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 59 007 подписчиков, занимая 2 174 место в категории Технологии и приложения и 10 227 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 59 007 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -219, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.21%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.57% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 665 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 105 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 24.
- 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 сентября, 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.
docker run -t --rm -v $(pwd):/src:delegated kapicorp/kapitan -h
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Пример использования Kapitan
@pythonlpip install django-unfold
poetry add django-unfold
Unfold — это тема для админки Django, которая позволяет добавить удобные для администратора функции.
🖥 GitHub
🟡 Посмотреть админку вживую
@pythonldocker run -d --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 quay.io/tembo/pg16-pgmq:latest
▪ GitHub
#python #PostgreSQL #pgmq #MessageQueues
@pythonlpipx run crawlee create my-crawler
🖥 Github
@pythonlbrew install gitguardian/tap/ggshield
Также ggshield позволяет выявить нарушения безопасности и 70+ типов неправильно написанных конфигов в подходе IaaC.
Для сканирования репозитория достаточно просто выполнить:
ggshield secret scan repo /path/to/your/repo🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl
pip install tach
▪ Github
@pythonl$ pip install colour-science
Colour позволяет просто работать с цветами/палитрами и т.д.
К примеру, вот команда для построения спектра видимого света:
import colour
colour.plotting.colour_style()
colour.plotting.plot_visible_spectrum()
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install django-unicorn
Django Unicorn плавно расширяет Django за пределы его базовых возможностей, не заставляя переделывать готовое приложение.
С помощью Django Unicorn можно легко добавлять в свои шаблоны фронтенд-взаимодействия, не отказываясь от Django.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install open3d
Open3D — это open-source библиотека, которая поддерживает быструю разработку ПО, работающего с 3D-данными.
Фронтенд Open3D предоставляет набор тщательно отобранных структур данных и алгоритмов на языках C++ и Python. Бэкэнд высоко оптимизирован и настроен на распараллеливание.
Основные возможности Open3D:
— поддержка структур 3D-данных
— алгоритмы обработки 3D-данных
— реконструкция сцены
— Выравнивание поверхностей
— 3D-визуализация
— рендеринг с учётом физики (PBR)
— поддержка машинного 3D-обучения с помощью PyTorch и TensorFlow
— ускорение GPU для основных 3D-операций
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install numpy mediapipe supervision pillow
В целом ничего сложного, нам понадобятся библиотеки numpy, mediapipe, supervision и pillow
Пробуйте)
@pythonlpip install robyn
Robyn — это очень быстрый веб-фреймворк, который объединяет асинхронные возможности Python и скорость Rust для создания высокопроизводительных веб-приложений. Быстрое построение проектов, удобное использование и надежная поддержка плагинов.
Robyn отличается от остальных фреймворков.
Обычно для запуска какого-то фреймворка нужен WSGI/ASGI-сервер: Gunicorn, uWSGI или Uvicorn, например. У Robin этого нет. Сразу идет рантайм, написанный на Rust, который реализует WSGI-сервер. С помощью PyO3 он интегрируется с Python и вызывает его функции.
Robyn делает разбор и роутинг запроса на Rust, что ожидаемо работает быстро
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl