es
Feedback
Python/ django

Python/ django

Ir al canal en Telegram

📈 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 59 764 suscriptores, ocupando la posición 2 217 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 234 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 59 764 suscriptores.

Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -525, y en las últimas 24 horas de -22, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.72%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.60% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 215 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 151 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 26.
  • 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 24 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.

59 764
Suscriptores
-2224 horas
-1417 días
-52530 días
Archivo de publicaciones
Mikrotik: Балансировка в КПСС и соблюдение скоростного режима В этой статье я хочу поделится своим решением балансировки с применением Классификатора по Сетевым Соединениям (Per Connection Classificator) и маркировкой трафика для QoS. Предисловие На просторах Хабра и интернета я встречал множество реализаций балансировки, включая и PPC, однако, в ряде этих реализаций, не во всех конечно, были моменты, совершенно дурацкого вида: Читать дальше → https://goo.gl/3eZ7B5

Алгоритм выбора location в Nginx Алгоритм выбора location обязателен к знанию при настройке nginx. Тем не менее, на официальном сайте nginx (на 2018 год) не сказано ни слова про алгоритм выбора в случаях, когда какие-то location'ы вложены друг в друга, а в статьях в интернете приводятся в корне неверные алгоритмы. Поэтому решил написать свою небольшую заметку. Если Вы не знали о том, что кроме спуска по дереву вложенных location nginx также делает и подъём по дереву, статья обязательна к прочтению. В статье также будет дан пример уязвимого конфига. Читать дальше → https://goo.gl/xDBFtu

Python + Memcached: Эффективное кэширование В данной статье проиллюстрированы простые техники, показывающие, как легко использовать memcached для ускорения производительности вашего приложение Python. Просто используя две базовые операции — “set” и “get”, вы можете ускорять поиск данных, или избегать перерасчета результатов снова и снова. При помощи memcached вы можете распределять кэш в большом количестве дистрибуторских узлов. Подробнее: https://python-scripts.com/memcached

Хочу как у YouTube Вы когда-нибудь задумывались как устроен ID видео на YouTube? Возможно, вы уже знаете/нашли ответ, но, как показали обсуждения на Stack Overflow, многие понимают эту технологию неправильно. Если вам интересно изучить что-то новое, добро пожаловать под кат. Читать дальше → https://goo.gl/5tQwBC

Распознавание объектов с помощью PowerAI Vision Разработчики программного обеспечения уже несколько лет активно работают с библиотеками машинного обучения, решая задачи компьютерного зрения и обнаружения объектов. Но реализация таких задач (а каждую модель машинного обучения необходимо спроектировать, развернуть, собственно обучить, настроить и установить) обычно требует глубоких знаний и навыков. С новым продуктом IBM PowerAI Vision Вы можете этого избежать. Этот продукт предоставляет интерфейс, в котором можно обучать, настраивать и тестировать свою собственную модель, не углубляясь в детали реализации машинного обучения. В этой инструкции я расскажу как использовать PowerAI Vision, чтобы обучить систему и создать готовый к использованию сервис REST API, который можно использовать для обнаружения и распознавания объектов в Ваших приложениях. Подробная инструкция https://goo.gl/NUXf7x

Swift Package Manager Вместе с релизом в open source языка Swift 3 декабря 2015 года Apple представила децентрализованный менеджер зависимостей Swift Package Manager. К публичной версии приложили руку небезызвестные Max Howell, создатель Homebrew, и Matt Thompson, написавший AFNetworking. SwiftPM призван автоматизировать процесс установки зависимостей, а также дальнейшее тестирование и сборку проекта на языке Swift на всех доступных операционных системах, однако пока его поддерживают только macOS и Linux. Если интересно, идите под кат. Читать дальше → https://goo.gl/u7C4cE

WebAssembly и манипуляции DOM Про WebAssembly в наше время слышали, я думаю, практически все. Если Вы не слышали, то на Хабре есть замечательный вводный материал об этой технологии. Другое дело, что очень часто можно встретить комментарии вида “Ура, теперь будем писать фронтенд на C++!”, “Давайте перепишем React на Rust” и прочее, прочее, прочее… Читать дальше → https://goo.gl/xAKgqu

