Python/ django
Відкрити в Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 473 підписників, посідаючи 2 248 місце в категорії Технології та додатки та 10 301 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 473 підписників.
За останніми даними від 30 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -191, а за останні 24 години на -26, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.03%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.00% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 527 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 755 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 21.
- 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 31 жовтня, 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.
58 473
Підписники
-2624 години
-1227 днів
-19130 днів
Архів дописів
58 473
📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"
Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга
58 473
Highload буткемп: Системный дизайн, Производительность и Масштабирование
Приглашаем на курсы для прокачки навыков архитектора и проектировщика на весеннем highload-потоке от DevHands.
🌐 Приходите на уникальный образовательный трек без отрыва от работы (занятия вечером), в рамках которого вы:
🤩 изучите ключевые хайлоад-паттерны и получите навыки проектирования систем с миллионной аудиторией (балансировка, масштабирование, высокая доступность, шардинг, CAP/PACELS, транзакционные очереди и многое другое)
🤩 поупражняетесь в системном дизайне и проектировании, и получите живую обратную связь на реальных задачах: магазин/маркетплейс, объявления, соцсети, такси/доставка и тд.
🤩 погрузитесь в highload максимально, при желании в первый же день получите в управление свою инфраструктуру, попробуете “выжать” 100K RPS из своих сервисов, получите уникальный опыт работы с кластерными решениями - Redis, SPQR, CockroachDB
🤩 научитесь планировать нагрузку и связывать бизнес-показатели с нефункциональными требованиями к системе
🤩 попрактикуетесь в проведении и прохождения секций системного дизайна на интервью
Только «живые» онлайн-сессии: лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов.
🗓 Старт потока 22 апреля, изучайте программу и записывайтесь:
🤩 Буткэмп “Производительность и масштабируемость” для тех, кто хочет поработать с собственной инфрой
🤩 Курс “Системный дизайн высоконагруженных проектов” для тех, кто хочет только практику проектирования “у доски”
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo и Yum! Brands, с многолетним опытом высоконагруженных проектов и управления глобальными технологическими организациями, член программного комитета Highload.
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqv8dwE1
58 473
🖥 Textcase — это библиотека на Python, предназначенная для преобразования строк между различными стилями написания (кейсов).
Библиотека поддерживает такие форматы, как snake_case,
kebab-case, camelCase, PascalCase, CONSTANT_CASE, а также преобразование в нижний, верхний и титульный регистры.
Основные особенности Textcase:
- Обработка акронимов: корректно распознает и форматирует акронимы в строках, например, HTTPRequest.
GitHub
- Поддержка символов вне ASCII: правильно работает с символами, выходящими за пределы ASCII. Однако библиотека не делает выводов о языке ввода; например, диграф 'ij' в голландском не будет капитализирован как единый символ.
- Высокая производительность: эффективная реализация без использования регулярных выражений.
- Отсутствие внешних зависимостей: библиотека не имеет внешних зависимостей, что делает ее легковесной и простой для интеграции.
Установка:
pip install textcase
Пример использования:
from textcase import case, convert
print(convert("example string", case.SNAKE)) # example_string
print(convert("ExampleString", case.KEBAB)) # example-string
print(convert("example-string", case.CAMEL)) # exampleString
print(convert("Example String", case.PASCAL)) # ExampleString
🖥 Github
📌 Документация58 473
📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"
Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга
58 473
⚡️ Asyncer — мини-библиотека для удобной работы с асинхронным кодом от создателя FastAPI. Важно уточнить, что это не фреймворк, а набор хелперов, которые упрощают работу с асинхронностью: делают код чище, а подсказки в IDE — полезнее.
Библиотека заточена под удобство разработчика: улучшает автодополнение, помогает избегать ошибок на этапе проверки типов данных и снижает барьер для смешивания асинхронного и синхронного кода. Сейчас в Asyncer всего 4 функции, так что интеграция в проект займёт минуты.
🤖 GitHub
@pytohnl
58 473
⚡️Поступили новости от Kaspersky!
В «Лаборатории Касперского» стартовал набор на оплачиваемую стажировку SafeBoard по нескольким направлениям тестирования! Если ты студент вуза Москвы/МО или учишься в Школе 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю, присоединяйся к нашим IT-командам.
