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 58 418 подписчиков, занимая 2 246 место в категории Технологии и приложения и 10 302 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 418 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.
docker run -p 80:80 -p 443:443 -p 3000:3000 -e ACCEPTED_TERMS=true -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /captain:/captain caprover/caprover
# ...подключение домена
npm install -g caprover
caprover serversetup
CapRover — это очень простой в использовании менеджер развертывания приложений/баз данных и веб-серверов для NodeJS, Python, PHP, ASP.NET и т.д. приложений
CapRover очень быстрый и надёжный; под капотом использует Docker, nginx, LetsEncrypt и NetData
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Посмотреть демо (пароль captain42)
@pythonl<photos> — реальная папка с фотографиями):
docker run -v <photos>:/var/lib/librephotos/photos/ -v <thumbnails>:/var/lib/librephotos/data/protected_media -v <logs>:/var/log/librephotos/ -v <db>:/var/lib/postgresql/data -p 3000:80 -d reallibrephotos/singleton
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install bm25s
▪ Github
@pythonlpip install scapy
Утилита позволяет создавать инструменты для сканирования сети и осуществления сетевых атак.
Scapy может заменить такие инструменты как hping, arpspoof, arp-sk, arping, p0f и даже некоторые части Nmap, tcpdump и tshark.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install sh
Может кто не знает, но существует sh — полноценная замена подпроцесса для Python 3.8 - 3.11 и PyPy, которая позволяет вызывать любую программу так, как если бы она была функцией, наподобие:
from sh import ifconfig
print(ifconfig("eth0"))
Очень удобно для некоторых задач DevOps
При этом:
— sh — это не набор системных команд, реализованных на Python
— sh опирается на различные системные вызовы Unix и работает только на Unix-подобных операционных системах - Linux, macOS, BSD и т. д. В частности, Windows не поддерживается.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install rio-ui
Rio привносит в Python компоненты в стиле React.
Можно выбирать из множества встроенных компонентов и комбинировать их для создания своих собственных компонентов, а потом строить из тех свои приложения
Готовые приложения, созданные с помощью Rio могут работать как локально на вашей машине, так и в Интернете.
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры готовых веб-приложений
@pythonlconda create -n PhySO python=3.8
conda activate PhySO
git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO
cd PhySO
conda install --file requirements.txt
pip install -e .
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@pythonlpip install vedo
vedo может работать как с полигональной сеткой, так и с облаком точек, отлично интегрируется с другими библиотеками
🖥 GitHub
🟡 Примеры использования
@pythonl.dll из .go-файлов, и именно эти .dll уже вызываются из Python с помощью ctypes
Существуют и другие способы вызова Go из Python, такие как SWIG, например. В этом гайде рассматривается ctypes, потому что он не имеет дополнительных зависимостей и прост в освоении.
📎 Как вызывать Go из Python
@pythonlpip install litestar
Litestar предлагает проверку данных, внедрение зависимостей, интеграцию с ORM, примитивы авторизации и многое другое, что необходимо для запуска приложений в работу.
Простой пример использования Litestar:
from litestar import Litestar, get
@get("/")
async def hello_world() -> str:
return "Hello, world!"
app = Litestar([hello_world])
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl