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 58 393 مشترک است و جایگاه 2 246 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 302 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 393 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 03 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -242 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -32 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.00% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.06% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 501 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 784 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 18 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 04 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.
58 393
مشترکین
-3224 ساعت
-1807 روز
-24230 روز
آرشیو پست ها
58 393
🖥 Автоматизируем Python скрипты с Github Actions
Держите сверхполезное видео о том, как можно автоматизировать запуск любого скрипта на удаленном сервере бесплатно и без необходимости вручную настраивать этот сервер
План
• 00:00 - Начало
• 01:04 - Про Git и Github
• 07:03 - Настраиваем телеграм
• 11:46 - Получаем погоду
• 16:47 - Запускаем бота
• 24:33 - Создаем репозиторий
• 28:23 - Автоматизируем запуск
📎 YouTube
🖥 Код из видео
@pythonl
58 393
+2🖥 Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще
⏩Sketch использует алгоритмы машинного обучения для понимания контекста пользовательских данных и предоставляет соответствующие предложения по коду. Также Sketch может автоматизировать повторяющиеся задачи, находить ошибки и предлагать исправления, анализировать кодовую базу и предлагать предложения по оптимизации.
⏩MLxtend можно использовать как основной инструмент для задач машинного обучения или в качестве дополнения и вспомогательного инструмента к другим более известным библиотекам по анализу данных.
MLxtend включает такие модули как классификатор, кластеризатор, методы оценки, извлечение признаков,предварительная обработка, методы визуализации и т.д
Модуль классификации MLxtend предоставляет различные алгоритмы классификации и регрессии, включая многослойные персептроны, классификаторы, стекирования, логистическую регрессию и др.
⏩SciencePlots — это библиотека, которая предоставляет стили для библиотеки Matplotlib, чтобы получить профессиональные графики для презентаций, исследовательских работ и т.д.
📎 Читать подробнее
@pythonl
58 393
💻 Совет тем, кто ищет виртуальный сервер с лучшей DDoS защитой — выбирай Aéзa!
– Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на флагманских процессорах;
- Множество услуг, включая аренду готового VPN или S3-хранилища;
– Профессиональная DDoS защита;
– Бесплатная Anycast DDoS защита для сайтов;
– Низкие цены от 4,94 евро за Ryzen 7950x3D;
– Круглосуточная премиум поддержка;
- Анонимный ВПН от 1.9 евро
– 15% кешбэка по ссылке
На этом приятности не заканчиваются!
🖥Бесплатные сервера!
Возьми сервер от Aéзa на 1 час или воспользуйся
сервисом бесплатной аренды от Aéзa - Терминатор.
Без регистрации, СМС и платежей 🖥
aeza.net
@pythonl
58 393
🖥 В альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6 встроен JIT-компилятор
⏩ Опубликован альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6, в который включена экспериментальная реализация JIT-компилятора, позволяющая добиться существенного повышения производительности. Для активации JIT в CPython добавлена сборочная опция
--enable-experimental-jit. Для работы JIT требуется установка LLVM в качестве дополнительной зависимости.
📎 Подробнее
@pythonl58 393
+1🖥 400 вопросов с ответами, которые должен знать Python-разработчик
Держите наиполезнейшую подборку, тут есть и теоретические вопросы вроде «Что такое геттеры и сеттеры» и очень практические вида «Как отправить email с помощью SMTP».
Самое то, чтобы освежить какие-то темы и структурировать знания
Enjoy)
📎 Ссылка
@pythonl
58 393
erid: LjN8KbbVG
Уже кое-что знаете о Python и машинном обучении и готовы начать карьеру в перспективной сфере Deep Learning?
Deep Learning это буквально суперсила, которая работает подобно человеческому мозгу. Рекомендации фильмов, переводчики или генерация ответов на вопросы как от Siri - эти и другие интересные задачи выполняют такие специалисты.
У karpovꓸcourses появилась программа, где вы с нуля освоите базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения за 4 месяца.
Учиться вы будете на задачах, которые действительно встречаются на работе. А преподавать будут практикующие специалисты из Raiffeisen и Яндекса — поэтому в актуальности знаний можно не сомневаться.
Школа поможет вам с трудоустройством — 89% студентов находят работу в течение трёх месяцев благодаря карьерному сопровождению.
Научитесь создавать и обучать нейросети: https://clc.to/K348gA
По промокоду PYTHONL получите скидку 5000 рублей до 24.04.2024
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
58 393
+3📌Python Data Science Bootcamp
Держите мощное практическое видео по работе с Pandas, Matplotlib, NumPy, Seaborn, Scikit-learn, Plotly
Ключевые моменты в видео:
01:28:00 — Pandas
02:54:02 — NumPy
03:05:26 — Визуализация данных с помощью Matplotlib
03:26:22 — Визуализация данных с помощью Seaborn
04:39:40 — Анализ данных
05:03:12 — Элементы ML, использование Scikit-learn
📎 Видео
@pythonl
58 393
Repost from Kali Linux
👩💻 Инструмент OSINT на Python для сканирования сайта и извлечения полезной информации.