Ты научишься интересным задачам:
Разрабатывать подходы и методики тестирования;
Анализировать требования и проектную документацию;
Участвовать в развитии тестового фреймворка на Python;
Поддерживать CI/CD;
Расширять тестовое покрытие для KasperskyOS.
Тебя ждет зарплата, компенсация питания и крутая атмосфера в офисе: спортзал, сауна, игровые комнаты, кофейные паузы и многое другое 😇
Делай крутые тесты, регистрируйся https://kas.pr/bn12?erid=2W5zFJhkKRr
Реклама. Рекламодатель АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469
58 473
🏦 FinMind — проект, предлагающий более 50 автоматически обновляемых датасетов, охватывающих рынки Тайваня, США и мировые активы.
Причем это не просто архив исторических котировок. Здесь собраны:
▪️Технические данные (от тиковых данных до индикаторов PER/PBR)
▪️Отчётность, дивиденды, выручка
▪️Фьючерсы, опционы
▪️Ставки ЦБ, сырьё, облигации
💯 При этом проект полностью открыт и ориентирован на образовательные цели. Данные доступны через простой Python-клиент, что делает FinMind удобной альтернативой платным Bloomberg Terminal или Quandl для учебных проектов и прототипирования.
🤖 GitHub
@pythonl
58 473
🔎 ClatScope — это мощный инструмент для проведения разведки с использованием открытых источников (OSINT), разработанный для сбора разнообразной информации об IP-адресах, доменах, электронных почтах, номерах телефонов и многом другом!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@linuxkalii
58 473
🖥 Radon — инструмент, помогающий разработчикам находить проблемы в коде с помощью метрик.
В отличие от других линтеров, Radon дает количественную оценку: сколько тестов нужно для функции и насколько она переусложнена.
Проект работает с Python 2.7–3.12 без внешних зависимостей. Результаты можно получить через командную строку или интегрировать в CI/CD-пайплайны.
📌 GitHub
@pythonl
58 473
⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python
С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?
Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡
Что будем делать:
🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.
🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
58 473
⚡️ pre-commit — ваш автоматический код-ревьюер. Эта библиотека превращает Git-хуки в мощную систему контроля качества кода.
Вместо ручного запуска линтеров перед каждым комитом, pre-commit автоматически проверяет изменения на качество — будь то синтаксические ошибки в Python или форматирование SCSS-файлов.
🤖 GitHub
🔗 Сайт с документацией - *клик*
@python_job_interview
58 473
🖥 FastOpenAPI
FastOpenAPI – это библиотека для генерации и интеграции OpenAPI схем с использованием Pydantic v2 и различных фреймворков, таких как Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette и Tornado.
▪ Проект вдохновлён FastAPI и предоставляет аналогичный удобный для разработчика опыт создания API с автоматической генерацией документации.
▪ С помощью FastOpenAPI вы можете легко определять маршруты, проводить валидацию данных и генерировать документацию в формате Swagger UI и ReDoc, что упрощает процесс разработки и поддержки API.
▪ Быстрая интеграция с поддержкой строгой типизации через модели Pydantic делает библиотеку надёжным инструментом для построения современных веб-приложений.
▪ FastOpenAPI распространяется под лицензией MIT, что делает его свободным для использования и модификации в коммерческих и некоммерческих проектах.
▪ Github
@pythol
58 473
Repost from Linux Academy
📞 SSHClick — это инструмент для управления SSH-конфигурациями, разработанный на Python с использованием фреймворков Click, Rich и Textual!
🌟 Он предоставляет удобный интерфейс для работы с файлами ssh_config, позволяя визуализировать, фильтровать и редактировать записи. Это упрощает управление большими и сложными конфигурациями SSH, особенно для системных администраторов, работающих с множеством серверов.
🌟 Основные функции SSHClick включают парсинг существующих SSH-конфигураций, добавление метаданных для группировки и фильтрации хостов, а также удобный текстовый интерфейс (TUI) для работы прямо в терминале. Инструмент помогает быстро находить и редактировать записи, сокращая время, затрачиваемое на ручное управление конфигурациями.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@linuxacademiya
58 473
🖥 Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора — с помощью встроенного модуля
pdb.
🔍 Пример быстрой отладки с помощью pdb
Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:
import pdb; pdb.set_trace()
n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.
💡 Пример
def calc(a, b):
import pdb; pdb.set_trace()
result = a + b
return result
calc(2, 3)
pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.
Зачем это нужно?
- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE — удобно в Docker, SSH или при работе с cron.
