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
58 952
Python-разработчики уже который год остаются одними из самых востребованных на рынке. По данным Хабр Карьера, сейчас для них открыто около десяти тысяч вакансий со средней зарплатой 196 000 рублей.
Попробуйте себя в этой профессии на бесплатном курсе Нетологии «Основы Python: создаём телеграм-бота». За 5 занятий вы не просто познакомитесь с логикой работы языка и научитесь применять базовые конструкции, но и напишете телеграм-бота и планировщик задач.
После основной части курса вам откроется тренажёр-симулятор с рабочими задачами специалиста — сможете взглянуть на профессию разработчика изнутри, узнать, как выглядит общение в команде, и создадите программу для интернет-магазина зоотоваров. А начинать учиться можно сразу.
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xfnYpx
58 952
🖥 Django Extensions — это популярный пакет для Django, который предоставляет набор дополнительных инструментов и расширений для разработки приложений!
🌟 Он включает команды управления, модели, декораторы и другие утилиты, упрощающие разработку и тестирование Django-проектов. Пакет часто используется для оптимизации рабочего процесса и добавления функциональности, которая отсутствует в стандартной версии Django.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
58 952
🖥 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
58 952
🖥 Ai-gradio
Свежий Python Пакет, который упрощает разработчикам создание приложений машинного обучения на базе различных ИИ.
Написанный на базе Gradio, он предоставляет единый интерфейс для множества моделей и сервисов ИИ.
Особенности
- Поддержка нескольких провайдеров: Интеграция с 15+ крупнейшиими ИИ, включая OpenAI, Google Gemini, Anthropic и другие
- Встроенные интерактивные интерфейсы чата для всех текстовых моделей
- Голосовой чат: Голосовое взаимодействие в реальном времени с моделями OpenAI
- Видеочат: Возможности обработки видео с моделями Gemini
- Генерация кода: Специализированные интерфейсы для помощи в кодинге
Мультимодальность: Поддержка ввода текста, изображений и видео
- Интеграция CrewAI для кооперативных задач ИИ
- Автоматизация браузера: Встроенные Агенты ИИ, способные выполнять веб-задачи
▪ Github
@pythonl
58 952
🖥 Эта статья объясняет, как использовать сложные фильтры в Django ORM с помощью подзапросов (Subquery) и связанных методов!
🌟 Автор показывает, как с их помощью эффективно выполнять сложные запросы, включая фильтрацию по вложенным отношениям и исключения. Рассматриваются примеры работы с моделями, такими как пользователи, категории, публикации и комментарии, а также реализация SQL-логики через Python-код для решения специфических задач, например, поиска пользователей, комментировавших определённые публикации.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
58 952
Мощный алгоритм ансамблирования в ML — Градиентный бустинг
Приглашаем на интенсив для начинающих разработчиков ML от Otus.
Рассмотрим знаменитый метод градиентного бустинга, который в свое время совершил "революцию" в ML и завоевал звание чемпиона Kaggle.
✅ Практика: Научитесь применять современные библиотеки градиентного бустинга на практике
👉 Регистрация:
https://otus.pw/7xQw/?erid=2W5zFHCGMKN
#реклама
О рекламодателе
58 952
🖥 RealtimeSTT — это библиотека для преобразования речи в текст с минимальной задержкой в реальном времени!
🌟 Она поддерживает обнаружение голосовой активности, активацию по ключевому слову и моментальную транскрипцию, что делает её идеальной для голосовых ассистентов или приложений, требующих быстрого и точного распознавания речи.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 952
⚡️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/pythonlbooks
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/datascienceiot
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
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
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 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
58 952
📹 yt-dlp — это мощный инструмент командной строки для загрузки видео и аудио с множества платформ, включая YouTube, Twitch, Vimeo и другие!
💡 Это форк популярного youtube-dl, созданный для устранения недостатков оригинала и добавления новых возможностей. yt-dlp поддерживает гибкий выбор форматов видео и аудио, работу с DASH/HLSe потоками, обработку субтитров, обход возрастных ограничений и защиту от DRM. Благодаря большому количеству опций, он позволяет пользователям настроить загрузку под свои нужды.
🔐 Лицензия: Unlicense
🖥 Github
@pythonl
58 952
🖥 Magic Wormhole — это библиотека и утилита командной строки для безопасной передачи файлов, папок или текста между компьютерами!
🌟 Процесс передачи организован с использованием уникальных "wormhole-кодов", которые легко произносимы и вводятся вручную или через автодополнение. Эти коды одноразовые, что обеспечивает высокий уровень безопасности.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 952
🖥 MoneyPrinterV2 — это инструмент для автоматизации процессов заработка в интернете, ориентированный на маркетинг и взаимодействие с различными платформами!
🌟 Проект переписан с нуля, чтобы добавить новые функции и модульность, что позволяет адаптировать его под конкретные задачи. Среди ключевых возможностей — автоматическое управление Twitter-ботами, публикация контента в YouTube Shorts и использование аффилиативного маркетинга через платформы, такие как Amazon.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
58 952
🖥 Cookiecutter — это кроссплатформенный инструмент командной строки для быстрого создания проектов на основе шаблонов!
🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.
💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
58 952
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
58 952
👩💻 fastapi-injectable — расширение для FastAPI, которое улучшает систему внедрения зависимостей, делая её доступной за пределами HTTP-маршрутов!
🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
58 952
Решаем задачи с собесов по многопоточности (со звёздочкой) 🪿
12 января в 18:00 (МСК) в прямом эфире разберём 1-2 задачи по concurrency (многопоточности в Go) с реальных собеседований на junior+, middle и senior
Будет актуально и для тех, кто планирует или уже готовится перейти с Python на Go 👾
Что разберём:
— Сложная идея на миграцию из канала каналов в один канал с контекстом
— Другие более сложные задачи на каналы, горутины и конкурентность
Эфир проведёт Даниил Динько — TeamLead в международной компании-лидере в кибербезопасности, ранее Senior Go в Ozon Tech и Ситидрайв
↗️ Регистрируйся на эфир в боте Эйч Навыков и получи запись эфиров по решению других задач
58 952
🔥 Лучший бесплатный софт на все случаи жизни — энтузиасты объединили всё в одном месте.
Здесь вы найдете практически всё: редакторы видео и фото, музыкальные программы, игры, инструменты для работы с данными и многое другое. К каждому приложению прилагается подробное описание и перечень поддерживаемых операционных систем.
Все можно скачать с GitHub — вот ссылка. Не забудьте сохранить!
🖥 Github
@pythonl
58 952
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
58 952
👩💻 python-mss — модуль для создания снимков экрана (скриншотов) на нескольких платформах, таких как Windows, macOS и Linux!
🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
