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

Сеть:Machinelearning Россия10 194 Технологии и приложения2 163...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 953 подписчиков, занимая 2 163 место в категории Технологии и приложения и 10 194 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 953 подписчиков.

Согласно последним данным от 30 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -294, а за последние 24 часа — -18, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.30%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.34% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 716 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 969 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 31 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.

58 953

Подписчики

-1824 часа

-57 дней

-29430 день

3 716

Просмотры поста

~ 1 96924 часа

~ 2 42148 часов

6.30%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

58 953

🖥 Способ, как нарисовать бабочку в консоли с помощью Python! @pythonl

58 953

🖥 Flask-Moment — расширение для Flask, которое интегрирует Moment.js для форматирования дат и времени в шаблонах Jinja2! 🌟 С помощью этого инструмента можно легко отображать даты и время в удобном формате, включая поддержку локализации, временных зон и обновлений времени в реальном времени. 🌟 Основное применение — улучшение отображения временных данных в веб-приложениях Flask. Flask-Moment позволяет использовать Moment.js прямо в шаблонах, избавляя разработчиков от необходимости самостоятельно писать сложный код JavaScript для обработки времени. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

58 953

🖥 Authentik — это система управления удостоверениями (IAM) с открытым исходным кодом, предназначенная для обеспечения аутентификации и авторизации пользователей в различных приложениях! 🌟 Она поддерживает единый вход (SSO), многофакторную аутентификацию (MFA) и интеграцию с популярными протоколами, такими как OAuth2, SAML и LDAP. Authentik используется для защиты веб-приложений и управления доступом на основе ролей. 🔐 Лицензия: CC BY-SA 4.0 🖥 Github @pythonl

58 953

Спорим, тебе советовали книгу “Грокаем алгоритмы” А как насчет грокнуть уже эти алгоритмы? Да так, чтобы РАЗ И НАВСЕГДА Ты не смог выучить алгоритмы, потому что: - cложно и бессистемно объясняли - практика не билась с теорией - отправляли читать устаревшие книги... Я это исправлю! И научу тебя решать алгоритмические задачи по четкой и понятной системе! Регистрируйся на открытый урок в предверии курса "Хакни алго-собесы". И за 1 час ты: ☝️ получишь четкую систему решения алгоритмических задач ☝️ решишь топ-3 популярные задачи ☝️ получишь RoadMap изучения алгоритмов 12:30 по МСК в эту субботу (1 февраля) стартуем. Регистируйся, чтобы не упустить шанс выучить алгоритмы навсегда Erid: 2VtzqwwXV16 ИП Фатин Максим Романович. ИНН: 525406426719

58 953

🔥 IronCalc — это движок для работы с электронными таблицами! 🌟 Он включает инструменты для чтения и записи файлов формата .xlsx, с возможностью интеграции с различными языками программирования, такими как Python и JavaScript. Проект нацелен на создание более открытой и функциональной инфраструктуры для работы с таблицами, предлагая разработчикам гибкость в использовании как в веб-приложениях, так и в десктопных приложениях. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

58 953

Repost from Machinelearning

🖥 Vanna Это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, в котором используется LLM для создания SQL-запросов на основе естественного языка. ✔️ Всё просто: сначала обучаете модель на своих данных, а потом можно задать вопросы на обычном языке. В ответ модель выдает готовые SQL-запросы, которые можно сразу запускать в своей базе данных. ⚡️ Установка: pip install vanna ▪GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna @ai_machinelearning_big_data #python #sql #opensource #vanna #llm

58 953

⭐️ Pandera, библиотека Python, которая упрощает валидацию pandas датафреймов. Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars. С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно. pip install pandera ▪ Github ▪Документация #Pandera #python #opensource #Polars

58 953

🖥 pysimdjson — это Python-библиотека, которая представляет собой обертку над C-библиотекой simdjson, предназначенной для быстрого парсинга JSON-данных! 🌟 Эта библиотека использует SIMD (Single Instruction, Multiple Data) технологии, которые позволяют ускорить обработку JSON по сравнению с традиционными методами, особенно для больших данных. pysimdjson обеспечивает высокую производительность, делая парсинг JSON быстрее и эффективнее, чем стандартные решения в Python. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

58 953

🖥 Hickle — это Python-библиотека, предназначенная для сериализации объектов в формат HDF5, что позволяет эффективно хранить и обмениваться большими объемами данных! 💡 Hickle является альтернативой стандартным методам сериализации (например, pickle) и предлагает улучшенную производительность при работе с большими наборами данных. Она используется в научных и аналитических приложениях для сохранения сложных структур данных, таких как массивы и матрицы, в компактном и эффективном формате. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

