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.
wget https://github.com/dormant-chicken/sortty/releases/latest/download/sortty.tar.gz
tar -xzvf sortty.tar.gz
cd sortty/
chmod +x install.sh
./install.sh
Пример использования:
sortty --algorithm insertion --text --bar_character o
🖥 GitHub
@pythonlpip install testcontainers[postgres] (postgres как пример)
Testcontainers — это библиотека тестирования, которая позволяет писать тесты с использованием реальных зависимостей с помощью контейнеров Docker.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install pyftpdlib
pyftpdlib — это библиотека для создания FTP-серверов;
она предоставляет высокоуровневый интерфейс для простого написания эффективных, масштабируемых и асинхронных FTP-серверов на Python
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install pyarmor
Pyarmor — это CLI утилита для обфускации Python-скриптов и не только
Особенности Pyarmor:
— Обфусцированные скрипты имеют всё тот же формат .py, что позволяет без проблем использовать их вместо оригинальных файлов
— Pyarmor предлагает несколько способов обфускации скриптов, так что можно выбрать между безопасностью и производительностью.
— Функции, методы и классы, переменные и аргументы также переименовываются.
— Pyarmor преобразует некоторые функции Python в функции C и компилирует их в машинные инструкции для необратимой обфускации.
— Pyarmor может дополнительно защищать обфусцированные скрипты с помощью Themida (доступно только для Windows).
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://exaloop.io/install.sh)"
# codon run my_code.py
Типичное ускорение, достигаемое при помощи Codon, составляет порядка 10-100 или более раз, на одном потоке.
Производительность Codon обычно находится на одном уровне с C/C++ (иногда даже превосходит его).
Также Codon поддерживает встроенную многопоточность, что может привести к многократному увеличению скорости.
Для полноты картины стоит упомянуть, что Codon позволяет скомпилировать не любой код Python, некоторые функции просто невозможно скомпилировать таким образом.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install twisted
Twisted — это event-driven фреймворк для веб-приложений, поддерживающий Python 3.6+.
Twisted включает в себя разные модули, вот некоторые:
— twisted.web: HTTP-клиенты и серверы, шаблонизатор HTML и WSGI-сервер
— twisted.conch: SSHv2 и Telnet клиенты и серверы, а также эмуляторы терминалов
— twisted.words: клиенты и серверы для IRC, XMPP и других IM-протоколов
— twisted.mail: клиенты и серверы IMAPv4, POP3, SMTP
— twisted.positioning: инструменты для взаимодействия с NMEA-совместимыми GPS-приемниками
— twisted.names: DNS-клиент и инструменты для создания собственных DNS-серверов
— twisted.trial: фреймворк для модульного тестирования, который хорошо интегрируется с кодом на основе Twisted
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install zarr
Zarr предоставляет классы и функции для работы с N-мерными массивами, которые ведут себя как массивы NumPy, но данные в них разделены на чанки и каждый чанк сжат. Если кто знаком с HDF5, то массивы Zarr предоставляют аналогичную функциональность, но они удобнее.
Также, в отличие от HDF5, Zarr отличается лучшей поддержкой многопоточности.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install piccolo
piccolo playground run
Piccolo — это быстрый, простой в освоении ORM и конструктор запросов.
Особенности Piccolo:
— поддержка sync и async
— встроенная платформа для тестирования запросов
— отлично интегрируется с iPython и VSCode
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub