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.
python -m pip install featuretools
Featuretools — это Python библиотека для автоматизированной разработки фич, т.е. определения переменных из набора данных для обучения ML-модели.
Featuretools отлично справляется с преобразованием временных и реляционных наборов данных в матрицы признаков для машинного обучения.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@data_analysis_mldocker run -p 80:80 kennethreitz/httpbin
🖥 GitHub
🟡 Методы и запросы
@pythonlpip install gensim
Gensim может использоваться индексации документов и поиска сходства в больших текстах.
Особенно актуальным Gensim будет для специалистов по обработке естественного языка (NLP) и информационному поиску.
🖥 GitHub
@pythonlpip3 install "sqlglot[rs]"
SQLGlot может использоваться для форматирования SQL или перевода между 21 различными диалектами, в том числе DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake и BigQuery. Он предназначен для чтения широкого спектра входных данных SQL и вывода синтаксически и семантически корректного SQL на целевых диалектах.
SQLGlot — это очень полный общий парсер SQL с надежным набором тестов. Он также достаточно производителен (за счёт токенизатора на Rust) и при этом написан исключительно на Python.
Вы можете легко настраивать парсер, анализировать запросы, обходить деревья выражений и программно создавать SQL.
Синтаксические ошибки подсвечиваются, несовместимость диалектов отображается, однако SQLGlot не стремится быть валидатором SQL, поэтому он может не обнаружить некоторые синтаксические ошибки.
🖥 GitHub
@pythonlpip install archivebox
ArchiveBox — open-source инструмент, написанный на Python, который позволяет архивировать публичный и частный веб-контент, сохраняя контроль над своими данными.
Зачем? Без активных усилий по сохранению все, что есть в интернете, в конечном итоге исчезает или деградирует. Archive.org отлично справляется с ролью централизованного сервиса, но сохраняемые URL должны быть публичными, и они не могут сохранять все типы контента.
ArchiveBox принимает URL-адреса/историю браузера/закладки/Pocket/Pinboard/..., позволяет сохранять HTML, JS, PDF, медиа и многое другое
🖥 GitHub
@pythonlimport'ы, по умолчанию, выполняются во время загрузки скриптов. Это не всегда хорошо: представим себе CLI-утилиту с 2 командами:
$ ./utility.py --help ./utility.py usage: * --help Shows this message * hard_work Does all the work $ ./utility.py hard_work Importing the universe... Looking for stars*... Done!1 команда показывает документацию, 2 — делает что-то полезное. Если для одной из команды требуются некие импорты (возможно тяжёлые), они будут выполняться для всех команд, даже если они там не нужны. Это сказывается на времени запуска скрипта. 🟡Посмотреть, какие импорты выполняются при запуске скрипта можно с помощью встроенного профайлера:
$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help import time: self [us] | cumulative | imported package import time: 1000 | 1000 | the_universe import time: 2000 | 2000 | stars ...Для чтения таких файликов рекомендую использовать tuna, визуализатор профайлов:
$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help 2> import.log
$ tuna import.log
🟡Что делать с такими импортами, которые нужны не всегда? Использовать ленивые импорты!
▶️ Подробнее про ленивые импорты
@pythonlpip install httpx
HTTPX — это полнофункциональная библиотека HTTP-клиента для Python. Она включает в себя интегрированный клиент командной строки, поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2, а также предоставляет API синхронизации и асинхронизации.
🖥 GitHub
@pythonl