58 953

⭐️ Browser-use Создайте своего собственного оператора OpenAI с помощью инструментов с открытым исходным кодом! Browser Use - это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет агентам искусственного интеллекта использовать браузер всего с помощью нескольких строк кода на Python. Ключевые функции: 🆓 100% Открытый исходный код ✅ Интегрируется с Gradio для создания веб-интерфейса ✅ Работает с Claude, gpt-4o и Llama 3 ✅ Для обеспечения безопасной работы пользовательское управление в цикле Вы просто указываете компьютеру, что делать, а при использовании браузера это выполняется. ▪ Github @pythonl

58 953

Repost from Machinelearning

🌍 WebRover – это автономный ИИ-агент , предназначенный для взаимодействия с элементами веб-страниц и выполнения пользовательских запросов. Агент построен на базе LangChain и LangGraph и в первую очередь создан, чтобы освободить пользователей от рутины, связанной с поиском и сбором информации. Благодаря глубокому пониманию контекста и способности автоматически определять нужные элементы, WebRover эффективно справляется даже со сложными задачами. Основные возможности WebRover включают: - самостоятельную навигацию по сайтам, управление состоянием через LangGraph и автоматизированное взаимодействие с браузером посредством Playwright. - агент способен анализировать содержимое страниц, делать скриншоты и формировать структурированные ответы и парить информацию. Особенности 🤖 Навигация на основе GPT-4 для понимания контекста и интеллектуальной навигации по веб-сайтам 🎯 Интеллектуальное обнаружение элементов: Автоматически идентифицирует и взаимодействует с любыми элементами сайтов 📸 Визуальная обратная связь: Визуализация процесса навигации в реальном времени 🔄 Автономная работа: Самокорректирующаяся навигация со стратегиями обратного хода

git clone https://github.com/hrithikkoduri18/webrover.git
cd webrover
cd backend

▪ Github @ai_machinelearning_big_data #aiagents #ai #ml #opensource

58 953

🖥 orjson — это высокопроизводительная библиотека для работы с JSON в Python! 🌟 Она обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию JSON, поддерживает обработку дат, таймстампов и numpy-массивов. Библиотека совместима с стандартным API Python и подходит для использования в высоконагруженных приложениях, требующих эффективной обработки JSON-данных. 🖥 Github @pythonl

58 953

🔥 Minima — это open source решение для RAG в контейнерах для развертывания на любых мощностях (клауд или локал), с возможностью интеграции с ChatGPT и MCP. Minima также может использоваться как RAG на вашей машине. Minima поддерживает три режима работы: 1. Изолированная установка — Работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторный сторедж запускаются на вашем сервере или ПК, обеспечивая безопасность ваших данных. 2. Кастомный GPT — Запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остаётся ChatGPT. 3. Anthropic Claude — Использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор работает на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude. В данный момент, Minima решает задачу RAG on-premises и призывает всех поставить звезду и форкнуть репозиторий, а так же не стесняться и принять участие в разработке. 📌 Лицензия MPL-2.0 ▪ Github @pythonl

58 953

🖥 Pydantic имеет встроенную функцию #DataValidation , но она потребляет много памяти. Attrs не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.



from attrs import define, field

@define
class UserAttrs:
    name: str
    age: int = field()

    @age.validator
    def check_age(self, attribute, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Age can't be negative")
        return value  # accepts any positive age


try:
    user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

📌 Пример @pythonl

58 953

🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями! 🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

58 953

Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot 2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования 3. Проходи тест 4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха Всё просто, даже добавить нечего Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvMqbhE

58 953

🖥 Manim — это мощная библиотека на Python для создания анимаций математических и научных концепций! 💡 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

58 953

Эта статья описывает процесс миграции парсера языка запросов YQL (диалект SQL для YDB и YTsaurus) с ANTLR3 на ANTLR4! Для успешного переноса парсера автору и его ментору из Школы анализа данных Яндекса потребовалось разработать специальный .stg-файл для генерации идентичных protobuf-схем, изменить оригинальный Cpp.stg для обеспечения совместимости с новой схемой, а также адаптировать грамматику YQL к изменениям, связанным с ANTLR4. Ссылка: *клик*

58 953

🖥 Freqtrade — это бесплатный и открытый криптовалютный торговый бот, написанный на Python! 🌟 Он поддерживает множество криптовалютных бирж и управляется через Telegram или веб-интерфейс. Среди его возможностей — бэктестинг, оптимизация стратегий с помощью машинного обучения, настройка размера позиций, а также интеграция с FreqAI для адаптивного обучения. Бот подходит как для новичков, так и для опытных трейдеров, предлагая гибкие инструменты для торговли и анализа. 🔐 Лицензия: GPL-3.0 🖥 Github @pythonl