Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 60 008 suscriptores, ocupando la posición 2 209 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 256 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 60 008 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -593, y en las últimas 24 horas de -19, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.90%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 140 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 078 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- 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 10 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.
pip install flet
Flet — фреймворк, предоставляющий Flutter компоненты для разработки кроссплатформенных приложений на Python (разработчики обещают расширять список поддерживаемых языков).
Flet не использует какие-то SDK, не компилирует код Python в код Dart и весь UI отображается с помощью встроенного Web сервера.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install shiny
shiny create --template dashboard-tips
...
На днях выпустили версию 1.0 Shiny for Python с большим набором функций и стабильным API.
Фреймворк построен на основе современного веб-стека Python и использует Starlette и asyncio для создания веб-приложений.
🖥 GitHub
@pythonlfrom captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image
def generate_captcha_text(length):
import string
import random
return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))
def generate_captcha(captcha_length=7, save_path='CAPTCHA.png'):
image = ImageCaptcha(width=500, height=100)
captcha_text = generate_captcha_text(captcha_length)
data = image.generate(captcha_text)
image.write(captcha_text, save_path)
return captcha_text
if __name__ == '__main__':
captcha_text = generate_captcha()
print('CAPTCHA text:', captcha_text)
Image.open('CAPTCHA.png')
При желании можно добавить дополнительных эффектов и т.д., чтобы даже ChatGPT не справился
@pythonlpip install gTTS
Пример использования в командной строке:
gtts-cli 'hello' --output hello.mp3
Или в модуле Python:
from gtts import gTTS
tts = gTTS('hello')
tts.save('hello.mp3')
🖥 GitHub
🟡Доки
@pythonlgzip.open и shutil.copyfileobj:
import gzip
import shutil
def compress_file(input_file, output_file):
with open(input_file, 'rb') as f_in:
with gzip.open(output_file, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
compress_file('clcoding.txt', 'clcoding.txt.gz')
@pythonlpip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
