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
📈 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 58 378 suscriptores, ocupando la posición 2 248 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 301 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 378 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -248, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.91%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.11% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 452 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 813 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 17.
- 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 05 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.
58 378
Suscriptores
-1024 horas
-1547 días
-24830 días
Archivo de publicaciones
58 378
Добрый день, коллеги! Есть нестандартный вопрос для нашей группы. Прошу простить, если все и так лежит на поверхности :(
Вопрос касательно Git.
Разрабатываю проект на двух ПК, на ноутбуке и на домашнем компе. Проект лежит на Pythonanywhere.
Какими гит - командами нужно пользоваться, чтобы актуально поддерживать последнюю версию проекта на разных машинах?
Допустим, последняя версия закоммичена на ГитХабе. Далее мне нужно сделать клоны на локальные компьютеры? А потом как осуществлять постоянную "пересылку" последней версии на компьютеры и обратно, в нужный момент?
Спасибо огромное за помощь, ребята!
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
[Из песочницы] Самотестируемая система с оповещениями на Laravel + Bitbucket + HipChat
В этой статье я расскажу, как можно оперативно настроить автоматическое стягивание нового кода на тестовый сервер вашего laravel-приложения, автозапуск тестов и оповещение о результате в соответствующий корпоративный чат. А также отлавливание новых ошибок в laravel.log
Читать дальше → https://goo.gl/U58XaV
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
#python #pydigest
Прошлая неделя в Python мире была насыщенная - прошел PiterPy, выложили видео с Moscow Python Conf. Но и это далеко не все.
Все самое свежее считайте в Python Дайджест.
В 202 выпуске вы найдете:
- [Видео] Доклады с Moscow Python Conf
- О разработке одного desktop-приложения на Python
- Народный мониторинг ESP8266 MQTT Micropython
- Телеграм-бот для домашнего видео-наблюдения из подручных материалов
- Строим свой blockchain. Часть 2 — синхронизация нод
- Строим 3D принтер с Python
- statically - компирилуем функцию в cython используя один декоратор
- Skulpt: client side Python
- Django bugfix release: 1.11.7
- Pandas 0.21
- PyCharm 2017.2.4
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/202/
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Подскажите, пожалуйста, пытаюсь создать большое количество объектов анимации ax.plot( ). Как сделать это, не задавая каждую анимацию отдельно, например ax1.plot(), ax2.plot(), ... , ax100.plot().
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
#python #pydigest #pirsipy
Прошлая неделя в Python мире была насыщенная - прошел PiterPy, выложили видео с Moscow Python Conf. Но и это далеко не все.
Все самое свежее считайте в Python Дайджест.
В 202 выпуске вы найдете:
- [Видео] Доклады с Moscow Python Conf
- О разработке одного desktop-приложения на Python
- Народный мониторинг ESP8266 MQTT Micropython
- Телеграм-бот для домашнего видео-наблюдения из подручных материалов
- Строим свой blockchain. Часть 2 — синхронизация нод
- Строим 3D принтер с Python
- statically - компирилуем функцию в cython используя один декоратор
- Skulpt: client side Python
- Django bugfix release: 1.11.7
- Pandas 0.21
- PyCharm 2017.2.4
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/202/
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Коллеги, а с фреймворком Pyramid кто-нить работал? Может есть что-то наподобие хотя бы Лутца, но по пирамиде?
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Гибкая система управления доступом на уровне объектов-записей
Привет всем!
В проектах, основанных на Джанго, часто хочется использовать гибкое управление доступом на уровне записей (объектов), когда разные пользователи имеют, или наоборот, не имеют доступ к отдельным объектам в рамках одной и той же модели.
Я хочу рассказать, какая именно политика доступа к данным требовалась в нашем проекте, почему не нашлось подходящей готовой системы и как появилась новая система управления доступом на уровне записей.