Попробуй — один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().
@pythonl58 473
Капибарам нужна ваша помощь на T-CTF
У них лапки, и они не могут защитить код от уязвимостей. Выручите их на ИТ-соревновании от Т-Банка с шансом выиграть приз до 420 000 ₽.
Без навыков в ИТ тут не обойтись — задания рассчитаны на разработчиков, QA- и SRE-инженеров, аналитиков и других ИТ-специалистов уровня middle и senior.
Вот что вас ждет:
— Выберите Лигу Разработки или Лигу Безопасности по своим скиллам. Если участвуете впервые, можно потренироваться на демозаданиях.
— Соревнуйтесь один или в команде до 3 человек. Организаторы помогут найти команду, если нет своей.
— Подключайтесь онлайн или приходите офлайн — в ИТ-хаб Т-Банка в одном из 6 городов России.
— Решайте задания по спортивному хакингу — для этого у вас будет 36 часов.
Соревнование пройдет 19 и 20 апреля.
Попробуйте свои силы — успейте зарегистрироваться до 18 апреля.
Реклама. АО «ТБанк», лицензия ЦБ РФ № 2673, erid:2RanymxoPwF
58 473
58 473
Интенсив по очередям: Kafka & NATS
Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.
🌐 В программе курса:
▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.
Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload.
🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждём вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk
58 473
“Производительность и наблюдаемость бэкенда. Поиск проблем в продакшене”
Хороший программист не только умеет пилить классные фичи, но и знает, как работает его код в продакшене, а также может разобраться, почему его сервис тормозит. Для этого слово «телеметрия» должно стать не просто словом, а инструментом для поиска и устранения проблем.
На курсе мы на практике изучим нужные инструменты, расскажем, как находить проблемы производительности, и как их исправлять.
🌐 В программе курса:
▪️Архитектура бэкенд-серверов (Golang, Java, PHP и др) и её особенности: модели обработки запросов и параметры конфигурации, влияющих на производительность
▪️Zero-code instrumentation на разных языках программирования
▪️Open Telemetry: основы технологии и применение на примере SigNoz
▪️Суб-real-time телеметрия поверх UDP c PINBA и “промстэком” (Grafana/Prometheus)
🤩 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Михаил Курмаев, эксперт по сложным распределённым системам. Долгое время строил платформу в Badoo/Bumble, сейчас в Т-банке развивает дата-платформу.
🗓 Старт курса: 1 апреля, 4 недели обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwGy5SV
58 473
Repost from Machinelearning
🌐 Nanobrowser – Мультиагентная AI-ситсема для веб-автоматизации.
Это open-source инструмент, который использует LLM для автоматизации работы у вас в браузере.
По сути это альтернатива OpenAI Operator, работающая локально.
Оператору можно задавать промпты на естественном языке (или через код), а умные агенты (Планировщик, Навигатор, Валидатор) выполняют их в веб-окружении.
Чем полезен ?
🟢 Автоматизация тестирования UI: Быстро просит пользовательские сценарии, заполнение форм, клики по элементам без написания сложного Selenium/Puppeteer кода.
🟢 Прототипирование веб-скрапинга/сбора данных: Легко настраивайте сбор нужной информации с веб-страниц.
🟢 Ускорение рутинных задач: Автоматизируйте взаимодействие с внутренними админками, дашбордами или любыми веб-интерфейсами.
Главное, что ваши данные не уходят на сторонние серверы (если вы используете локальную LLM).
Поддерживает различные большие языковые модели, не привязывая вас к одному провайдеру.
🔗GitHub: https://github.com/nanobrowser/nanobrowser
@ai_machinelearning_big_data
#Nanobrowser #AI #WebAutomation #OpenSource #LLM
58 473
Готов увидеть будущее искусственного интеллекта? 🧠
GoCloud — масштабная конференция про облака и AI. Здесь ML-инженеры, дата сайентисты, разработчики и архитекторы обмениваются лучшими практиками и знаниями.
В программе:
▫️ презентация платформы для работы с AI&ML — от идеи до результата
▫️ анонс новых сервисов для работы с GenAI
▫️ реальный кейс трансформации клиентского сервиса с помощью AI
▫️ анонс сервиса для простого и быстрого запуска ML-моделей в облаке
30+ докладов, нетворкинг с экспертами и live-демо сервисов ждут тебя 10 апреля.
Регистрация по ссылке 👈
