Python/ django
Ir al canal en Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más
Red:📈 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 59 009 suscriptores, ocupando la posición 2 162 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 185 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 009 suscriptores.
Según los últimos datos del 31 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -263, y en las últimas 24 horas de 40, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.38%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.44% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 762 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 030 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 21.
- 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 01 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.
59 009
Suscriptores
+4024 horas
-177 días
-26330 días
Archivo de publicaciones
59 005
👩💻 В этом видео вы узнаете, как создавать потрясающие графические интерфейсы Python всего за 10 минут с помощью перетаскивания. Вы будете использовать дизайн из Figma и превращать его в работающий код Python с помощью пакета tkinter Designer, что сэкономит вам часы ручного позиционирования элементов GUI!
🌟 Вы также узнаете, как превратить ваш графический интерфейс Python в исполняемый файл с помощью PyInstaller, чтобы он мог работать на любом компьютере без необходимости установки Python
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
59 005
+9
✔️ GitHub выпустили свой ежегодный отчет об индустрии опенсорса.
— В связи с развитием ИИ-ассистентов разработчики активно переходят с JavaScript на Python;
— За 2024 год команды внесли 5,2 миллиарда изменений в 518 миллионов проектов;
— Ожидается, что к 2028 году Индия превзойдет США по числу разработчиков;
— Благодаря доминированию Python использование Jupyter Notebooks увеличилось почти вдвое (+92%).
— 6 место по количеству разработчиков на GitHub заняла Россия.
📌 Полный отчет
@pythonl
59 005
+2
👩💻 Pdf-extract-API
Этот Python проект представляет собой инструмент для преобразования изображений и PDF-документов в текст в формате Markdown и JSON с высоким уровнем точности.
💡 Поддерживаются табличные данные и математические формулы.
В основе проекта лежит использование FastAPI, а для асинхронной обработки задач применяется Celery.
Для кэширования результатов оптического распознавания символов (OCR) используется Redis.
В проекте реализованы разные методы конвертации, среди которых Marker, Surya-OCR и Tesseract. Также предусмотрена функция удаления персональных данных.
✔️ Установка:
git clone https://github.com/CatchTheTornado/pdf-extract-api.git
cd pdf-extract-api
🖥 Код
@pythonl59 005
👩💻 Sudoku-in-python-packaging — необычный проект, который показывает, как использовать менеджеры пакетов Python для решения судоку: каждая ячейка представляется как зависимость sudoku_{x}_{y}, где версия (1–9) соответствует числу в ячейке. CSV-файл судоку конвертируется в requirements.in, и пакетный менеджер решает зависимости, что формирует решение
🖥 Github
@pythonl
59 005
🔥 Курс по Python от Microsoft!
🌟 Курс включает основные темы, такие как работа с типами данных, функциями, циклами и ООП в Python, а также небольшие проекты, вроде создания веб приложения с использованием Flask . Этот курс рассчитан на новичков в Python. Курс переведён на русский язык, что также упрощает понимание для новичков!
#курс #python #flask
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
59 005
🖥 json_repair — Python-библиотека для восстановления некорректного JSON. Она полезна при работе с данными, возвращаемыми языковыми моделями (LLM), которые часто могут возвращать неполные или некорректно форматированные JSON-строки
🌟 Библиотека исправляет эти ошибки автоматически, добавляя недостающие скобки, кавычки и исправляя простые синтаксические ошибки, сохраняя при этом контент
▪️GitHub
@pythonl
59 005
Какие известные фестивали проходят в октябре?
Конечно же OTUS FEST!
Присоединяйтесь к трёхдневному IT-фестивалю.
Вас ждут 9 спикеров, мастер-классы, полезные знакомства и разбор интересных случаев из практики. Мы обсудим темы, которые волнуют IT-индустрию, поделимся технологическими хитростями, ответим на ваши вопросы.
Вы узнаете:
- На что обращать внимание при выборе фреймворков?
- С чего начать импортозамещение в ИБ?
- Как подходить к описанию архитектуры на разных уровнях?
- Как разработать стратегию тестирования, которая действительно работает?
- Чего ждать от революции в большой языковой модели?
- Чем «импортозаместить» Nginx?
- Куда движется российский геймдев?
- Какие важные тренды появились в HR за последние годы?
- Что делать аналитикам, чтобы их не заменил ИИ?
Ждём всех, кто работает с информационными технологиями.
Будет круто.
29, 30, 31 октября: можете выбрать любой удобный день или все три сразу.
Участие бесплатное
Записаться на OTUS FEST - https://otus.pw/RaGl/?erid=LjN8KMnrb
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
59 005
👩💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.
🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:
🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!
💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения
🔐 Лицензия: MIT
▪️Github
@pythonl
59 005
Прими участие в «Хакатоне по разработке кибериммунных технологий 3.0» от «Лаборатории Касперского» с призовым фондом 1 000 000 рублей!
