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 58 385 подписчиков, занимая 2 244 место в категории Технологии и приложения и 10 292 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 385 подписчиков.
Согласно последним данным от 03 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -242, а за последние 24 часа — -32, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.00%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.06% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 501 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 784 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 18.
- 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 04 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.
58 385
Подписчики
-3224 часа
-1807 дней
-24230 дней
Архив постов
58 382
👩❤👨Creating a Tinder bot in Python
Создание бота для Tinder на Python
💻Для этого проекта нужно скачать и установить Chromedriver.
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
opening_line = "Hi!"
number_of_swipes = 10
path = # paste your chromedriver path here
service = Service(executable_path=path)
web = 'https://tinder.com/'
options = Options()
options.add_experimental_option("debuggerAddress", "localhost:9222")
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
driver.get(web)
time.sleep(3)
for i in range(number_of_swipes):
try:
like_button = driver.find_element(by='xpath', value='//button//span[text()="Like"]')
driver.execute_script("arguments[0].click();", like_button)
time.sleep(2)
its_match_window = driver.find_element(by='xpath', value='//textarea[@placeholder="Say something nice!"]')
its_match_window.send_keys(opening_line)
time.sleep(1)
send_message_button = driver.find_element(by='xpath', value='//button/span[text()="Send"]')
send_message_button.click()
time.sleep(1)
close_its_match_window = driver.find_element(by='xpath', value='//button[@title="Back to Tinder"]')
close_its_match_window.click()
except:
try:
box = driver.find_element(by='xpath', value='//button/span[text()="Maybe Later"] | //button/span[text()="Not interested"] | //button/span[text()="No Thanks"]')
box.click()
except:
pass
▪ Video
@pythonl58 382
🔥 Подборка каналов для Python разработчиков
🖥 Machine learning
ai_ml – крупнейши канал по ии, нейросетям и науке о данных.
datasc - дата сайнс обучение самой востребованной профессии.
@bigdatai - Big Data
@machinelearning_ru – гайды по машинному обучению
@machinelearning_interview – подготовка к собеседованию мл.
@datascienceiot – бесплатные книги ds
@ArtificialIntelligencedl – ИИ
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - вакансии ds, ml
@Machinelearning_Jobs - чат с вакансиями
🖥 Python
@pythonl - главный канал самого популярного языка программирования.
@pro_python_code – учим python с ментором.
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию.
@python_testit - проверочные тесты на python
@pythonlbooks - современные книги Python
@python_djangojobs - работа для Python программистов
@python_django_work - чат обсуждения вакансий
#️⃣ c# c++
C# - погружение в C#
@csharp_cplus чат
@csharp_1001_notes - инструменты C#
🖥 Machine learning
ai_ml – крупнейши канал по ии, нейросетям и науке о данных.
datasc - дата сайнс обучение самой востребованной профессии.
@bigdatai - Big Data
@machinelearning_ru – гайды по машинному обучению
@machinelearning_interview – подготовка к собеседованию мл.
@datascienceiot – бесплатные книги ds
@ArtificialIntelligencedl – ИИ
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - вакансии ds, ml
@Machinelearning_Jobs - чат с вакансиями
🖥 SQL базы данных
@sqlhub - Повышение эффективности кода с грамотным использованием бд.
@chat_sql - чат изучения бд.
👣 Golang
@Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный.
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@golangtests - интересные тесты и задачи GO
@golangl - чат изучающих Go
@GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат для ищущих работу.
@golang_books - полезные книги Golang
@golang_speak - обсуждение языка Go
@golangnewss - новости go
🖥 Linux
linux - kali linux ос для хакинга
linux chat - чат linux для обучения и помощи.
@linux_read - бесплатные книги linux
🖥 Javascript / front
@react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов.
@javascript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS
@Js Tests - каверзные тесты JS
@hashdev - погружение в web разработку.
@javascriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd.
@jsspeak - чат поиска FrontEnd работы.