Для наиболее дотошных, далее приведены детали устройства системы, ее внутренней логики и порядка обращения с ней. Читать дальше → https://goo.gl/Mtvav4
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
#k0d #python
Доклад с #EuroPython 2016 о том, стоит ли переходить на #Golang
Golang от k0d: [club56780899|Golang k0d]
print("[club8056712|Python k0d]") # 🤓
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Как вам идея трёхдневных выходных? Кажется, то, что доктор прописал. ТОП-10 статей недели вышел хардкорным, тут есть, с чем поразбираться. А ещё можно порефлексировать, глядя на картинку с коротким смыслом — «жиза». Хотя у программистов вроде не всё так плохо. А вам удаётся находить время на жизнь или только работа, только хардкор? https://goo.gl/Cvdfkj
— Реализация «Тетриса» в игре «Жизнь» https://goo.gl/2Qj3nF
— Взлом Bitcoin по телевизору: обфускуй, не обфускуй, все равно получим QR https://goo.gl/D9BLZn
— Эволюция вредоносных расширений: от любительских поделок до стеганографии. Опыт команды Яндекс.Браузера https://goo.gl/EXvyRQ
— Как правильно оформить Open Source проект
— Нет, у меня нет сторонних проектов, чтобы вам показать https://goo.gl/AYABK3
— Tarantool: когда на сервис оповещения миллиона пользователей нужно 500 строк кода https://goo.gl/rtRddR
— Клуб анонимных Дедов Морозов 2017-2018 на Хабрахабре https://goo.gl/guEecj
— Transformer — новая архитектура нейросетей для работы с последовательностями https://goo.gl/ec8esS
— Perfect shuffle https://goo.gl/iCitHt
— Глубокое обучение с R и Keras на примере Carvana Image Masking Challenge https://goo.gl/4KEohN
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Добрые люди, посоветуйте хорошую книгу для изучения Python с примерами, на русском для начинающих чайников. Заранее благодарен всем кто откликнется!!!
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
[Перевод] Нет, у меня нет сторонних проектов, чтобы вам показать
Я точно знаю момент, когда потерял шансы пройти собеседование в фирму по разработке шоппинг-приложения в центре Остина. Они хотели посмотреть примеры моего кода. Конечно, они понимали, что я не могу им показать код своего нынешнего или прошлых работодателей. Но это не должно быть проблемой. Ведь они разрешают показать код одного из моих многочисленных сторонних проектов, которые у меня без сомнения есть.
Но у меня нет сторонних проектов. У меня нет аккаунта на GitHub. У меня нет open-source проектов, которые я строгаю по вечерам. У меня ровно ноль пулл-реквестов в любой из последних модных проектов, в которых участвуют все крутые кодеры. Я не вожусь с упражнениями в Haskel. И я ненавижу хакатоны.
И когда я сказал, что не могу показать им сторонних проектов — для них это звучало так, что я не лучший. Я не увлечённый разработчик. Я не уделяю достаточно времени тому, чтобы поддерживать на высоком уровне своё образование и навыки. Программирование — это «просто работа». Читать дальше → https://goo.gl/QTXe75
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Всем привет, есть такой вопрос.
Я сейчас прохожу модуль datetime.
C классом date все понятно, а вот с time пока ещё нет.
Есть у класса time метод, аналогичный вызову datetime.today()?
Если я сделаю вызов
current_date = datetime.date.today()
то получу текущую дату.
Если же я сделаю вызов
# current_time = datetime.time.today()
то это не сработает и выкинет ошибку.
Если сделать вызов
current_time = datetime.time()
то во всех полях результата будут нули.
Как решить эту проблему и получить объект класса time с полями, взятыми по текущему моменту?
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Есть задача, но не представляю как реализовать:
Существует модель товара, у нее есть описание, название и т.д., а так же ТИП товара, который ссылается на другую модель.
Я создаю товар (iphone, и выбираю тип Телефон) Во время создания объекта модели type также необходимо создать n-ое количество "левых столбцов", которые будут относиться только к Телефонам (если я создам объект Компьютер, то у него уже будут свои "левые столбцы", которые я буду создавать прямо в нем) В итоге это должно выглядеть так: я захожу в админку, создаю товар, в нем выбираю тип и ко мне в объект подгружаются поля, именами, которых являются данные, которые я ввел в тип Телефон, я их заполняю и в итоге выходит так, как на картинке.
class Product(models.Model):
type = models.ForeignKey(
'EquipmentType',
on_delete=models.PROTECT,
verbose_name="Тип товара"
)
title = models.CharField(max_length=100, verbose_name="Название товара")
class EquipmentType(models.Model):
name = models.CharField(
primary_key=True,
max_length=50,
verbose_name='Тип товара'
)
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
[Перевод] Управляем состоянием в Angular при помощи Mobx
Каждый разработчик знает, что управление состоянием довольно сложная штука. Постоянно отслеживать, что где и когда поменялось, это просто кошмар, особенно в больших приложениях.
