Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 59 007 підписників, посідаючи 2 174 місце в категорії Технології та додатки та 10 227 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 007 підписників.
За останніми даними від 02 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -219, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.21%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.57% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 665 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 105 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 24.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 03 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
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