Python/ django

رفتن به کانال در Telegram

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

نمایش بیشتر

شبکه:Machinelearning روسيا10 256 فناوری و برنامه‌ها2 209...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django

کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 60 008 مشترک است و جایگاه 2 209 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 10 256 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 60 008 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 09 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -593 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -19 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.90% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.46% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 140 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 078 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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 10 ژوئن, 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.

60 008

مشترکین

-1924 ساعت

-1447 روز

-59330 روز

4 140

نمایش های پست

~ 2 07824 ساعت

~ 2 57048 ساعت

6.90%

نرخ مشارکت

~ 1

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

60 010

🖥 Twisted — событийно-управляемый сетевой движок на Python — pip install twisted Twisted — это event-driven фреймворк для веб-приложений, поддерживающий Python 3.6+. Twisted включает в себя разные модули, вот некоторые: — twisted.web: HTTP-клиенты и серверы, шаблонизатор HTML и WSGI-сервер — twisted.conch: SSHv2 и Telnet клиенты и серверы, а также эмуляторы терминалов — twisted.words: клиенты и серверы для IRC, XMPP и других IM-протоколов — twisted.mail: клиенты и серверы IMAPv4, POP3, SMTP — twisted.positioning: инструменты для взаимодействия с NMEA-совместимыми GPS-приемниками — twisted.names: DNS-клиент и инструменты для создания собственных DNS-серверов — twisted.trial: фреймворк для модульного тестирования, который хорошо интегрируется с кодом на основе Twisted 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: C++ t.me/cpluspluc Devops: t.me/devOPSitsec Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Хакинг: t.me/linuxkalii Linux: t.me/linuxacademiya Базы данных: t.me/sqlhub C#: t.me/csharp_ci Golang: t.me/Golang_google Java: t.me/javatg React: t.me/react_tg Javascript: t.me/javascriptv Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi Python: t.me/pythonl Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math 💼 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 C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6 C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6 FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

60 010

🖥 zarr — библиотека Python для реализации сжатых N-мерных массивов — pip install zarr Zarr предоставляет классы и функции для работы с N-мерными массивами, которые ведут себя как массивы NumPy, но данные в них разделены на чанки и каждый чанк сжат. Если кто знаком с HDF5, то массивы Zarr предоставляют аналогичную функциональность, но они удобнее. Также, в отличие от HDF5, Zarr отличается лучшей поддержкой многопоточности. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

💻Piccolo — быстрый, удобный ORM и конструктор запросов, который поддерживает asyncio

pip install piccolo
piccolo playground run

Piccolo — это быстрый, простой в освоении ORM и конструктор запросов. Особенности Piccolo: — поддержка sync и async — встроенная платформа для тестирования запросов — отлично интегрируется с iPython и VSCode 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

60 010

🖥 borgmatic — утилита на Python для простого создания бекапов

sudo pipx ensurepath
sudo pipx install borgmatic

borgmatic — это простая утилита на Python для резервного копирования данных с серверов и рабочих станций. В процессе данные шифруются на стороне клиента. Процесс создания бекапа удобно описывается в конфиге 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

🖥 POT — библиотека Python для решения оптимизационных задач — pip install POT Библиотека POT предоставляет несколько методов решения оптимизационных задач, связанных с CV, c обработкой изображений и ещё с некоторыми задачами ML. 🖥 GitHub 🟡 Примеры использования @pythonl

60 010

🖥 Как с помощью Python спрятать секретный текст внутрь картинки? Ничего сложного, просто понадобится библиотека Stegano:

# pip install stegano

from stegano import lsb
secret = lsb.hide('image.png', 'очень секретный текст')
secret.save('secret_image.png')

print(lsb.reveal('secret_image.png'))

Вопрос на засыпку: как реализована такая возможность хранить текст в картинке? Насколько легко детектировать такое сокрытие текста? 🖥 GitHub @pythonl

60 010

🖥 STUMPY — мощная библиотека Python для анализа временных рядов — pip install stumpy STUMPY — это масштабируемая библиотека для анализа временных рядов, которая позволяет решать многие задачи анализа временных рядов, вот некоторые из них: — обнаружение паттернов — обнаружение аномалий/выбросов — обобщение и аппроксимация данных временных рядов 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

Чем заменить JetBrains: решение для российских разработчиков от СберТеха СберТех представил среду разработки GIGA IDE со встроенным AI-ассистентом*, что особенно актуально для российских разработчиков в свете последних новостей. GIGA IDE может стать альтернативой IntelliJ IDEA от JetBrains, которая оказалась заблокирована для российских пользователей. Среда позволяет вести разработку на популярных языках программирования, обеспечивает совместимость с востребованными плагинами и привычный пользовательский опыт. · GIGA IDE Desktop пользователи уже могут скачать на платформе GitVerse. Это интегрированная среда разработки, которая включает 70 инструментов для облегчения задач разработки, автоматизации тестирования и администрирования приложений. · GIGA IDE Cloud позволит вести разработку в облаке, расширив возможности устройства дополнительными облачными ресурсами. Записаться на раннее тестирование GIGA IDE Cloud. *AI (Artificial Intelligence) - искусственный интеллект

60 010

🖥 Polars 1.0 — наконец-то — pip install polars 1 июля 2024 года состоялся релиз открытой библиотеки для быстрой обработки данных Python Polars 1.0 на Rust и Python. Этим мажорным выпуском разработчики подтвердили, что компоненты in-memory engine и API проекта Polars готовы к стабильной работе. Они убеждены, что Polars находится в том состоянии, когда это уже один из лучших проектов с открытым исходным кодом для быстрого моделирования данных, ориентированного на вертикальное масштабирование. Планы на будущее проекта Python Polars: улучшение функциональности, масштабируемости и производительности. Выпуск первой основной версии отмечает момент времени, когда разделение между API и фактической реализацией достаточно стабильное, чтобы разработчики могли продолжать улучшать проект и поддерживать необходимую обратную совместимость. Также в планах разработчиков проекта: поддержка right join и non-equi join, расширенная поддержка метаданных, поддержка re-ordering optimization и расширенная поддержка SQL. 🖥 GitHub @pythonl

60 010

🖥 Aurora is a static site generator implemented in Python Aurora - это генератор статических сайтов, реализованный на Python. Aurora поддерживает: - Создание контента и страниц с помощью markdown, jinja2 и HTML - Различные виды сборки - Интерактивное построение с возможностью быстрой перезагрузки для разработки (время перезагрузки до < 300 мс) - Встроенная поддержка создания страниц сайта pip3 install aurora-ssg • Github @pythonl

60 010

🖥 Как легко заблюрить любое изображение с помощью PIL

from PIL import Image, ImageFilter

def blur_image(image_path, output_path, radius):
  image = Image.open(image_path)
  blurred_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))
  blurred_image.save(output_path)

blur_image('cat.jpg', 'cat_out.jpg', 3)  
Image.open('cat_out.jpg')

🟡 Вообще, библиотека PIL имеет массу возможностей и отличную документацию @pythonl

60 010

💻 lets-plot — мультиплатформенная библиотека для построения графиков и диаграмм, написанная на Kotlin и Python — pip install lets-plot Графики, созданные с помощью lets-plot можно встраивать в JVM (Swing, JavaFX) и Kotlin/JS-приложения. 🖥 GitHub @pythonl

60 010

Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳 Все возможно с Добровольным квалификационным экзаменом! Это бесплатный проект Правительства Москвы, где ты можешь показать свои знания по специальности, запомниться потенциальным работодателям и получить оффер в престижные компании Москвы. Тебя ждет всего три шага: 1️⃣ Пройди тест После регистрации на сайте ДКЭ тебе будет доступно 70 профессий по 7 направлениям. Выбирай тест по своей специальности и проверь уровень своих знаний! 2️⃣ Реши кейс Если ты успешно сдал тест, тебя пригласят на следующий этап, где ты с другими участниками в команде будешь решать реальный кейс одного из работодателей. 3️⃣ Стань победителем Окажись в числе лучших по общему количеству баллов за оба этапа и получи шанс попасть на оплачиваемую стажировку с дальнейшим трудоустройством. Готов проявить себя? Регистрируйся и начинай проходить тест — https://dke.moscow Реклама. АНО "РАЗВИТИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА", АНО "РЧК". ИНН 7710364647. erid: LjN8KGBfo

60 010

🖥 AI Math Notes - это интерактивное приложение, которое позволяет рисовть математические формулы на доске и получитать решения. Как только уравнение написано, приложение использует мультимодальный LLM для его решения. Приложение построено с использованием Python с библиотекой Tkinter для графического интерфейса пользователя и PIL для обработки изображений. ▪ Github @pythonl

60 010

🖥 napari — быстрый интерактивный просмотрщик многомерных изображений на Python — pip install "napari[all]" napari предназначен для просмотра, аннотирования и анализа сложных многомерных изображений, текстур и т.д. Построен на базе Qt (для графического интерфейса), vispy (для производительного рендеринга на базе GPU) использует numpy и scipy. 🖥 GitHub 🟡 Доки и галлерея @pythonl

60 010

🖥 Danswer — open-source AI-помощник, подключённый к документам и приложениям вашей команды

git clone https://github.com/danswer-ai/danswer.git
cd danswer/deployment/docker_compose
docker compose -f docker-compose.dev.yml -p danswer-stack up -d --pull always --force-recreate

Danswer — это как ChatGPT, как если бы у него был доступ к уникальным знаниям вашей команды. Danswer может использовать любую LLM по выбору; его можно развернуть где угодоно и в любом масштабе — на ноутбуке, в локальной сети или в облаке. Danswer полностью open-souce и спроектирован как модульная и легко расширяемая система. Danswer позволяет извлекать внутренние знания команды из таких хранилищ, как Google Drive, например. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

💬 PDF to Podcast: Convert any PDF into a podcast episode! Этот проект предоставляет инструмент для преобразования любого PDF-документа в эпизод подкаста! Используеются модели преобразования текста в речь OpenAI и Google Gemini, этот инструмент обрабатывает содержимое PDF-файла, генерирует естественный диалог, подходящий для аудиоподкаста, и выводит его в виде файла MP3. ▪Github: https://github.com/knowsuchagency/pdf-to-podcast ▪Demo: https://pdf-to-podcast.com/ @pythonl

60 010

🖥 SearXNG — свободный метапоисковый движок, реализованный на Python

git clone https://github.com/searxng/searxng.git searxng
cd searxng
sudo -H ./utils/searxng.sh install all

SearXNG — это свободный метапоисковый движок, объединяющий результаты различных поисковых сервисов и баз данных; не собирает и не отслеживает конфиденцильные данные пользователей Быстрый старт с Docker:

docker run --rm \
           -d -p 8080:8080 \
           -v "${PWD}/searxng:/etc/searxng" \
           -e "BASE_URL=http://localhost:8080/" \
           -e "INSTANCE_NAME=my-instance" \
           searxng/searxng

🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

60 010

🖥 Qtile — полнофункциональный тайловый оконный менеджер, написанный на Python Qtile не просто написан на Python — на нём же менеджер и конфигурируется Особенности Qtile: — Qtile очень простой и гибкий. В нём легко писать свои собственные макеты и виджеты. — Qtile написан на Python, что позволяет использовать все возможности языка — полностью open-source 🖥 GitHub @pythonl