uk
Feedback
Python/ django

Python/ django

Відкрити в Telegram

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django

Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 59 806 підписників, посідаючи 2 216 місце в категорії Технології та додатки та 10 245 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 59 806 підписників.

За останніми даними від 22 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -530, а за останні 24 години на -26, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.94%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.59% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 347 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 146 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 25.
  • 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 23 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.

59 806
Підписники
-2624 години
-1247 днів
-53030 день
Архів дописів
[Из песочницы] Анализ таблиц маршрутизации, или зачем ещё сетевому инженеру Python Hello Habr! Эта моя первая статья на Хабре, и родилась она из вопроса на одном из профессиональных форумов. Выглядел вопрос, несколько перефразируя, следующим образом: Имеется набор текстовых файлов, содержащих вывод таблиц маршрутизации с различных сетевых устройств; Каждый файл содержит информацию с одного устройства; Устройства могут иметь различный формат вывода таблицы маршрутизации; Необходимо на основании имеющихся данных по запросу выводить путь до произвольной подсети или IP-адреса с каждого из устройств; Вывод должен включать на каждом участке пути информацию о записи из таблицы маршрутизации, по которой будет смаршрутизирован пакет. Задача мне показалась мне интересной и перекликалась с одной из собственных сетевых утилит, планируемых в перспективе.Поэтому в свободный вечер, поразмыслив над ее решением, написал Proof-of-Concept реализацию на Python 2.7 под формат Cisco IOS, IOS-XE и ASA, отвечающую основным требованиям. В статье попытаюсь воспроизвести ход мысли и прокомментировать основные моменты. Материал рассчитан на людей, уже базово знакомых с основами сетей и Python. Всем заинтересовавшимся добро пожаловать под кат! Читать дальше → http://amp.gs/exQZ

NeuroHive 2018 - Open source онлайн хакатон для разработчиков нейросетей Мы предлагаем участникам конкурса сделать проекты, умеющие работать с контентом, его генерацией и обработкой. Продукт может быть неидеальным, но должен быть работоспособным. Если в проекте будут предложены инновационные и оригинальные решения, это станет дополнительным, но не решающим плюсом. Заявки принимаются до 20 мая включительно. На конкурс принимаются любые работы, основанные на нейронных сетях: приложение, сайт, программа, мод в любимой игре. Все работы будут опубликованы с открытым кодом, а победители поделят 70 ЕТН. Участники конкурса сами выбирают победителей. 21 мая мы публикуем все работы на сайте и начинается голосование. У каждого участника есть пять голосов, которые он распределяет между понравившимися работами. Одна работа — один голос. Голосовать за себя нельзя. Подробнее: http://neurohive.io

Привет! Написал свой инструмент для встроенного в Пайтон дебаггера pbd — называется pdbe. С ним можно дебажить старые проекты, когда не знаешь с чего начать их изучение (например, какие-то фреймворки типа Джанго) или же отдельные части вашего приложения. А также работать с вашей отладкой в стиле Git (сохранять в коммиты состояние вашей отладки). Более детальное по ссылкам! Спасибо! :) Ссылка на статью на Хабрахабре — https://habrahabr.ru/post/348376 Ссылка на проект на Github — https://github.com/dmytrostriletskyi/pdbe

[Перевод] Какой длины достаточно? Минимальные пароли на самых популярных сайтах В последнее время я часто делюсь своими мыслями о паролях. Здесь у нас абсолютный краеугольный камень безопасности — парадигма, которую понимает каждый человек с онлайновым аккаунтом — и в то же время мы видим фундаментально разные подходы к этому вопросу со стороны разных сервисов. У некоторых есть строгие правила по сложности паролей. У других небольшая максимальная длина. Некоторые не разрешают копировать из буфера обмена. Другие заставляют регулярно менять пароль. Такая несуразица повсюду. В прошлом году я писал руководство по аутентификации в современную эпоху и говорил о многих вышеупомянутых требованиях. В частности, я обращал внимание на то, как современные представления противоречат многим традиционным представлениям о правильной работе с паролями. В той статье обильно цитируются руководства от британского центра по кибербезопасности NCSC и американского NIST — и в ней развенчиваются многие из старых мифов. Избавьтесь от правил сложности, разрешите длинные пароли, не запрещайте копировать из буфера обмена и откажитесь от обязательной смены паролей. Однако там нет ничего относительно минимальной длины, и это заставило меня задуматься — какое число будет правильным? Читать дальше → https://goo.gl/yvojCq