▪Укажите начальный URL-адрес и автоматически соберите URL-адреса для сканирования через href, robots.txt и карту сайта
▪Извлеките полезную информацию для поиска:
- Электронные письма
- Ссылки в социальных сетях
- Поддомены
- Файлы
- Список просмотренных ссылок на сайты
- Rомментарии
- IP-адреса
▪Маркетинговые теги (UA, GTM и т.д.)
▪"Интересные" находки, такие как контент frame ancestors и ресурсы, возвращающие содержимое в формате JSON
▪ Внутри встроенный FireProx для автоматического создания эндпоинтов для каждого поддомена, смены исходного IP-адреса и очистки в конце
▪Поддержка HTTP/SOCKS прокси
git clone https://github.com/chm0dx/creepyCrawler.git
cd creepyCrawler
pip install -r requirements.txt58 393
🖥 Sending a WhatsApp Message using Python
Отправка сообщения WhatsApp с помощью Python
@pythonl
58 393
🖥 На портале репозиториев PyPI заблокировали 174 учётные записи из‑за неавторизированного доступа к ним хакеров
⏩Администраторы репозитория Python‑пакетов PyPI (Python Package Index) рассказали о неавторизированном доступе к 174 учётным записям пользователей сервиса. Представители PyPI предполагают, что доступ к записям пострадавших пользователей был получен из ранее скомпрометированных учётных данных в результате взломов или утечек баз пользователей других сервисов.
⏩Активность атакующих была выявлена администраторами после получения серии жалоб 31 марта 2024 года. В жалобах пользователи сообщали о получении уведомлений от PyPI об активации двухфакторной аутентификации и другой активности, но хозяева учётных записей не логинились на портале и сами ничего не меняли. Проанализировав логи авторизации, администраторы портала установили доступ третьих лиц к учётным записям 174 пользователей.
@pythonl
58 393
🖥 Ляп в Питоне: x + 1.0 < x
▶️Хотите взорвать себе мозг?
При смешивании типов возможно неочевидное поведение, можете проверить:
>>> x = (1 << 53) + 1 >>> x + 1.0 < x True▶️Здесь всё дело в том, что в одной части неравенства при приведении
x к другому типу была потеряна точность, а в другой части — нет.
Значение переменной x конвертируется в тип float.
При этом x непредставим точно в виде float, поэтому выбирается ближайшее (меньшее здесь) представимое число: x —> float(x-1). Поэтому сумма получается неточной, вся цепочка выглядит так:
x+1.0 -> float(x-1)+1.0 -> (x) -> float(x-1)Сравнение
float < int происходит точно. Значение x (int) математически больше x+1.0 (float).
Как-то так.
📎 Вот ещё некоторые примеры смешения типов
@pythonl58 393
🖥 Релиз Nuitka 2.0 — компилятора для языка Python
Относительно недавно состоялся релиз Nuitka 2.0. Это проект компилятора для трансляции скриптов на языке Python в представление на языке C, которое затем можно скомпилировать в исполняемый файл, использующий libpython для обеспечения максимальной совместимости с CPython.
В программном решении используются штатные средства CPython для управления объектами.
📎 Подробнее
🖥Исходный код проекта Nuitka выложен на GitHub под лицензией Apache.
@pythonl
58 393
+3🖥 Google Analytics 4 и Python - практические приемы работы
⏩Очень детальное руководство о том, как с помощью Python выполнять запросы к API Google Analytics 4 (Data API), выгружать данные по стандартным отчетам, ну и сохранять статистику вашего ресурса Google Analytics 4 на компьютер.
В конце статьи есть все исходники запросов, чтобы вы смогли взять их за основу при написании собственной программы.
⏩Содержание
• Создание проекта
• Быстрый запуск API
• Добавление сервисного аккаунта в Google Analytics 4
• Загрузка приватного ключа на Google Диск
• Подготовка программы
• Выгрузка данных по отчетам
— Источники трафика (User acquisition)
— Привлечение трафика (Traffic acquisition)
— События (Evemts)
— Конверсии (Conversions)
— Страницы и экраны (Pages and screens)
— Целевая страница (Landing Page)
— Совершённые покупки (Ecommerce purchases)
— Демографические данные (Demographic details)
— Технические данные (Tech details)
📎 Статья
@pythonl
58 393
Вышла Django 5.0 🔥
Что добавили/обновили/исправили?
• В предыдущих версиях мы использовали nulls_last=False. Теперь nulls_first и nulls_last могут быть True или None. Поэтому теперь в некоторых местах вместо значения по умолчанию находится nulls_last = None
- nulls_last = False
+ nulls_last = None
if ordering_by == OrderingField.FIELD_START_AT:
nulls_last = True
my_model_obj._meta.private_fields = []
my_model_obj.refresh_from_db()58 393
🚀 Едадил приглашает Python-разработчиков на борт!