Регистрация на хакатон открыта до 15 ноября: https://cnrlink.com/cyberimmunehack3pydj
Приглашаем разработчиков, аналитиков, архитекторов ПО, экспертов по информационной безопасности и студентов программирования и кибербезопасности. Участвуй индивидуально или в команде до 5 человек.
Тебе предстоит разработать систему удалённого управления автомобилем для каршеринга, устойчивую к кибератакам. Специальных знаний в автомобильной отрасли не требуется — задача будет понятна всем, независимо от опыта.
Это твой шанс прокачать навыки в кибербезопасности и пообщаться с экспертами «Лаборатории Касперского».
Ключевые даты:
• 15 октября – 15 ноября – регистрация участников
• 8 ноября – митап с экспертами и игра «Огнеборец»
• 15 ноября – старт хакатона
• 17 ноября – дедлайн загрузки решений
• 22 ноября – подведение итогов и объявление победителей
Регистрируйся, прояви себя и внеси вклад в безопасность каршеринговых сервисов: https://cnrlink.com/cyberimmunehack3pydj
Реклама. АО «Лаборатория Касперского». ИНН 7713140469. erid: LjN8KUDDG
59 005
🖥 Austin: A Frame Stack Sampler for CPython
Сэмплер кадров для CPython.
Возможно это самый лучший профилировщик для Python.
Он кроссплатформенный, используя, вам не нужно изменять профилируемый код, а его выходные данные можно передавать непосредственно в flamegraph.pl.
Он работает для CPython и написан на чистом C.
▪️Github
@pythonl
59 005
59 005
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/python_job_interview
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
59 005
59 005
Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно за универсальность и простоту разработки компании и профессионалы любят Python.
Как освоить этот язык программирования, рассказывают на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик». На нём вы:
- Освоите все инструменты и технологии, необходимые для работы.
- Научитесь разрабатывать веб-приложения и API, работать с базами данных, настраивать сервера и тестировать код.
- Добавите в портфолио 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне.
Получите скидку по промокоду PRINT(45)
После курса вы сможете стать крепким backend-разработчиком и попасть на стажировку в «Самолёт». А если вдруг решите сменить направление, Python станет надёжной базой для аналитики и машинного обучения. Постройте карьеру в IT
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5xfsDyJ
59 005
👩💻 Простая шпаргалка по работе с функциями Pandas для Data Science!
🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!
@pythonl
59 005
🖥 Hallo2:Long-Duration and High-Resolution Audio-driven Portrait Image Animation
Python-проект для портретной анимации с длительной продолжительностью и высоким разрешением.
▪ GitHub: https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2
▪ Проект: https://fudan-generative-vision.github.io/hallo2/#/
@pythonl
59 005
🖥 Справочник FastAPI – Как разрабатывать, тестировать и развертывать API!
🌟 После прочтения этого краткого руководства вы сможете разработать API администрирования курса с использованием FastAPI и MongoDB. Вы не только будете писать API, но и тестировать и контейнеризировать приложение
🌟 В этом пошаговом проекте вы создадите бэкэнд-систему Python с использованием FastAPI, быстрого веб-фреймворка и базы данных MongoDB для хранения и поиска информации о курсе
🌟 Система позволит пользователям получать доступ к сведениям о курсе, просматривать главы, оценивать отдельные главы и составлять общие рейтинги
💡 Проект предназначен для разработчиков Python с базовыми знаниями программирования и некоторыми знаниями NoSQL. Знакомство с MongoDB, Docker и PyTest не требуется
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
59 005
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума.
Зарегистрироваться
59 005
+9
🖥 Python 3.12 против Python 3.13 – сравнение производительности
В этой статье описываются результаты тестирования производительности Python 3.13 по сравнению с Python 3.12. В общей сложности было проведено 100 различных тестов на компьютерах с процессорами AMD Ryzen серии 7000 и Intel Core 13-го поколения для настольных компьютеров, ноутбуков и мини-ПК.
Все тесты были выполнены на компьютерах с Windows 11 с использованием библиотеки pay performance 1.11.0 на Python 3.12.7 и Python 3.13.0 (обе 64-разрядные версии).
Результат показывает, что Python 3.13 имеет лучшие показатели по производительности по сравнению с Python 3.12 в следующих тестах: asyncio_tcp_ssl (в 1,51 раза быстрее), async_tree_io_tg (в 1,43 раза быстрее), async_tree_eager_io (в 1,40 раза быстрее). Однако вы можете заметить снижение производительности в некоторых тестах, особенно в покрытие кода (в 3,85 раза медленнее), regex_v8 (в 1,26 раза медленнее), telco (в 1,19 раза медленнее).
🔗 Подробные тесты
@pythonl