🖥 Java
@javatg - выучить Java с senior разработчиком на практике
@javachats - чат для ответов на вопросы по Java
@java_library - библиотека книг Java
@android_its - Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит
👷♂️ IT работа
https://t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi -ит каналы по яп с вакансиями
🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы
⚙️ Rust
@rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп
@rust_chats - чат rust
📓 Книги
https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy - актуальные книги по всем яп
⭐️ Нейронные сети
@vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы.
@aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого.
@neural – погружение в нейросети.
📢 English for coders
@english_forprogrammers - Английский для программистов
🖥 Devops
Devops - канал для DevOps специалистов.
58 382
YAPF
A formatter for Python files.
YAPF - это форматировщик Python, основанный на clang-format. По сути, алгоритм анализирует код и вычисляет наилучшее форматирование, соответствующее заданному стилю. Это избавляет от хлопот, связанных с поддержкой кода.
$ pip install yapf
Example:
x = { 'a':37,'b':42,
'c':927}
y = 'hello ''world'
z = 'hello '+'world'
a = 'hello {}'.format('world')
class foo ( object ):
def f (self ):
return 37*-+2
def g(self, x,y=42):
return y
def f ( a ) :
return 37+-+a[42-x : y**3]
reformat:
x = {'a': 37, 'b': 42, 'c': 927}
y = 'hello ' 'world'
z = 'hello ' + 'world'
a = 'hello {}'.format('world')
class foo(object):
def f(self):
return 37 * -+2
def g(self, x, y=42):
return y
def f(a):
return 37 + -+a[42 - x:y**3]
🖥 Github
@pythonl58 382
58 382
🖥 Unraveling the Magic of Sorting: A Python Guide for Novices
Введение в алгоритмы: Примеры алгоритмов на Python для новичков.
▪Bubble Sort
def bubble_sort(list):
for i in range(len(list)):
for j in range(len(list) - 1):
if list[j] > list[j + 1]:
list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j] # swap
return list
▪Selection Sort
def selection_sort(list):
for i in range(len(list)):
min_index = i
for j in range(i + 1, len(list)):
if list[min_index] > list[j]:
min_index = j
list[i], list[min_index] = list[min_index], list[i] # swap
return list
▪Insertion Sort
def insertion_sort(list):
for i in range(1, len(list)):
key = list[i]
j = i - 1
while j >=0 and key < list[j] :
list[j+1] = list[j]
j -= 1
list[j+1] = key
return list
▪Quick Sort
def partition(array, low, high):
i = (low-1)
pivot = array[high]
for j in range(low, high):
if array[j] <= pivot:
i = i+1
array[i], array[j] = array[j], array[i]
array[i+1], array[high] = array[high], array[i+1]
return (i+1)
def quick_sort(array, low, high):
if len(array) == 1:
return array
if low < high:
partition_index = partition(array, low, high)
quick_sort(array, low, partition_index-1)
quick_sort(array, partition_index+1, high)
@pythonl58 382
☎️ How to Schedule WhatsApp Messages Using Python and PyWhatKit
В посте мы рассмотрим, как использовать PyWhatKit для создания отложенных сообщений WhatsApp с помощью Python. 🐍
pip install pywhatkit
import pywhatkit
phone_num = '+123456789'
message = 'hello'
hour = 17
minute = 25
try:
pywhatkit.sendwhatmsg(phone_num, message, hour, minute)
print(f'Message sent to {phone_num} successfully!')
except Exception as e:
print(f'Error: {str(e)}')
▪ Github
▪Docs
@pythonl58 382
Stock Recommendations from Yahoo Finance Using ML Models in Python.
Строим модель рекомендации по акциям от Yahoo Finance с использованием ML-моделей на Python.
@pythonl
58 382
💲 Awesome OSS Monetization
A curated list of awesome monetization approaches for open source software.
Кураторский список практичных подходов к монетизации программного обеспечения с открытым исходным кодом.
Этот список является результатом обширного интернет-исследования. Он разбит на категориям от платных консультациях, где вы можете заработать, до различных проектов, где вы можете заработать на поиске багов в коде.
🖥 Github
@pythonl
58 382
📩 Python Email Automation Script
Вот пример базового скрипат Python для автоматизации простой задачи отправки электронной почты.
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
sender_email = "your_email@example.com"
recipient_email = "recipient_email@example.com"
subject = "Automated Email"
message = "This is an automated email sent using Python."
# SMTP server configuration (example: Gmail)
smtp_server = "smtp.gmail.com"
smtp_port = 587
smtp_username = "your_username"
smtp_password = "your_password"
msg = MIMEText(message)
msg["Subject"] = subject
msg["From"] = sender_email
msg["To"] = recipient_email
try:
server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
server.starttls()
server.login(smtp_username, smtp_password)
server.sendmail(sender_email, recipient_email, msg.as_string())
print("Email sent successfully!")
except Exception as e:
print("Error sending email:", str(e))
finally:
server.quit()
@pythonl58 382
Top 10 Python Functions
Топ-10 полезных функций Python, о которых вы возможно не знаете.
1. The Elusive enumerate() 🗂
or index, value in enumerate(["apple", "banana", "cherry"], start=1):
print(f"The index is {index} and the value is {value}")
2. zip() Up Your Lists 🤐
names = ["Batman", "Superman", "Wonder Woman"]
superpowers = ["Rich", "Strong", "Lasso of Truth"]
for hero, power in zip(names, superpowers):
print(f"{hero} is really just super {power}!")
3. collections.Counter() — The Crowd Tamer 📊
from collections import Counter
party_list = ["Alice", "Bob", "Alice", "Eve", "Bob", "Eve", "Alice"]
print(Counter(party_list))
# Output: Counter({'Alice': 3, 'Bob': 2, 'Eve': 2})
4. functools.lru_cache() — The Time Traveler ⏱
from functools import lru_cache
@lru_cache
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
5. All Aboard the any() and all() Express 🚂
friends_going = [False, False, True, False]
print(any(friends_going)) # Output: True
chores_done = [True, True, True, True]
print(all(chores_done)) # Output: True
6. Get Slick with itertools.chain() 🚲
from itertools import chain
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
combined = list(chain(list1, list2))
print(combined) # Output: [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
7. The Great defaultdict() Magician 🎩
from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
print(d["new_key"]) # Output: 0, and "new_key" is now a key in the dict
8. Jazz Up with reversed() 🔄
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in reversed(original_list):
print(item, end=' ') # Output: 5 4 3 2 1
9. Don’t Get Lost, Use pathlib.Path() 🗺
from pathlib import Path
# Navigate to your home directory and create a file there.
home = Path.home()
file = home / "treasure_map.txt"
file.touch()
print(f"Your treasure map is located at: {file}")
10. The Underestimated else in Loops 🎢
for i in range(5):
if i == 10:
break
else:
print("Loop completed without a 'break'. Batman approves.")
Disclaimers 📢:
📌Будьте осторожны при использовании таких функций, как itertools.chain() и collections.Counter() на больших наборах данных. Они могут потреблять больше памяти, чем слон на шведском столе. 🐘
📌Не злоупотребляйте функцией functools.lru_cache(). Это как машина времени - слишком много возиться с ней может привести к нежелательным последствиям.
📌Хотя defaultdict() - волшебная функция, убедитесь, что вы действительно хотите добавить новый ключ в свой dict, иначе словарь может бесконтрольно расти,58 382
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🔥 5 примеров использования Redis с кодом на Python
1. Caching
Redis можно использовать для кэширования часто используемых данных, снижая нагрузку на ваше основное хранилище данных. Вот пример того, как реализовать кэширование с помощью Redis в Python
import redis
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def get_data_from_cache(key):
# Check if data exists in the cache
if r.exists(key):
# Retrieve data from the cache
data = r.get(key)
return data.decode('utf-8') # Convert bytes to string
else:
# Fetch data from the primary data source
data = fetch_data_from_source()
# Store data in the cache with a timeout of 1 hour
r.setex(key, 3600, data)
return data
2. Pub/Sub (Publish/Subscribe):
Redis поддерживает паттерн pub/sub, позволяя вам создавать системы обмена сообщениями. Вот пример:
import redis
import time
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def publish_message(channel, message):
# Publish a message to the specified channel
r.publish(channel, message)
def subscribe_channel(channel):
# Subscribe to a channel and process incoming messages
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe(channel)
for message in pubsub.listen():
print(message['data'].decode('utf-8')) # Process the received message
3. Rate Limiting:
Redis можно использовать для реализации ограничения скорости, чтобы контролировать количество запросов или операций за период времени. Пример:
import redis
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def check_rate_limit(ip_address):
# Increment the request count for the IP address
request_count = r.incr(ip_address)
# If the count exceeds the limit (e.g., 100 requests per minute), deny the request
if request_count > 100:
return False
return True
4. Session Storage:
Redis можно использовать для хранения данных сеанса в веб-приложениях. Пример:
import redis
import uuid
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def create_session(user_id):
# Generate a unique session ID
session_id = str(uuid.uuid4())
# Store the session data in Redis with a timeout of 30 minutes
r.setex(session_id, 1800, user_id)
return session_id
def get_user_id_from_session(session_id):
# Retrieve the user ID from the session data in Redis
user_id = r.get(session_id)
if user_id is not None:
return user_id.decode('utf-8') # Convert bytes to string
else:
return None
5. Leaderboard:
Redis можно использовать для создания таблиц лидеров или рейтингов на основе набранных баллов. Пример:
import redis
# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def update_score(player_id, score):
# Update the score of a player
r.zadd('leaderboard', {player_id: score})
def get_leaderboard():
# Get the top 10 players from the leaderboard
leaderboard = r.zrevrange('leaderboard', 0, 9, withscores=True)
for player, score in leaderboard:
print(f"Player: {player.decode('utf-8')}, Score: {score}")
Это лишь несколько примеров того, как Redis можно использовать в Python. Redis предоставляет множество других мощных функций и структур данных, которые можно использовать в различных приложениях.
▪Github
@data_analysis_ml58 382
🎮 Code For Games in Python: Free Python Games Source Code
20 игр на Python с полным кодом.
1. Mario Game
Делаем Марио. Создаем днопользовательскую игру, где игрок (Марио) должен уворачиваться от огненных шаров, вылетающих из дракона.
2. Dino Game
Это клон-адаптация игры с динозавриком на google chrome под названием "T-Rex Dino Run".
3. Simple Fighting Game
Простй файтинг.
Игра ведется в простом интерфейсе, в котором используются только кнопки и текст.
4. Jumbled Word Quiz Game
Игра квиз.
Человек может начать викторину, нажав на кнопку "Старт". Также можно выбрать тип слов, которые необходимо исправить в викторине.
5. Rock-Paper-Scissor Game
Игра "Камень, бумага, ножницы" на Python разработана с использованием Tkinter и графического интерфейса пользователя (GUI).
6. Bouncing Ball Game
Эта игра "Прыгающий мяч" использует Canvas для прорисовки объектов.
7. Hangman Game
Игра "Виселица" не требует никаких специальных модулей, кроме random и time.
8. Snake Game
Игра "Змейка" - это классическая аркадная игра.
9. Aircraft War Game
Военная игра "Самолеты" на Python на pygame
10. Tank Game
Это игра между компьютером и пользователем. Простая танковая игра Python.
11. Stickman
Игра с хорощей графикой и удобным управлением.
12. Tetris
Создаем свой тетрис на питоне.
13. Snakes and Ladders
Игра змейки и лестницы.
14. Speed Typing Test
Делаем свой тест на скорость печати.
15. Puzzle Game
Пазл с доской 4*4 и с 15 номерами.
16. Guess the Word Game
Игра угадай слово.
17. Tic Tac Toe Game
Все правила игры такие же, как и в игре в крестики-нолики в реальном времени.
18. F1 Race Road Game
Простые гоники.
19. Flappy Bird
Делаем легендарную флаппи берд.
20. Quiz Application
Квиз на Python.
@pythonl
58 382
🔥 13 Django Packages to Every Developer Must Install
13 маст хэв пакетов Django, которые установить каждый разработчик.
