Python/ django
Открыть в Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше
📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 425 подписчиков, занимая 2 244 место в категории Технологии и приложения и 10 303 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 425 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -225, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.13%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.05% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 581 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 781 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 19.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 03 ноября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
58 425
Подписчики
-824 часа
-1537 дней
-22530 дней
Архив постов
58 418
58 418
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
58 418
🖥 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
58 418
![🖥 napari — быстрый интерактивный просмотрщик многомерных изображений на Python — pip install "napari[all]" napari предназнач](data:image/jpeg;base64,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)
+2
🖥 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
@pythonl58 418
+1
🖥 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-recreate58 418
💬 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
58 418
🖥 SearXNG — свободный метапоисковый движок, реализованный на Python
git clone https://github.com/searxng/searxng.git searxng
cd searxng
sudo -H ./utils/searxng.sh install alldocker run --rm \
-d -p 8080:8080 \
-v "${PWD}/searxng:/etc/searxng" \
-e "BASE_URL=http://localhost:8080/" \
-e "INSTANCE_NAME=my-instance" \
searxng/searxng58 418
+2
🖥 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
58 418
Вебинар для 🚀 опытных python-разрабочиков 👨💻 по настройке окружения для свежего питонячьего проекта
💯 Рассмотрим различные инструменты и методы автоматизации, которые могут быть применены для создания и настройки нового проекта на Python с нуля.
🔥 Спикер Станислав Ступников — руководитель отдела разработки одной из крупнейших социальной сети России и опытный преподаватель.
📅 Живой эфир пройдет 3 июля в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение.
🔴 Ссылка для регистрации: https://otus.pw/HEQc/?erid=LjN8KBMKU
58 418
+3
🖥 Визуализация и обработка геометрических объектов в Python
Отличный репозиторий с примерами по основам работы с геометрическими объектами в Python с помощью библиотек Gpytoolbox и Polyscope.
Здесь представлена базовая теория, которая поможет за несколько часов влиться работу с 3D-объектами
Вот общий план:
— Настройка среды
— Для чего тут нужен NumPy
— Создание и обработка полигональных сеток
— Визуализация
— Затенение и перспектива
— Основные свойства поверхностей
— Грани, полуграницы и смежность
— Оптимизация
🖥 GitHub
@pythonl
58 418
6–9 июля проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python или C++, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь.
Подавайте заявку до 3 июля — и всего за 3 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с девятью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
58 418
Вебинар для 🚀 опытных python-разрабочиков 👨💻 по настройке окружения для свежего питонячьего проекта
💯 Рассмотрим различные инструменты и методы автоматизации, которые могут быть применены для создания и настройки нового проекта на Python с нуля.
🔥 Спикер Станислав Ступников — руководитель отдела разработки одной из крупнейших социальной сети России и опытный преподаватель.
📅 Живой эфир пройдет 3 июля в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение.
🔴 Ссылка для регистрации: https://otus.pw/HEQc/?erid=LjN8KBMKU
58 418
+1
🖥 Kombu — open-source библиотека Python для обмена сообщениями
—
pip install kombu
Цель Kombu - сделать обмен сообщениями в Python как можно проще, предоставив идиоматический высокоуровневый интерфейс для протокола AMQ, а также обеспечить проверенные и протестированные решения для общих проблем обмена сообщениями.
AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) — это протокол открытого стандарта для добавления сообщений в очередь и их доставки;
самая известная реализация AMQP — сервер обмена сообщениями RabbitMQ.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl58 418
⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
C#: t.me/csharp_ci
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/cpluspluc
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
Devops: t.me/devOPSitsec
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
58 418
🖥 Большая, ползеная Шпарглака - Python для дата-сайентистов.
В ней освещены основные типы данных, операторы, работа с Numpy, визуализация данных в Matplotlib, jupyter и множество других полезных материалов.
Сохраняйте себе, чтобы не потерять.
@pythonl
58 418
58 418
🖥 NVIDIA Warp
Мощный фреймворк Python для высокопроизводительного моделирования графического процессора и графики.
Ядра определяются в синтаксисе Python, а JIT преобразуются в C++/CUDA и компилируются во время выполнения.
Warp поможет вам упростить написание программ для физического моделирования, обработки геометрии и процедурной анимации графики.
Кроме того, ядра Warp являются дифференцируемыми и могут использоваться как часть конвейеров машинного обучения с такими фреймворками, как PyTorch и JAX.
#Python #Cuda #Cpp #Graphics #nvidia
▪Github
▪Документация
@pythonl
58 418
6–9 июля проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python или C++, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь.
Подавайте заявку до 3 июля — и всего за 3 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с девятью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
58 418
+4
🖥 PyVista — библиотека Python для визуализации и работы с 3D-объектами
—
pip install pyvista
PyVista — это библиотека Python для набора инструментов визуализации (VTK), которая использует другой подход к взаимодействию с VTK через NumPy и прямой доступ к массивам. PyVista предоставляет идиоматический, хорошо документированный интерфейс для быстрого создания прототипов, анализа и для работы с 3-мерными объектами.
Особенности PyVista:
— предоставляет высокоуровневый API к набору инструментов визуализации (VTK)
— поддерживает разные структуры данных и методы фильтрации для пространственных наборов данных
PyVista можно использовать для создания сложных 3-мерных графиков для презентаций и исследовательских работ, а также в качестве вспомогательного модуля для других Python-модулей, работающих с 3D-объектами.
🖥 GitHub
🟡 Доки и примеры
@pythonl58 418
🖥 Выпущен Python 3.12.4!
🔥 Python 3.12 – это новейшая основная версия языка, содержащая множество новых функций и оптимизаций. 3.12.4 – это последняя версия для, содержащая более 250 исправлений ошибок, улучшений сборки и изменений в документации, по сравеннию с версией 3.12.3.
▪Скачать: https://www.python.org/downloads/release/python-3124
▪Подробности: https://uproger.com/vypushhena-novaya-versiya-python-3-12-4/
@pythonl
