Python/ django
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 58 418 suscriptores, ocupando la posición 2 246 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 302 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 418 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -225, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.05% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 581 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 781 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 03 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.
pip install typer
CLI-приложения получаются простые и в использовании, и в создании
Библиотека активно использует Python type hints.
Typer — это также инструмент командной строки для запуска скриптов, автоматически преобразующий их в CLI-приложения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install -U phidata
А вот пара примеров AI-веб-приложений, созданных с помощью Phidata:
🟡 PDF AI — обобщает и отвечает на вопросы из PDF-файлов
🟡 ArXiv AI — отвечает на вопросы о статьях ArXiv, используя ArXiv API
🟡 HackerNews AI — обобщает истории, пользователей и делится тем, что нового на HackerNews
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlheapq, deque, ...
— работа со строками
— операции над списками
🔥 Шпаргалка
@python_job_interviewfree-threaded build mode, который отключает глобальную блокировку интерпретатора (GIL), циклический сборщик мусора теперь стал более инкрементальным, также там включен модифицированный mimalloc, внесены новые дополнения к типизации и другие изменения, включая исправление ранее обнаруженных ошибок.
@pythonlpython -m pip install 'xonsh[full]'
Xonsh — это кроссплатформенный язык-оболочка и командный интерпретатор, работающий на языке Python и ориентированный на Unix.
Можно использовать Xonsh вместо дефолтного Bash — это позволяет применять мощь Python в работе с файлами и в любых других действиях, которые вы привыкли делать из терминала.
Xonsh является надмножеством Python 3.6+ (т.е. поддерживает все его возможности) с дополнительными примитивами оболочки, взятыми из Bash и IPython.
Xonsh работает на всех основных системах, включая Linux, OSX и Windows.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")
🖥 GitHub
@pythonlpython3 -m pip install localstack
🟡LocalStack - это эмулятор облачных сервисов, который запускается в 1 контейнере на вашем ноутбуке или в вашей среде CI.
С помощью LocalStack вы можете запускать свои приложения AWS или Lambdas полностью на своей локальной машине без подключения к удаленному облачному провайдеру.
🟡Если вы тестируете сложные приложения CDK или конфигурации Terraform или только начинаете знакомиться с сервисами AWS, LocalStack поможет ускорить и упростить процесс тестирования и разработки.
🖥 GitHub
@pythonlpip install bayesian-optimization
Реализация на Python глобальной оптимизации с гауссовыми процессами.
Это пакет глобальной оптимизации с ограничениями, построенный на основе байесовского вывода и гауссова процесса, который пытается найти максимальное значение неизвестной функции за минимальное количество итераций. Эта техника особенно хорошо подходит для оптимизации функций с высокой стоимостью, в ситуациях, когда важен баланс между исследованием и эксплуатацией.
🖥 GitHub
🟡 Примеры
@pythonlretry везде, где оно необходимо.
Возникла как форк retrying, при этом добавляет массу новых возможностей.
🟡Самый простой вариант использования tenacity — снова и снова вызывается функция при возникновении исключения, пока не будет возвращено нормальное значение.
🖥 GitHub
@pythonl