1. Django Debug Toolbar
Этот мощный пакет предоставляет визуальный интерфейс для отладки, который выводит подробную информацию о SQL-запросах и их показателях производительности.
pip install django-debug-toolbar
2. Django Rest Framework
Этот комплексный пакет упрощает создание RESTful API, предоставляя надежные инструменты для сериализации, аутентификации и тд.
pip install djangorestframework
3. Celery
Это распределенная асинхронная очередь заданий, которая обладает широким функционалом. В нашем конструкторе сайтов нам часто приходиться запускать асинхронные с точки зрения ответа пользователю задачи.
pip install celery
4. Django-Crispy-Forms
Этот удобный инструмент упрощает процесс рендеринга и стилизации форм.
pip install django-crispy-forms
5. Django-Cache
Этот пакет позволяет хранить часто используемые данные в памяти, уменьшая количество повторяющихся запросов к базе данных.
pip install django-cache
6. Django Allauth
Этот пакет предлагает комплексные функции регистрации пользователей, входа в систему и управления учетными записями.
pip install django-allauth
10. Django Guardian
Этот пакет позволяет вам управлять разрешениями на уровне объектов, позволяя определять контроль доступа для отдельных экземпляров моделей.
pip install django-guardian
11. Django Storages
Этот пакет интегрируется с популярными провайдерами облачных хранилищ, такими как Amazon S3 и Google Cloud Storage.
pip install django-storages
12. Django Compressor
Этот пакет автоматически объединяет и сжимает файлы CSS и JavaScript, уменьшая количество HTTP-запросов и улучшая время загрузки страниц.
pip install django-compressor
13. Django Haystack
Этот пакет интегрирует различные поисковые системы, такие как Elasticsearch и Solr, позволяя вам создать надежные поисковые возможности для вашего приложения.
pip install django-haystack
@pythonl58 382
🖥 Recursive_quick_sort.py
def quick_sort(data: list) -> list:
if len(data) <= 1:
return data
else:
return [
*quick_sort([e for e in data[1:] if e <= data[0]]),
data[0],
*quick_sort([e for e in data[1:] if e > data[0]]),
]
if __name__ == "__main__":
import doctest
doctest.testmod()
@pythonl58 382
💫 Lark - a parsing toolkit for Python
Lark can parse all context-free languages.
Lark - это набор инструментов синтаксического анализа для Python, созданный с упором на скорость, производительность и модульность.
$ pip install lark --upgrade
from lark import Lark
l = Lark('''start: WORD "," WORD "!"
%import common.WORD // imports from terminal library
%ignore " " // Disregard spaces in text
''')
print( l.parse("Hello, World!") )
Tree(start, [Token(WORD, 'Hello'), Token(WORD, 'World')])
▪Github
@pythonl58 382
🖥 ReactPy
ReactPy is a library for building user interfaces in Python without Javascript.
ReactPy - это библиотека для создания пользовательских интерфейсов на языке Python без использования Javascript. Интерфейсы ReactPy создаются из компонентов, которые выглядят и ведут себя аналогично тем, что есть в ReactJS.
▪Github
@pythonl
58 382
Чёрный пояс по Питону за 0 рублей для тебя
Без курсов и унылых лекций — только практика и разбор задач с собеседований в Яндекс и VK
Всё на канале с подробными объяснениями.
Если учить Python, то только так — @python_tasks
58 382
58 382
58 382
Любишь решать задачи по Python? 🤔
А представь, что все это в формате MMORPG телеграм-бота, где ты можешь прокачивать своего персонажа, баттлиться с друзьями, проходить собесы в IT компании и прокачивать себя как разработчика!
В Dev’s Battle ты найдешь:
👉 5000+ активных игроков
👉 3000+ задачек по Python
👉 Задачки для уровней: Junior, Middle и Senior
👉 Задачи по Django, Flask, ML, SQL, Data Engineering, Алгоритмы.
👉 Подробное объяснение всех задач с примерами и картинками.
Все это бесплатно, с небольшим кринжом и крутым Python комьюнити!
😎 Залетай в Dev’s Battle, если, конечно, сможешь...