В мире Angular есть несколько решений, которые могут сделать управление состоянием менее сложным, болезненным и хрупким.
Два наиболее популярных решения это ngrx/store, вдохновленной по большей части Redux, и Observable сервисы данных.
Лично мне очень нравится Redux, и он стоит каждой строчки бойлерплейт кода. Но, к сожалению, некоторе со мной могут не согласиться или Redux не особо применим в их приложениях.
Поэтому я решил поведать вам, как может пригодится Mobx, в решении проблемы управления состоянием. Идея заключается в том, чтобы объединить два мира, Redux и Mobx. Читать дальше → https://goo.gl/oZN9SK
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Python-джедай
#1 Введение
#2 Простые операции
#3 Работа со строками
#4 Типы данных, переменные
#5 Управляющие структуры
#6 Множественные условия, приоритетность операторов
#7 Циклы
#8 Списки
#9 Диапазоны, Обход списков
#10 Свои функции
#video #python
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Kaspersky Industrial CTF 2017: семь часов, чтобы вырубить завод
На конференции GeekPWN в Шанхае мы провели финал соревнования по промышленной кибербезопасности Kaspersky Industrial CTF 2017. В отборочном туре участие приняли почти 700 команд. Преимущественно это были студенты из разных стран, изучающие информационные технологии вообще и кибербезопасность в частности. В финал вышли три команды: CyKor (Южная Корея), TokyoWesterns (Япония), Flappy Pig (Китай).
Наши эксперты соорудили для соревнований модель реально существующего нефтеперерабатывающего завода (какого именно — непринципиально). В модели используются те же PLC-контроллеры, что управляют давлением в резервуарах и контролируют объемы прокачиваемых насосами жидкостей на реальном заводе. Схема их подключения также взята из реальности. Плюс мы построили модель понижающей подстанции 110/10 кВ на стандартных контроллерах производства ABB и Siemens. Читать дальше → https://goo.gl/JXca7B
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Для графика задаю много координат в plt.plot() с помощью большого количества циклов. Как сделать, чтобы не появлялось сообщение [<matplotlib.lines.Line2D object at .................>]. Это занимает много времени.
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Для графика задаю много координат в plt.plot() с помощью большого количества циклов. Как сделать, чтобы не появлялось сообщение [<matplotlib.lines.Line2D object at .................>]. Это занимает много времени.
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
Тестирование на проникновение с помощью Kali Linux 2.0 (2015)
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Kali Linux является передовым Linux дистрибутивом для проведения тестирования на проникновение и аудита безопасности. Информация в данной книге предназначена для ознакомления или тестирования на проникновение собственных сетей. Для тестирования сетей третьих лиц, получите письменное разрешение.
“Тестирование на проникновение (жарг. Пентест) — метод оценки безопасности компьютерных систем или сетей средствами моделирования атаки злоумышленника.” – WiKi.
Вся ответственность за реализацию действий, описанных в книге, лежит на вас. Помните, что за неправомерные действия предусмотрена ответственность, вплоть до уголовной.
Книга состоит из 8 частей, в которые входят 62 главы. Все подробно рассказывается с использованием примеров. В книге используется самая актуальная информация на сегодняшний день.
#взлом@physics_math
#безопасность@physics_math
#linux@physics_math
#kalilinux@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
58 378
[Из песочницы] Документируем и тестируем REST API с помощью SpringRestDocs
Добрый день, хочу затронуть тему документирования REST API. Сразу же оговорюсь, этот материал будет ориентирован на инженеров работающих в Spring экосистеме.
На нескольких последних проектах я использовал фреймворк SpringRestDocs, он успешно закрепился в портфолио, был показан знакомым, которые также начали успешно его применять и теперь я хочу поделиться с Вами в статье о его возможностях и преимуществах. Статья позволит разобраться с применением SpringRestDocs и начать его использовать. Читать дальше → https://goo.gl/a3iSif
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
