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.
wget 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
@pythonlpip install twisted
Twisted — это event-driven фреймворк для веб-приложений, поддерживающий Python 3.6+.
Twisted включает в себя разные модули, вот некоторые:
— twisted.web: HTTP-клиенты и серверы, шаблонизатор HTML и WSGI-сервер
— twisted.conch: SSHv2 и Telnet клиенты и серверы, а также эмуляторы терминалов
— twisted.words: клиенты и серверы для IRC, XMPP и других IM-протоколов
— twisted.mail: клиенты и серверы IMAPv4, POP3, SMTP
— twisted.positioning: инструменты для взаимодействия с NMEA-совместимыми GPS-приемниками
— twisted.names: DNS-клиент и инструменты для создания собственных DNS-серверов
— twisted.trial: фреймворк для модульного тестирования, который хорошо интегрируется с кодом на основе Twisted
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install zarr
Zarr предоставляет классы и функции для работы с N-мерными массивами, которые ведут себя как массивы NumPy, но данные в них разделены на чанки и каждый чанк сжат. Если кто знаком с HDF5, то массивы Zarr предоставляют аналогичную функциональность, но они удобнее.
Также, в отличие от HDF5, Zarr отличается лучшей поддержкой многопоточности.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install piccolo
piccolo playground run
Piccolo — это быстрый, простой в освоении ORM и конструктор запросов.
Особенности Piccolo:
— поддержка sync и async
— встроенная платформа для тестирования запросов
— отлично интегрируется с iPython и VSCode
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub