений/баз данных и веб-серверов для NodeJS, Python, PHP, ASP.NET и т.д. приложений
CapRover очень быстрый и надёжный; под капотом использует Docker, nginx, LetsEncrypt и NetData
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Посмотреть демо (пароль captain42)
@pythonl<photos> — реальная папка с фотографиями):
docker run -v <photos>:/var/lib/librephotos/photos/ -v <thumbnails>:/var/lib/librephotos/data/protected_media -v <logs>:/var/log/librephotos/ -v <db>:/var/lib/postgresql/data -p 3000:80 -d reallibrephotos/singleton
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install bm25s
▪ Github
@pythonlpip install scapy
Утилита позволяет создавать инструменты для сканирования сети и осуществления сетевых атак.
Scapy может заменить такие инструменты как hping, arpspoof, arp-sk, arping, p0f и даже некоторые части Nmap, tcpdump и tshark.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install sh
Может кто не знает, но существует sh — полноценная замена подпроцесса для Python 3.8 - 3.11 и PyPy, которая позволяет вызывать любую программу так, как если бы она была функцией, наподобие:
from sh import ifconfig
print(ifconfig("eth0"))
Очень удобно для некоторых задач DevOps
При этом:
— sh — это не набор системных команд, реализованных на Python
— sh опирается на различные системные вызовы Unix и работает только на Unix-подобных операционных системах - Linux, macOS, BSD и т. д. В частности, Windows не поддерживается.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install rio-ui
Rio привносит в Python компоненты в стиле React.
Можно выбирать из множества встроенных компонентов и комбинировать их для создания своих собственных компонентов, а потом строить из тех свои приложения
Готовые приложения, созданные с помощью Rio могут работать как локально на вашей машине, так и в Интернете.
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры готовых веб-приложений
@pythonlconda create -n PhySO python=3.8
conda activate PhySO
git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO
cd PhySO
conda install --file requirements.txt
pip install -e .
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@pythonlpip install vedo
vedo может работать как с полигональной сеткой, так и с облаком точек, отлично интегрируется с другими библиотеками
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@pythonl.dll из .go-файлов, и именно эти .dll уже вызываются из Python с помощью ctypes
Существуют и другие способы вызова Go из Python, такие как SWIG, например. В этом гайде рассматривается ctypes, потому что он не имеет дополнительных зависимостей и прост в освоении.
📎 Как вызывать Go из Python
@pythonlpip install litestar
Litestar предлагает проверку данных, внедрение зависимостей, интеграцию с ORM, примитивы авторизации и многое другое, что необходимо для запуска приложений в работу.
Простой пример использования Litestar:
from litestar import Litestar, get
@get("/")
async def hello_world() -> str:
return "Hello, world!"
app = Litestar([hello_world])
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl