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 58 953 suscriptores, ocupando la posición 2 163 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 194 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 953 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -294, y en las últimas 24 horas de -18, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.30%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.34% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 716 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 969 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
- 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 31 agosto, 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.
58 953
Suscriptores
-1824 horas
-57 días
-29430 días
Archivo de publicaciones
58 953
🖥 Flask-Moment — расширение для Flask, которое интегрирует Moment.js для форматирования дат и времени в шаблонах Jinja2!
🌟 С помощью этого инструмента можно легко отображать даты и время в удобном формате, включая поддержку локализации, временных зон и обновлений времени в реальном времени.
🌟 Основное применение — улучшение отображения временных данных в веб-приложениях Flask. Flask-Moment позволяет использовать Moment.js прямо в шаблонах, избавляя разработчиков от необходимости самостоятельно писать сложный код JavaScript для обработки времени.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 953
+1
🖥 Authentik — это система управления удостоверениями (IAM) с открытым исходным кодом, предназначенная для обеспечения аутентификации и авторизации пользователей в различных приложениях!
🌟 Она поддерживает единый вход (SSO), многофакторную аутентификацию (MFA) и интеграцию с популярными протоколами, такими как OAuth2, SAML и LDAP. Authentik используется для защиты веб-приложений и управления доступом на основе ролей.
🔐 Лицензия: CC BY-SA 4.0
🖥 Github
@pythonl
58 953
Спорим, тебе советовали книгу “Грокаем алгоритмы”
А как насчет грокнуть уже эти алгоритмы?
Да так, чтобы РАЗ И НАВСЕГДА
Ты не смог выучить алгоритмы, потому что:
- cложно и бессистемно объясняли
- практика не билась с теорией
- отправляли читать устаревшие книги...
Я это исправлю! И научу тебя решать алгоритмические задачи по четкой и понятной системе!
Регистрируйся на открытый урок в предверии курса
"Хакни алго-собесы". И за 1 час ты:
☝️ получишь четкую систему решения алгоритмических задач
☝️ решишь топ-3 популярные задачи
☝️ получишь RoadMap изучения алгоритмов
12:30 по МСК в эту субботу (1 февраля) стартуем.
Регистируйся, чтобы не упустить шанс выучить алгоритмы навсегда
Erid: 2VtzqwwXV16
ИП Фатин Максим Романович. ИНН: 525406426719
58 953
🔥 IronCalc — это движок для работы с электронными таблицами!
🌟 Он включает инструменты для чтения и записи файлов формата .xlsx, с возможностью интеграции с различными языками программирования, такими как Python и JavaScript. Проект нацелен на создание более открытой и функциональной инфраструктуры для работы с таблицами, предлагая разработчикам гибкость в использовании как в веб-приложениях, так и в десктопных приложениях.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 953
Repost from Machinelearning
🖥 Vanna
Это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, в котором используется LLM для создания SQL-запросов на основе естественного языка.
✔️ Всё просто: сначала обучаете модель на своих данных, а потом можно задать вопросы на обычном языке.
В ответ модель выдает готовые SQL-запросы, которые можно сразу запускать в своей базе данных.
⚡️ Установка:
pip install vanna
▪GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna
@ai_machinelearning_big_data
#python #sql #opensource #vanna #llm58 953
⭐️ Pandera, библиотека Python, которая упрощает валидацию pandas датафреймов.
Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars.
С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно.
pip install pandera
▪ Github
▪Документация
#Pandera #python #opensource #Polars58 953
🖥 pysimdjson — это Python-библиотека, которая представляет собой обертку над C-библиотекой simdjson, предназначенной для быстрого парсинга JSON-данных!
🌟 Эта библиотека использует SIMD (Single Instruction, Multiple Data) технологии, которые позволяют ускорить обработку JSON по сравнению с традиционными методами, особенно для больших данных. pysimdjson обеспечивает высокую производительность, делая парсинг JSON быстрее и эффективнее, чем стандартные решения в Python.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
58 953
🖥 Hickle — это Python-библиотека, предназначенная для сериализации объектов в формат HDF5, что позволяет эффективно хранить и обмениваться большими объемами данных!
💡 Hickle является альтернативой стандартным методам сериализации (например, pickle) и предлагает улучшенную производительность при работе с большими наборами данных. Она используется в научных и аналитических приложениях для сохранения сложных структур данных, таких как массивы и матрицы, в компактном и эффективном формате.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 953
⭐️ Browser-use
Создайте своего собственного оператора OpenAI с помощью инструментов с открытым исходным кодом!
Browser Use - это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет агентам искусственного интеллекта использовать браузер всего с помощью нескольких строк кода на Python.
Ключевые функции:
🆓 100% Открытый исходный код
✅ Интегрируется с Gradio для создания веб-интерфейса
✅ Работает с Claude, gpt-4o и Llama 3
✅ Для обеспечения безопасной работы пользовательское управление в цикле
Вы просто указываете компьютеру, что делать, а при использовании браузера это выполняется.
▪ Github
@pythonl
58 953
Repost from Machinelearning
🌍 WebRover – это автономный ИИ-агент , предназначенный для взаимодействия с элементами веб-страниц и выполнения пользовательских запросов.
Агент построен на базе LangChain и LangGraph и в первую очередь создан, чтобы освободить пользователей от рутины, связанной с поиском и сбором информации.
Благодаря глубокому пониманию контекста и способности автоматически определять нужные элементы, WebRover эффективно справляется даже со сложными задачами.
Основные возможности WebRover включают:
- самостоятельную навигацию по сайтам, управление состоянием через LangGraph и автоматизированное взаимодействие с браузером посредством Playwright.
- агент способен анализировать содержимое страниц, делать скриншоты и формировать структурированные ответы и парить информацию.
Особенности
🤖 Навигация на основе GPT-4 для понимания контекста и интеллектуальной навигации по веб-сайтам
🎯 Интеллектуальное обнаружение элементов: Автоматически идентифицирует и взаимодействует с любыми элементами сайтов
📸 Визуальная обратная связь: Визуализация процесса навигации в реальном времени
🔄 Автономная работа: Самокорректирующаяся навигация со стратегиями обратного хода
git clone https://github.com/hrithikkoduri18/webrover.git
cd webrover
cd backend
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#aiagents #ai #ml #opensource58 953
🖥 orjson — это высокопроизводительная библиотека для работы с JSON в Python!
🌟 Она обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию JSON, поддерживает обработку дат, таймстампов и numpy-массивов. Библиотека совместима с стандартным API Python и подходит для использования в высоконагруженных приложениях, требующих эффективной обработки JSON-данных.
🖥 Github
@pythonl
58 953
🔥 Minima — это open source решение для RAG в контейнерах для развертывания на любых мощностях (клауд или локал), с возможностью интеграции с ChatGPT и MCP.
Minima также может использоваться как RAG на вашей машине.
Minima поддерживает три режима работы:
1. Изолированная установка — Работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторный сторедж запускаются на вашем сервере или ПК, обеспечивая безопасность ваших данных.
2. Кастомный GPT — Запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остаётся ChatGPT.
3. Anthropic Claude — Использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор работает на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude.
В данный момент, Minima решает задачу RAG on-premises и призывает всех поставить звезду и форкнуть репозиторий, а так же не стесняться и принять участие в разработке.
📌 Лицензия MPL-2.0
▪ Github
@pythonl
58 953
🖥 Pydantic имеет встроенную функцию
#DataValidation , но она потребляет много памяти.
Attrs не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.
from attrs import define, field
@define
class UserAttrs:
name: str
age: int = field()
@age.validator
def check_age(self, attribute, value):
if value < 0:
raise ValueError("Age can't be negative")
return value # accepts any positive age
try:
user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
print("ValueError:", e)58 953
🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями!
🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 953
Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot
2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования
3. Проходи тест
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха
Всё просто, даже добавить нечего
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvMqbhE
58 953
🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями!
🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 953
🖥 Manim — это мощная библиотека на Python для создания анимаций математических и научных концепций!
💡 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 953
Эта статья описывает процесс миграции парсера языка запросов YQL (диалект SQL для YDB и YTsaurus) с ANTLR3 на ANTLR4!
Для успешного переноса парсера автору и его ментору из Школы анализа данных Яндекса потребовалось разработать специальный .stg-файл для генерации идентичных protobuf-схем, изменить оригинальный Cpp.stg для обеспечения совместимости с новой схемой, а также адаптировать грамматику YQL к изменениям, связанным с ANTLR4.
Ссылка: *клик*
58 953
🖥 Freqtrade — это бесплатный и открытый криптовалютный торговый бот, написанный на Python!
🌟 Он поддерживает множество криптовалютных бирж и управляется через Telegram или веб-интерфейс. Среди его возможностей — бэктестинг, оптимизация стратегий с помощью машинного обучения, настройка размера позиций, а также интеграция с FreqAI для адаптивного обучения. Бот подходит как для новичков, так и для опытных трейдеров, предлагая гибкие инструменты для торговли и анализа.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
