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 58 425 підписників, посідаючи 2 244 місце в категорії Технології та додатки та 10 303 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 425 підписників.
За останніми даними від 02 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -225, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.13%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.05% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 581 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 781 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 19.
- 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 листопада, 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.
sudo apt-get install ffmpeg
• Github
@pythonlpip install flet
Flet — фреймворк, предоставляющий Flutter компоненты для разработки кроссплатформенных приложений на Python (разработчики обещают расширять список поддерживаемых языков).
Flet не использует какие-то SDK, не компилирует код Python в код Dart и весь UI отображается с помощью встроенного Web сервера.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install shiny
shiny create --template dashboard-tips
...
На днях выпустили версию 1.0 Shiny for Python с большим набором функций и стабильным API.
Фреймворк построен на основе современного веб-стека Python и использует Starlette и asyncio для создания веб-приложений.
🖥 GitHub
@pythonlfrom captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image
def generate_captcha_text(length):
import string
import random
return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))
def generate_captcha(captcha_length=7, save_path='CAPTCHA.png'):
image = ImageCaptcha(width=500, height=100)
captcha_text = generate_captcha_text(captcha_length)
data = image.generate(captcha_text)
image.write(captcha_text, save_path)
return captcha_text
if __name__ == '__main__':
captcha_text = generate_captcha()
print('CAPTCHA text:', captcha_text)
Image.open('CAPTCHA.png')
При желании можно добавить дополнительных эффектов и т.д., чтобы даже ChatGPT не справился
@pythonlpip install gTTS
Пример использования в командной строке:
gtts-cli 'hello' --output hello.mp3
Или в модуле Python:
from gtts import gTTS
tts = gTTS('hello')
tts.save('hello.mp3')
🖥 GitHub
🟡Доки
@pythonl