Python/ django
رفتن به کانال در Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
نمایش بیشتر
📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 382 مشترک است و جایگاه 2 244 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 292 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 382 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -248 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.91% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.11% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 452 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 813 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 17 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, claude, контекст, архитектура, api تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
58 382
مشترکین
-1024 ساعت
-1547 روز
-24830 روز
آرشیو پست ها
58 378
Из первых рук: как прошёл год на Хабре
Этот год был непростым. Свой одиннадцатый год Хабрахабр провёл результативно и интересно. Мы улучшали сервисы, редизайнили, проводили семинары, конференции, встречали пользователей из песочницы, — в общем развивали сервисы как могли. НЛО мелькало то тут, то там, но сейчас оно на дозаправке в ангаре, и у нас есть минутка, чтобы рассказать об итогах года — исключительно из первых рук.
Кстати, если вы хотите узнать то же самое про Гиктаймс — вам сюда. Читать дальше → https://goo.gl/NCCb6Q
58 378
[Из песочницы] Подготовка к программированию ESP8266 на micropython
Micropython — это реализация Python 3, написанная на C, которая оптимизирована для микроконтроллеров. ESP8266 — самая простая плата с WiFi модулем. Их комбинация — это мощность, скорость и простота написания. Поскольку это мой первый опыт работы с micropython (и с МК в принципе), я столкнулся с рядом нюансов, способами решения которых я и хочу поделиться с читателем. Примеры будут для MacOS, однако они легко адаптируются под Linux и Windows.
Читать дальше → https://goo.gl/rKexke
58 378
Не хочешь депозит 6,5? Расчет нормы доходности акций и полной доходности с помощью Moex API и парсера дивидендов
Немного о тексте ниже
Самый ленивый портфельный инвестор обычно поступает так: идет к финансовому управляющему, они вместе составляют профиль инвестора и на основании этого профиля они собирают портфель из активов, которые соответствуют тем показателям риска\доходности, которые портфельный инвестор готов принять.
Если инвестор очень долгосрочный и портфель составлен правильно, то он может покупать бумаги в любое время и по любой цене, 10-тилетний временной промежуток сгладит разницу за счет див.выплат (конечно мы должны искать ценные бумаги с постоянным денежным потоком).
Рассмотрим ситуацию, в которой вам надо найти ценные бумаги (далее я буду подразумевать конкретный тип бумаг — акции, с облигациями все понятно, там купон), которые приносит в виде дивидендов денежный поток, удовлетворяющий вашему финансовому плану. Самый простой пример — найти акцию, денежный поток которой превышает значение инфляции, т.е. 4% (по данным Росстата) Читать дальше → https://goo.gl/UUVw8b
58 378
Привествую
Любишь программирование на Python или Java? Нравится ИТМО? Интересуешься книгами про математику, программирование и т.п.? Считаешь, что бюджетные технологии - наше будущее?
Тогда вступай к нам - в PTCodding! Оно объединяет в себе всё про программирование! vk.com/ptcodding
58 378
Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений (2016)
Авторы: Владимир Дронов, Николай Прохоренок
Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Приведены основы базы данных SQLite, интерфейс доступа к базе и способы получения данных из Интернета. Особое внимание уделено библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF. На сайте издательства приведены все примеры из книги.
58 378
[Из песочницы] Russian AI Cup 2017 — история второго места
Привет! В этой статье я хотела бы рассказать вам о своем участии в соревновании по написанию игровых ботов Russian AI Cup CodeWars, на котором мне удалось занять 2 место, и что и как для этого было сделано.
Читать дальше → https://goo.gl/iiCGUQ
58 378
Библиотека вебинаров по SAP Cloud Platform: от сервисов для интернета вещей до machine learning и UX
Мы подготовили подборку из 11 вебинаров по SAP Cloud Platform, которые охватывают широкий круг тем: от общего обзора платформы до функций и сервисов по работе с интерфейсами, вопросов о безопасности, сервисов для интернета вещей, машинного обучения и многое-многое другое.
1. Обзорный вебинар о платформе SAP Cloud Platform
Первый вебинар посвящен общему обзору платформы SAP Cloud Platform. Зачем SAP создал свою облачную платформу. Видение платформы со стороны SAP. В каких приложениях SAP Cloud Platform может использоваться. В чём польза от SCP для клиентов SAP. Какие сервис доступны на SAP Cloud Platform.
Читать дальше → https://goo.gl/sUXVns
58 378
Николай Прохоренок, Владимир Дронов
"Python 3. Самое необходимое"
В данной книге описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, классы и объекты, итераторы и перечисления, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и работа с архивами различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник.
Файл listings.doc содержит листинги описанных в книге примеров.
58 378
Привет всем! Не заходит в админку django. Пишет LINE 1: SELECT (1) AS "a" FROM "django_session" WHERE "django_sessio... Я так понял, что он ищет таблицу django_session, которой почему-то нет...
В settings все включено:
INSTALLED_APPS = [
# Add your apps here to enable them
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'polls.apps.PollsConfig',
]
Содержимое polls/admin.py:
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
from django.contrib import admin
from models import Section, Article
admin.site.register(Section)
admin.site.register(Article)
Только в urls.py я немного неуверен:
В основном приложении у меня так:
url(r'^admin/', admin.site.urls),
В polls/urls.py ничего не знаю, надо ли прописывать, но форму входа он показывает
Вхожу через superuser-a.
Вроде должно работать, да?
58 378
Визуализация разработки https://goo.gl/P4wjXY 2017
В честь окончания года, для праздничного «айтишного» настроения: 550+ репозиториев команды SEMrush на одном видео.
Спонсор показа Gource
Под катом пара слов о том, как это сделано. Читать дальше → https://goo.gl/E6WbUK
58 378
Где хранить бизнес логику в Django?
Толстые модели (fat models), тонкие представления (thin views), тупые шаблоны (stupid templates) - один из распространенных подходов к структурированию Django приложений.
Цель подхода - вынести бизнес логику из представлений и шаблонов, и поместить ее в модели. Очевидно, что представления и шаблоны не должны содержать бизнес логику, так как они имеют совсем другие обязанности. Но выносить логику в модели не лучший вариант.
58 378
Эпик-фейлы в онлайн-чатах, или почему продажи не растут
Знакома ли вам ситуация? Вы бродите по сайту интернет-магазина, банка или турагентства, ваша цель — собрать побольше инфы о продукте или услуге. В какой-то момент у вас появляются вопросы, на которые можно ответить только с помощью специалиста. Вот и окно онлайн-консультанта очень удачно появилось, вы радостно задаете свои вопросы оператору и… получаете невнятный ответ и просьбу оставить номер телефона. Это еще не самый плохой вариант, иногда можно остаться и совсем без ответа специалиста. Так выглядят онлайн-чаты, с которыми бизнес не научился правильно работать.
В этой статье разбираем основные эпик-фейлы в онлайн-чатах. Так уж бесполезны чаты на сайте и можно ли их превратить в работающий инструмент для повышения прибыли?
Читать дальше → https://goo.gl/yu23fG
58 378
[Перевод] Фронтенд-2017: о самом важном
Много всего произошло в 2017-м, на самом деле — и подумать страшно — сколько всего случилось. Всем нравится шутить о том, как быстро всё меняется в разработке фронтенда, и в последние несколько лет это, вероятно, так и было. Рискуя быть неоригинальным, хочу сказать, что в 2017-м всё было не так, как прежде. Тенденции веб-разработки стабилизировались. В частности, популярные библиотеки стали, в большинстве своём, ещё популярнее, вместо того, чтобы сдвинуться на второй план под натиском конкурентов. В целом же веб-разработка стала гораздо более зрелой средой, чем раньше.
В этом материале мы поговорим о некоторых важных событиях, которые произошли в этом году в экосистеме клиентской веб-разработки, обращая особое внимание на общие тренды. Читать дальше → https://goo.gl/YCeibe
58 378
Анализ данных с помощью Python и Pandas
Часть 1
1. Введение
2. Основы Pandas
3. Ввод/вывод с помощью Pandas
4. Заполнение базы данных
5. Объединение и добавление данных
6. Joining и Merging
7. Pickling
8. Первые манипуляции с данными
58 378
10 главных анонсов Microsoft в 2017 году
А вот и уже ставшая традицией предновогодняя публикация с десятью самыми главными анонсами и новинками года от корпорации Microsoft. Чем же запомнится уходящий год с приставкой MS? Заглядывайте под кат!
Читать дальше → https://goo.gl/avNzGx
58 378
Здравствуйте) У меня проблема. Подскажите пожалуйста, как вывести коэффициенты после обучения модели с помощью логистической регрессии. Что для этого надо сделать?
58 378
Luigi Ballabio, Goutham Balaraman "QuantLib Python Cookbook"
Год: 2017
Язык: английский
Количественное финансирование в Python: практический, интерактивный взгляд на библиотеку QuantLib с использованием IPython Notebook в качестве рабочих примеров.
IPython Notebook - это интерактивная среда для программирования на языке Python, которая позволяет объединить код, текст
(включая Markdown), графики, математические формулы (MathJax) и скомбинировать все в одном отчете.
Книга включает обновленные сообщения из блога Goutham Balaraman и стенограммы скринкастов, которые Luigi Ballabio публикует на YouTube.
Сообщения и скринкасты используют IPython Notebook для демонстрации библиотеки QuantLib. Вместе они предоставляют своего рода поваренную книгу, которая демонстрирует функции библиотеки посредством рабочих примеров и дает рекомендации по ее использованию.
Выбор связки QuantLib Python и IPython Notebook был обусловлен их интерактивностью, что упростило демонстрацию функций и тот факт,
что платформа предоставляет из коробки отличные модули, такие как Matplotlib для графического отображения и Pandas для анализа данных.
Этот выбор, похоже, может оставить пользователей C++ в стороне. Однако достаточно легко перевести код Python, показанный здесь,
в соответствующий код на C ++. Пример такого перевода показан в приложении.
58 378
«На чужих ошибках»: что нужно знать для успешного внедрения Service Desk
Одним из столпов ITIL является Service Desk, единая точка контакта между пользователем и поставщиком услуг. В диспетчерскую службу Service Desk клиенты обращаются при возникновении инцидентов или проблем и вопросов, связанных с предоставляемой услугой. Служба регистрирует, отслеживает и управляет решением проблем, которые были доведены до ее сведения.
За долгую историю ITIL службу Service Desk внедрило множество компаний. Кто-то полагался на готовые инструменты, кто-то шел своим путем. У кого-то получилось с первого раза, а кто-то «набивал шишки». Опыт последних помог нам сформировать список самых распространенных ошибок при внедрении Service Desk — от банальных и легко устраняемых до вполне серьезных — которым мы и делимся в этой статье.
Читать дальше → https://goo.gl/RaFayY
58 378
Добыча данных в R
Этот пост — перевод трех частей серии Data acquisition in R из моего англоязычного блога. Исходная серия задумана в четырех частях, три из которых легли в основу данного поста: Использование подготовленных наборов данных; Доступ к популярным статистическим БД; Демографические данные; Демографические данные. В еще не написанной заключительной части речь пойдет об использовании пространственных данных.
R заточен под воспроизводимость результатов. Существует множество прекрасных решений, обеспечивающих сопоставимость версий системы и пакетов, помогающих применять принципы literate programming… Я же хочу показать, как можно легко и эффективно находить/скачивать/добывать данные, используя собственно R и документируя каждый шаг, что обеспечивает полную воспроизводимость всего процесса. Разумеется, я не ставлю перед собой задачи перечислить все возможные источники данных и фокусирую внимание в основном на демографических данных. Если ваши интересы лежат вне сферы статистики населения, стоит посмотреть в сторону великолепного проекта Open Data Task View.
Для иллюстрации использования каждого из источников информации я привожу пример визуализации полученных данных. Каждый пример кода задуман как самостоятельная единица — копируйте и воспроизводите. Разумеется, сперва необходимо установить требуемые пакеты. Весь код целиком лежит тут. Читать дальше → https://goo.gl/utze1W
58 378
Привет всем!
Зачем в Django >1.10 убрали возможность авторизации неактивных пользователей?
Это же нелогично и неправильно, когда после регистрации без подтверждения по email(допустим) пользователь пытается войти, а ему пишет ошибку, что логин/пароль не верны.
Пришлось перелопатить весь интернет в поиске правды, а оказалось, достаточно поменять просто бэк...
