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 60 008 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 60 008 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -593, y en las últimas 24 horas de -19, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.90%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 140 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 078 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 @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 10 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 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
@sqlhubsudo pipx ensurepath
sudo pipx install borgmatic
borgmatic — это простая утилита на Python для резервного копирования данных с серверов и рабочих станций.
В процессе данные шифруются на стороне клиента.
Процесс создания бекапа удобно описывается в конфиге
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install POT
Библиотека POT предоставляет несколько методов решения оптимизационных задач, связанных с CV, c обработкой изображений и ещё с некоторыми задачами ML.
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@pythonl# pip install stegano
from stegano import lsb
secret = lsb.hide('image.png', 'очень секретный текст')
secret.save('secret_image.png')
print(lsb.reveal('secret_image.png'))
Вопрос на засыпку: как реализована такая возможность хранить текст в картинке?
Насколько легко детектировать такое сокрытие текста?
🖥 GitHub
@pythonlpip install stumpy
STUMPY — это масштабируемая библиотека для анализа временных рядов, которая позволяет решать многие задачи анализа временных рядов, вот некоторые из них:
— обнаружение паттернов
— обнаружение аномалий/выбросов
— обобщение и аппроксимация данных временных рядов
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install polars
1 июля 2024 года состоялся релиз открытой библиотеки для быстрой обработки данных Python Polars 1.0 на Rust и Python.
Этим мажорным выпуском разработчики подтвердили, что компоненты in-memory engine и API проекта Polars готовы к стабильной работе. Они убеждены, что Polars находится в том состоянии, когда это уже один из лучших проектов с открытым исходным кодом для быстрого моделирования данных, ориентированного на вертикальное масштабирование.
Планы на будущее проекта Python Polars: улучшение функциональности, масштабируемости и производительности. Выпуск первой основной версии отмечает момент времени, когда разделение между API и фактической реализацией достаточно стабильное, чтобы разработчики могли продолжать улучшать проект и поддерживать необходимую обратную совместимость.
Также в планах разработчиков проекта: поддержка right join и non-equi join, расширенная поддержка метаданных, поддержка re-ordering optimization и расширенная поддержка SQL.
🖥 GitHub
@pythonlpip3 install aurora-ssg
• Github
@pythonlfrom PIL import Image, ImageFilter
def blur_image(image_path, output_path, radius):
image = Image.open(image_path)
blurred_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))
blurred_image.save(output_path)
blur_image('cat.jpg', 'cat_out.jpg', 3)
Image.open('cat_out.jpg')
🟡 Вообще, библиотека PIL имеет массу возможностей и отличную документацию
@pythonlpip install "napari[all]"
napari предназначен для просмотра, аннотирования и анализа сложных многомерных изображений, текстур и т.д. Построен на базе Qt (для графического интерфейса), vispy (для производительного рендеринга на базе GPU) использует numpy и scipy.
🖥 GitHub
🟡 Доки и галлерея
@pythonlgit clone https://github.com/danswer-ai/danswer.git
cd danswer/deployment/docker_compose
docker compose -f docker-compose.dev.yml -p danswer-stack up -d --pull always --force-recreate
Danswer — это как ChatGPT, как если бы у него был доступ к уникальным знаниям вашей команды.
Danswer может использовать любую LLM по выбору; его можно развернуть где угодоно и в любом масштабе — на ноутбуке, в локальной сети или в облаке.
Danswer полностью open-souce и спроектирован как модульная и легко расширяемая система.
Danswer позволяет извлекать внутренние знания команды из таких хранилищ, как Google Drive, например.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlgit clone https://github.com/searxng/searxng.git searxng
cd searxng
sudo -H ./utils/searxng.sh install all
SearXNG — это свободный метапоисковый движок, объединяющий результаты различных поисковых сервисов и баз данных; не собирает и не отслеживает конфиденцильные данные пользователей
Быстрый старт с Docker:
docker run --rm \
-d -p 8080:8080 \
-v "${PWD}/searxng:/etc/searxng" \
-e "BASE_URL=http://localhost:8080/" \
-e "INSTANCE_NAME=my-instance" \
searxng/searxng
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