7 грехов при работе с требованиями в предпроекте В прошлой части В прошлой части я анонсировал серию статей о работах аналитика в предпроекте. Там перечислялись проблемы, решения и некоторые принципы, о которых надо помнить при запуске ИТ-проекта. В новых частях цикла мы разберем все вопросы более подробно. Сегодня обсудим проблемы предпроекта, которые встречаются очень часто. Читать дальше → https://goo.gl/Nd8ut5

[Перевод] Перемены в Big Data, которые ждут нас в 2018 году Перевод: Мария Агеева, Binary District Рассказываем, что произойдёт с Big Data в ближайшее время, и ждём вас на курсах Big Data Business Weekend и Big Data for Data Engineers в Binary District. Читать дальше → https://goo.gl/AxaNze

Исследование защиты программы VoiceAttack Которая в итоге подкинула несколько приятных неожиданностей. Осторожно, под катом много скринов в хайрезе и не хайрезе, которые не убраны под спойлер ввиду их невероятной важности. А, ну и ещё там есть шутка про половые органы кентавров, но она тоже включена исключительно ради контекста. Читать дальше → https://goo.gl/cXyzr8

#python #pydigest Как же понедельник и без Python Дайджеста. Все самое интересное из Python мира в одном месте. В 214 выпуске вы найдете: - Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени… - Практическое введение в Scraping - Создание игр на Python 3 и Pygame: Части 1-5 - Python GUI Examples (Tkinter Tutorial) - Linux System Mining с Python - Xception: компактная глубокая нейронная сеть - Telegram бот для сложных квестов - Как мы выстраивали инфраструктуру данных в Wish - [Видео] Пишем нейронку в 15 строк для определения диабета - Infosec_Reference - набор материалов о безопасности - mocker - имитация Docker на Python - lanGhost - LAN Dropbox управляемый через Telegram - safeyaml - SafeYAML: A linter for YAML-favoured JSON и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/214/

#python #pydigest Как же понедельник и без Python Дайджеста. Все самое интересное из Python мира в одном месте. В 214 выпуске вы найдете: - Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени… - Практическое введение в Scraping - Создание игр на Python 3 и Pygame: Части 1-5 - Python GUI Examples (Tkinter Tutorial) - Linux System Mining с Python - Xception: компактная глубокая нейронная сеть - Telegram бот для сложных квестов - Как мы выстраивали инфраструктуру данных в Wish - [Видео] Пишем нейронку в 15 строк для определения диабета - Infosec_Reference - набор материалов о безопасности - mocker - имитация Docker на Python - lanGhost - LAN Dropbox управляемый через Telegram - safeyaml - SafeYAML: A linter for YAML-favoured JSON и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/214/

#python #pydigest #pirsipy Как же понедельник и без Python Дайджеста. Все самое интересное из Python мира в одном месте. В 214 выпуске вы найдете: - Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени… - Практическое введение в Scraping - Создание игр на Python 3 и Pygame: Части 1-5 - Python GUI Examples (Tkinter Tutorial) - Linux System Mining с Python - Xception: компактная глубокая нейронная сеть - Telegram бот для сложных квестов - Как мы выстраивали инфраструктуру данных в Wish - [Видео] Пишем нейронку в 15 строк для определения диабета - Infosec_Reference - набор материалов о безопасности - mocker - имитация Docker на Python - lanGhost - LAN Dropbox управляемый через Telegram - safeyaml - SafeYAML: A linter for YAML-favoured JSON и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/214/

Дайджест свежих материалов из мира фронтенда за последнюю неделю №299 (22 — 28 января 2018) Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него. Читать дальше → https://goo.gl/AvUG2J