Едадил – сервис Яндекса, где собраны скидки, спецпредложения и кэшбеки. Мы помогаем людям совершать выгодные покупки!
Мы в поиске талантливых Python-разработчиков, специализирующихся на асинхронном программировании и с опытом коммерческой разработки более 3 лет.
Если вы мастер своего дела и готовы к новым вызовам, присоединяйтесь к нашей команде!
Ищем специалистов из разных уголков России!
Что вас ждет?
● Работа в классном офисе в гибридном формате
● Конкурентоспособная заработная плата, соцпакет и возможности для профессионального роста.
● Работа в команде единомышленников над проектами, влияющими на жизнь миллионов пользователей.
Выбирайте подходящую вакансию:
– Asyncio Python-разработчик
– Python-разработчик с опытом в PostgreSQL, noSQL, Docker и Git
– Python-разработчик с навыками в Python 3.10, aiohttp, YQL, YTsaurus, Docker
Реклама ООО "Яндекс"
ИНН 7736207543
58 393
🖥 VS Code, python, контейнеры — как обуздать эту триаду и разрабатывать внутри контейнера
⏩Держите небольшой, но очень полезный туториал о настройке VS Code для работы с контейнерами при помощи Python.
После того, как вы всё настроете по примеру из статьи останется только нажать F1, и в появившейся строке ввода ввести "Open folder in container". После этого выбрать корневую папку проекта. После чего запустится сборка контейнера и папка откроется внутри контейнера.
📎 Статья
@pythonl
58 393
Исследуешь айтишную тему, но пока нет большого опыта? Залетай до 20 апреля на «Цифровой марафон» Сбера и «Школы 21» и соревнуйся с равными! Три счастливчика отправятся отдыхать на премиум-курорты и прокачивать знания в СберУниверситете.
Конкурс проводят по всей России, а минимальный возраст для участия — от 18 лет. Отличная возможность оценить свои навыки и получить советы для дальнейшего развития. А главное — лучшие в своих категориях отправятся на очный финал в Москву с церемонией награждения.
Для успеха нужно пройти онлайн-игру на проверку логики и памяти, тестирование в соответствии с твоим уровнем подготовки и цифровой диктант. Здесь ты выбираешь язык, на котором будешь писать код. Заработай как можно больше очков, чтобы попасть в суперфинал, расправиться с более сложными задачами и выиграть главные призы!
Дедлайн подачи заявок на участие уже не за горами, скорее переходи на сайт и регистрируйся!
58 393
⚡️ MindGraph
Демонстрационный прототип концепции для создания и обработки запросов к постоянно расширяющемуся графу знаний с помощью искусственного интеллекта.
▪ Github
58 393
Академия CyberYozh откроет часть своих курсов бесплатно
✅Материал стоящий, без воды. Рекомендую присмотреться к их курсам по автоматизации с помощью Python и Selenium:
Автоматизация веб действий — вы научитесь работать с мультиаккаунтингом, авторегистрацией и прогревом аккаунтов, парсингом любого веб-контента, накруткой, автоматизацией покупок и заказов, автоматическими ставками. Тематика не простая, но спрос на таких специалистов огромный.
Автоматизация BlockChain — в рамках курса вы изучите автоматизацию BlockChain-проектов и начнете применять знания для сбора ретродропов. Люди делают состояния на этом, нужен лишь азарт, желание писать код и удача. Лучше хобби для питониста не придумать.
⏰ Всего откроют доступ к 8 курсам, но обещают, что доступ превратится в тыкву 14 апреля, лучше поторопиться.
58 393
🖥 Форк Newspaper4k продолжает развитие библиотеки Newspaper3k
⏩Библиотека Newspaper3k для Python 3 предназначена для скрейпинга и автоматического парсинга новостных статей. С 2018 года проект не обновляется. Разработчик Андрей Параскив представил проект-форк Newspaper4k, в рамках которого он планирует закрывать баги и продолжать улучшать работу библиотеки.
⏩Newspaper предназначена для парсинга статей с новостных сайтов. Все данные Newspaper обрабатывает в Юникоде и поддерживает 38 языков, включая русский. В библиотеку встроены автоматические парсеры с механизмами естественной обработки языка. Кстати, поэтому этот проект часто рекомендуют с припиской «искусственный интеллект». Основная задача библиотеки — извлечь релевантные данные (заголовок, автор, тело статьи, изображения, тэги, краткие пересказы и прочее), убрав ненужные элементы и тексты-заглушки, которые не несут полезной информации.
⏩По качеству работы Newspaper и Newspaper3k сравнивали с сервисом социальных закладок Instapaper. Хотя Оу-Ян поделился подробной документацией, библиотека доросла до того, что к ней писали сторонние руководства. Некоторые из них остались на GeeksforGeeks и ScrapeOps: это инструкции по скрейпингу с помощью Newspaper3k.
🖥 GitHub
@pythonl
