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
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python/ django
کانال Python/ django (@pythonl) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 59 002 مشترک است و جایگاه 2 175 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 10 234 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 59 002 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 01 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -234 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 12 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.19% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.57% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 654 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 109 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 22 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 02 سپتامبر, 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.
59 002
مشترکین
+1224 ساعت
-57 روز
-23430 روز
آرشیو پست ها
59 005
⚡️ TARS — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации тестирования на проникновение с использованием агентов на основе искусственного интеллекта.
Главная цель TARS — создать умные защитные инструменты, способные автоматизировать задачи, такие как сканирование уязвимостей, анализ угроз и разработка контрмер в реальном времени.
Проект направлен на подготовку к будущему, в котором ИИ-атаки станут более распространёнными, и ставит своей задачей оптимизацию ИИ-агентов не только для выявления уязвимостей, но и для их автоматического устранения.
Чтобы начать работу с TARS, пользователям необходимо установить Docker, создать файл с нужными API-ключами и запустить основной CLI-инструмент для работы с TARS в браузере.
Проект включает демонстрационные примеры и предоставляет отличные тестовые цели, такие как Juice-Shop, а также список интегрируемых инструментов, включая Nettacker, RustScan и другие.
📌 Github
@pythonl
59 005
🖥 Qik (quick) - это программа для выполнения команд, подобная
make, но с кэшированием на основе хэша и расширенными возможностями.
Кэширование команд Qik гарантирует, что вы не будете выполнять лишнюю работу. Настраивайте параметры команд в модулях позволяют просматривайть и повторно запускайте команды в режиме ожидания.
Qik может значительно сократить время разработки.
Хотя qik обладает специальной функциональностью для проектов на Python, любой репозиторий на основе git может использовать qik в качестве средства запуска команд.
pip install qik
▪Github
▪Гайд
@pythonl
59 005
Пошаговый план изучения Python бесплатно *️⃣
— 30 упорядоченных тем для изучения в виде To do листа
— 20+ идей проектов для портфолио
Узнаете, какие темы и в какой последовательность нужно изучать, чтобы точно освоить Python.
Пройдете обучение не на задачах с апельсинами, а на проектах из реального бизнеса.
🔗 Переходите на сайт и скачивайте план обучения.
59 005
✅ УГЛУБЛЁННЫЙ КУРС ПО PYTHON ✅
Хотите попробовать что-то новое или же стать профи в программировании? Вы читаете правильный пост!
Представляем вам новый многомодульный курс, который охватывает Python всесторонне, начиная с самых основ и заканчивая продвинутыми концепциями.
❗️254 часа полного погружения в Python с нулевых знаний до профи OOP, API, SQL Databases, Data Analysis, Web Scraping и Developing, Visualization, Data Science and Machine Learning.
❗️20 работ в ваше портфолио. В ходе обучения вы создадите десятки приложений на Python с использованием Pandas, Flask и Django.
🏡 Домашние задания. В процессе обучения вы также будете решать домашние задания, которые помогут закрепить полученные знания.
👍 Индивидуальная поддержка. Получите ответы и поддержку от наших менторов - профессионалов в области Python.
🕓 Обучение в удобное время. Вы можете совмещать обучение с работой или учебой и проходить курс в своем темпе!
📕 Документ. После тестирования вы получите престижный диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации.
Не упустите возможность стать лучшим программистом Python! Присоединяйтесь к нашему курсу прямо сейчас и станьте успешным разработчиком! Мы верим в вас и поможем вам достичь больших успехов в программировании!
🌍 Подробнее на сайте Академии IT DMS
Реклама. ИП Никоноров М.Ю., учебный центр ДПО Академия IT DMS, ИНН: 503609802698, erid: 2VtzqwL7tVu
59 005
59 005
🔪 Pare
Pare создан для того, позволить веб-разработчикам независимо масштабировать свои веб-приложения.
В частности, Pare будет полезен, если у вас есть функции, которые:
- интенсивные вычисления
-блокирующие
- изолированные
- параллельные
В качестве примера использования можно привести парсинг документов, агрегацию данных, обработку веб-хуков и обработку изображений.
С помощью Pare вы можете разгрузить эти задачи от основного веб-сервера, а также получить автоматическое масштабирование для одновременных запросов.
> pip install pare
from my_module import my_function
my_function(*args, **kwargs) # local function call
my_function.invoke(*args, **kwargs) # remote Lambda call
await my_function.invoke_async(*args, **kwargs) # async remote Lambda call
59 005
59 005
🌟 Open Interpreter — полное управление компьютером при помощи запросов на естественном языке
pip install open-interpreter
interpreter
59 005
💻 Snoop — инструмент OSINT
Snoop Project — один из самых перспективных OSINT-инструментов по поиску никнеймов и остальной информации, написанный на Python.
Snoop поставляется готовыми сборками и не требует зависимостей (или установки python), то есть работает на чистой машине с OS Windows или GNU/Linux.
🗄 GitHub
@pythonl
59 005
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 27-28 августа в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
59 005
Foodtech tour Яндекса возвращается: стартуем с митапом в Москве 19 сентября!
В программе суровая энтерпрайз-разработка для опытных бэкендеров. Эксперты расскажут о работе с монолитами на примере Еды и переосмыслении процессинга заказов в Лавке. От Маркета заявлен воркшоп с архитектурными кейсами: без практики точно не останемся.
Foodtech tour охватит 4 столицы: Москва — 19 сентября, Санкт-Петербург — 17 октября, Казань — 14 ноября и Минск — 5 декабря.
👉🏻 Регистрируйтесь в своём городе!
59 005
Извлечение данных из вложенных структур Зачастую приводит к созданию перегруженного кода, который подвержен ошибкам.
в Python 3.10 pattern matching (Сопоставление с образцом ) обеспечивает более декларативный и понятный способ обработки сложных структур данных.
#Python #pythontips
@pythonl
59 005
🖥 The autogenetic AGI
Agent K - это саморазвивающийся AGI ( общий ИИ (AGI) – это ИИ, который может ориентироваться в меняющихся условиях, моделировать и прогнозировать развитие ситуации. Если ситуация выходит за стандартные алгоритмы, то он должен самостоятельно найти ее решение ), состоящий из агентов, которые сотрудничают и создают новых агентов по мере необходимости для выполнения задач пользователя.
▪ Github
@pythonl