Можно ли подготовиться к CCIE за год. Результаты проекта Второго октября 2015-го года мне в личку хабра пришло сообщение от старого дружани — Эмиля Гарипова — с предложением освещать подготовку его и ещё трёх коллег к сдаче CCIE на нашем сайте linkmeup. linkmeup открытый. Я очень быстро понял, что идея может выгореть только если сделать из подготовки шоу. Знаете, вроде «CCIE за стеклом» или «Пусть лабят с Эмилем Гариповы». Выкладывать прогресс, материалы, лабы, личные переживания. Приглашать к совместным размышлениям. Иначе никто не будет этого даже читать, и писать будет Эмиль в стол. Именно с такими вводными 12 ноября состоялась первая ключевая встреча экспертов: Эмиль Гарипов и Наташа Самойленко. Читать дальше → https://goo.gl/Vhfc2A

[Перевод] Python для обучения научной информатике: Моделирование систем массового обслуживания Аннотация В этой статье мы представляем методологию для начального освоения научной информатики, базирующейся на моделировании в обучении. Мы предлагаем многофазные системы массового обслуживания, как базис для изучаемых объектов. Мы используем Python и параллельные вычисления для реализации моделей, с предоставлением программного кода и результатов стохастического моделирования. Читать дальше → https://goo.gl/dxHQkh

[Перевод] Создание игр на Python 3 и Pygame: Часть 4 Это четвёртая из пяти частей туториала, посвящённого созданию игр с помощью Python 3 и Pygame. В третьей части мы углубились в сердце Breakout и узнали, как обрабатывать события, познакомились с основным классом Breakout и увидели, как перемещать разные игровые объекты. (Остальные части туториала: первая, вторая, третья, пятая.) В этой части мы узнаем, как распознавать коллизии и что случается, когда мяч ударяется об разные объекты: ракетку, кирпичи, стены, потолок и пол. Наконец, мы рассмотрим важную тему пользовательского интерфейса и в частности то, как создать меню из собственных кнопок. Читать дальше → https://goo.gl/9snEnc

Моделирование физических процессов на примере гидропривода в SimInTech В предыдущей статье (Конечные автоматы в SimInTech), было показано как создавать модель системы управления на основе конечных автоматов и получать из нее код Си, готовый для загрузки в контроллер. В качестве объекта управления была выбрана достаточно простая система нагреватель и была создана примитивная модель. Чем сложнее модель, объекта тем сложнее система управления и тем интереснее ее моделирования на стадии разработки. Основное назначение данного текста – показать как создавать модели в ПО SimInTech, зная математические уравнения физических процессов. В качестве примера использовались уравнения физических процессов в гидроприводе. По аналогии так же можно решать задачу с другими физическими процессами, уравнения которых нам известны. Читать дальше → https://goo.gl/o2RP3L

Telegram-бот для Redmine. Как упростить жизнь себе и людям В любой компании, использующей систему управления проектами и задачами, рано или поздно возникает желание объединить её с каким-нибудь популярным мессенжером для упрощения коммуникаций. Особенно если через эту систему идёт взаимодействие с клиентами. В статье речь пойдёт о том, как подружить Redmine с Telegram и при этом не поломать имеющиеся бизнес-процессы. Читать дальше → https://goo.gl/nTBQPM

Как устроен dtraceasm в JMH В последней версии Java Microbenchmark Harness (JMH) появился новый профайлер — dtraceasm, долгожданный порт perfasm на Mac OS X, который умеет показывать ассемблерный профиль Java-бенчмарка. Блиц-опрос показал, что не всем понятно, как в принципе возможно, получив на входе Java-метод, на выходе показать ассемблерный листинг скомпилированного метода с самыми горячими инструкциями, их распределением и небольшим профилем вида "А еще 5% времени виртуальная машина провела в методе Symbol::as_C_string(char*, int)". В процессе портирования perfasm выяснилось, что на самом деле™ все не очень сложно и появилось желание рассказать, как такой профайлер устроен. Для понимания статьи крайне желательно ознакомиться с JMH, например, посмотрев на примеры его использования. Читать дальше → https://goo.gl/E3vMCE