Python/ django
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 58 979 подписчиков, занимая 2 170 место в категории Технологии и приложения и 10 190 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 979 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -317, а за последние 24 часа — -26, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.25%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.50% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 684 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 067 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- 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 28 августа, 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.
pip install hexora # или: uv tool install hexora
hexora --help
# Проверить одиночный файл
hexora audit path/to/script.py
# Проверить каталог (с удобным выводом)
hexora audit --output-format terminal ./resources/test/
# Аудит пакетов из venv (и фильтрация шумных правил)
hexora audit \
--exclude HX5020,HX5030,HX5040,HX5050,HX5060 \
--min-confidence high \
.venv/lib/python3.11/site-packages/
🔗Githublist или dict, то этот объект создаётся один раз — при определении функции.
Из-за этого все вызовы будут делить один и тот же объект, что часто приводит к багам.
Правильный способ — использовать `None` и создавать новый объект внутри функции.
def bad_append(x, data=[]):
data.append(x)
return data
print(bad_append(1)) # [1]
print(bad_append(2)) # [1, 2] <-- неожиданно!
def good_append(x, data=None):
if data is None:
data = []
data.append(x)
return data
print(good_append(1)) # [1]
print(good_append(2)) # [2]
Используйте этот приём, чтобы не попасться на скрытые баги с аргументами по умолчанию.
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
data = [
{"category": "A", "value": 10},
{"category": "B", "value": 20},
{"category": "A", "value": 30},
{"category": "B", "value": 40},
]
сортировка обязательна перед groupby
data.sort(key=itemgetter("category"))
grouped = {
key: list(group) for key, group in groupby(data, key=itemgetter("category"))
}
print(grouped)django-filter.
Особенности
- Использует serializer-поля для разбора и валидации (без Django-форм и виджетов)
- Поддержка группировки фильтров для гибкой логики
- Constraint system — проверка взаимозависимостей между параметрами
- Вложенные фильтры (nested filters) для работы со сложными структурами
Последний релиз — v0.6.0 (21 августа 2025)
- Возможность указывать группу по умолчанию для всего FilterSet (в том числе глобально)
- Поддержка subgroups для более сложных связей между фильтрами
- Новый метод FilterSet.get_combinator() для динамического выбора способа объединения фильтров
- ⚠️ Breaking change: теперь Entry нельзя создавать без указания группы
Почему стоит попробовать
Если стандартные фильтры Django REST кажутся ограниченными, rest-filters даёт:
- фильтрацию через сериализаторы,
- сложные сценарии с группировками и вложенностью,
- гибкость и расширяемость.
🔗 Репозиторий: https://github.com/realsuayip/rest-filters
@pythonl
Пример работы seed
import random
random.seed(42)
print([random.random() for _ in range(3)])
random.seed(42)
print([random.random() for _ in range(3)]) те же числа
Криптографически безопасные значения
import secrets
print(secrets.token_hex(8))
print(secrets.randbelow(10))plutoprint input.html output.pdf --size=A4
🟠 Github
@pythonl
import json
data = {
"user": "Alice",
"age": 30,
"skills": ["Python", "Docker", "ML"],
"active": True,
"projects": {
"current": "Chatbot",
"next": "Data Pipeline"
}
}
pretty_json = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print(pretty_json)
Это особенно удобно при отладке, логировании или подготовке данных для API. Больше не нужно вручную настраивать pprint — просто используй json.dumps с параметрами indent и ensure_ascii!