FPGA для программиста, конечные автоматы (verilog) Стиль описания конечного автомата как образ мышления Когда нужно преодолеть врожденную параллельность FPGA, и появляется желание заставить схему работать последовательно, по алгоритму, на помощь приходят конечные автоматы, про которые написано не мало академических и практических трудов. Например, очень популярной является работа: Clifford E. Cummings, The Fundamentals of Efficient Synthesizable Finite State Machine Design using NC-Verilog and BuildGates. Всякий раз, когда специалисты решают обсудить, как правильно писать конечные автоматы, кто-то обязательно достает эту публикацию. Статья стала настолько авторитетной, что многие даже не стараются анализировать аргументы автора. В частности, бытует мнение, что профессионалы всегда используют двухчастный способ описания конечных автоматов, имеется ввиду, описание конечных автоматов в 2 always блока. Это утверждение продолжает вызывать жаркие споры, и я хочу пояснить различия в описаниях конечного автомата с разным количество always блоков. В беседах с коллегами я понял, что споры о том, как надо писать конечные автоматы в 1 или 2, 3 always блока, связаны с разным представлением (осознанием) реализуемого алгоритма, разным типом мышления. Попробую показать это на примере. Я полагаю, что эта статья не первая статья о FSM и Verilog в вашей жизни, поэтому я не буду объяснять ни что такое конечный автомат, ни как он описывается на Verilog, а перейду сразу к делу. Читать дальше → https://goo.gl/8Ntk8o

[Из песочницы] Концептуальная сортировка в С++20 К изменениям лучше готовиться заранее, поэтому предлагаю посмотреть на то, что войдет в стандарт C++20, а именно на концепции. Читать дальше → https://goo.gl/Wo3mE9

[Перевод] Как легко начать писать на PowerShell или несложная автоматизация для управления Active Directory Изучить основы PowerShell Данная статья представляет собой текстовую версию урока из нашего бесплатного видеокурса PowerShell и Основы Active Directory (для получения полного доступа используйте секретное слово «blog»). Данный видеокурс оказался необычайно популярным по всему миру и он проведет вас по всем ступеням для создания полного набора инструментов по управлению службой каталогов Active Directory начиная с самых азов. Читать дальше → https://goo.gl/Bs17BU

#python #pydigest А вот и сборник Python новостей за неделю - Python Дайджест под номером 215. В выпуске вы найдете: - Лень пораБОТила instagram - Telegram боты. Загружаем файлы больше 50мб - 9 советов по работе с базой данных из Django - Введение в нейронные сети на Scikit-Learn - Парсинг сайтов или долгострои Московской области - Новый облегчённый язык разметки текста на основе парных кавычек (pq) - Программный синтез звука на ранних персональных компьютерах. Часть 1 и 2 - [Видео] Построение аналитики мобильного приложения на основе Serverless технологий - moviepy - библиотека для редактирования видео - cakechat - Emotional Generative Dialog System - vapeplot - добавляем эстетики в matplotlib графики - datastream.io - фреймворк поиска аномалий - kaggle-api - Official Kaggle API и еще много интересного Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/215/

Mikrotik: Балансировка в КПСС и соблюдение скоростного режима В этой статье я хочу поделится своим решением балансировки с применением Классификатора по Сетевым Соединениям (Per Connection Classificator) и маркировкой трафика для QoS. Предисловие На просторах Хабра и интернета я встречал множество реализаций балансировки, включая и PPC, однако, в ряде этих реализаций, не во всех конечно, были моменты, совершенно дурацкого вида: Читать дальше → https://goo.gl/3eZ7B5

Алгоритм выбора location в Nginx Алгоритм выбора location обязателен к знанию при настройке nginx. Тем не менее, на официальном сайте nginx (на 2018 год) не сказано ни слова про алгоритм выбора в случаях, когда какие-то location'ы вложены друг в друга, а в статьях в интернете приводятся в корне неверные алгоритмы. Поэтому решил написать свою небольшую заметку. Если Вы не знали о том, что кроме спуска по дереву вложенных location nginx также делает и подъём по дереву, статья обязательна к прочтению. В статье также будет дан пример уязвимого конфига. Читать дальше → https://goo.gl/xDBFtu

Python + Memcached: Эффективное кэширование В данной статье проиллюстрированы простые техники, показывающие, как легко использовать memcached для ускорения производительности вашего приложение Python. Просто используя две базовые операции — “set” и “get”, вы можете ускорять поиск данных, или избегать перерасчета результатов снова и снова. При помощи memcached вы можете распределять кэш в большом количестве дистрибуторских узлов. Подробнее: https://python-scripts.com/memcached

Хочу как у YouTube Вы когда-нибудь задумывались как устроен ID видео на YouTube? Возможно, вы уже знаете/нашли ответ, но, как показали обсуждения на Stack Overflow, многие понимают эту технологию неправильно. Если вам интересно изучить что-то новое, добро пожаловать под кат. Читать дальше → https://goo.gl/5tQwBC

Распознавание объектов с помощью PowerAI Vision Разработчики программного обеспечения уже несколько лет активно работают с библиотеками машинного обучения, решая задачи компьютерного зрения и обнаружения объектов. Но реализация таких задач (а каждую модель машинного обучения необходимо спроектировать, развернуть, собственно обучить, настроить и установить) обычно требует глубоких знаний и навыков. С новым продуктом IBM PowerAI Vision Вы можете этого избежать. Этот продукт предоставляет интерфейс, в котором можно обучать, настраивать и тестировать свою собственную модель, не углубляясь в детали реализации машинного обучения. В этой инструкции я расскажу как использовать PowerAI Vision, чтобы обучить систему и создать готовый к использованию сервис REST API, который можно использовать для обнаружения и распознавания объектов в Ваших приложениях. Подробная инструкция https://goo.gl/NUXf7x