Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 60 008 підписників, посідаючи 2 209 місце в категорії Технології та додатки та 10 256 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 008 підписників.
За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -593, а за останні 24 години на -19, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.90%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.46% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 140 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 078 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
- 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 @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 10 червня, 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.
pip 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
@pythonlwget https://github.com/dormant-chicken/sortty/releases/latest/download/sortty.tar.gz
tar -xzvf sortty.tar.gz
cd sortty/
chmod +x install.sh
./install.sh
Пример использования:
sortty --algorithm insertion --text --bar_character o
🖥 GitHub
@pythonlpip install testcontainers[postgres] (postgres как пример)
Testcontainers — это библиотека тестирования, которая позволяет писать тесты с использованием реальных зависимостей с помощью контейнеров Docker.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install pyftpdlib
pyftpdlib — это библиотека для создания FTP-серверов;
она предоставляет высокоуровневый интерфейс для простого написания эффективных, масштабируемых и асинхронных FTP-серверов на Python
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install pyarmor
Pyarmor — это CLI утилита для обфускации Python-скриптов и не только
Особенности Pyarmor:
— Обфусцированные скрипты имеют всё тот же формат .py, что позволяет без проблем использовать их вместо оригинальных файлов
— Pyarmor предлагает несколько способов обфускации скриптов, так что можно выбрать между безопасностью и производительностью.
— Функции, методы и классы, переменные и аргументы также переименовываются.
— Pyarmor преобразует некоторые функции Python в функции C и компилирует их в машинные инструкции для необратимой обфускации.
— Pyarmor может дополнительно защищать обфусцированные скрипты с помощью Themida (доступно только для Windows).
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://exaloop.io/install.sh)"
# codon run my_code.py
Типичное ускорение, достигаемое при помощи Codon, составляет порядка 10-100 или более раз, на одном потоке.
Производительность Codon обычно находится на одном уровне с C/C++ (иногда даже превосходит его).
Также Codon поддерживает встроенную многопоточность, что может привести к многократному увеличению скорости.
Для полноты картины стоит упомянуть, что Codon позволяет скомпилировать не любой код Python, некоторые функции просто невозможно скомпилировать таким образом.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonl
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
