Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python/ django
Відкрити в Telegram
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 60 065 підписників, посідаючи 2 204 місце в категорії Технології та додатки та 10 228 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 065 підписників.
За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -567, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.93%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.38% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 163 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 030 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 08 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.
60 065
Підписники
-1624 години
-1237 днів
-56730 день
Архів дописів
60 050
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 050
👩💻 fastapi-injectable — расширение для FastAPI, которое улучшает систему внедрения зависимостей, делая её доступной за пределами HTTP-маршрутов!
🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
Решаем задачи с собесов по многопоточности (со звёздочкой) 🪿
12 января в 18:00 (МСК) в прямом эфире разберём 1-2 задачи по concurrency (многопоточности в Go) с реальных собеседований на junior+, middle и senior
Будет актуально и для тех, кто планирует или уже готовится перейти с Python на Go 👾
Что разберём:
— Сложная идея на миграцию из канала каналов в один канал с контекстом
— Другие более сложные задачи на каналы, горутины и конкурентность
Эфир проведёт Даниил Динько — TeamLead в международной компании-лидере в кибербезопасности, ранее Senior Go в Ozon Tech и Ситидрайв
↗️ Регистрируйся на эфир в боте Эйч Навыков и получи запись эфиров по решению других задач
60 050
🔥 Лучший бесплатный софт на все случаи жизни — энтузиасты объединили всё в одном месте.
Здесь вы найдете практически всё: редакторы видео и фото, музыкальные программы, игры, инструменты для работы с данными и многое другое. К каждому приложению прилагается подробное описание и перечень поддерживаемых операционных систем.
Все можно скачать с GitHub — вот ссылка. Не забудьте сохранить!
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
60 050
👩💻 python-mss — модуль для создания снимков экрана (скриншотов) на нескольких платформах, таких как Windows, macOS и Linux!
🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet!
🌟 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
60 050
🖥 Githubkit
Когда вы вызываете API GitHub вы вручную обрабатываете HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, чтозанимает много времени и чреватым ошибками.
githubkit, библиотека Python, предлагает чистый, типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.
pip install githubkit
# or, use poetry
poetry add githubkit
# or, use pdm
pdm add githubkit
# or, use uv
uv add githubkit
from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository
resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)60 050
👩💻 fastapi-mvc — инструмент для повышения производительности разработчиков, создающих API на основе FastAPI!
🌟 Он позволяет быстро генерировать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI + ASGI серверы, Sphinx-документация, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.
🌟 Инструмент автоматически создает структуры проектов, Makefile, конфигурации GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями через Poetry. Также он включает возможность обновлять уже сгенерированные проекты до новых версий шаблонов и предоставляет виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.
🖥 Github
@pythonl
60 050
Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥
На форумах только одно: «Больше практиковаться!» А толку? Ноль понимания и никакой поддержки от профи…
Плавали - знаем)) Поэтому специально для тебя - чат для Python-щиков 🤝
Что получишь?
1️⃣ Сможешь задавать любые вопросы без страха и осуждения и получать ответы за минуты, а не часы поиска в инете
2️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом
3️⃣ Общение с единомышленниками и заряд мотивации
➡️ А еще, забирай в закрепе БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python
Короче, всё для прокачки! Залетай к нам — ссылка на чат (тык)
60 050
👩💻 Flask-Rebar — интеграция для создания REST API с использованием Flask, Marshmallow и Swagger!
🌟 Он облегчает создание и валидацию запросов и ответов через Marshmallow-схемы и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI).
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 starlette-admin — фреймворк для создания административных интерфейсов в приложениях на Starlette и FastAPI!
🌟 Он позволяет легко генерировать интерфейсы для работы с данными, поддерживает различные ORM (например, SQLAlchemy, SQLModel, MongoEngine) и включает функции для CRUD-операций, фильтрации, экспорта данных, а также аутентификацию и авторизацию.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
🖥 Интерпретатор Python, написанный на Python в 500 строк кода
Byterun - это интерпретатор Python. Работая над Byterun, автор обнаружил, что фундаментальная структура интерпретатора Python легко укладывается в ограничение на размер в 500 строк. В этой статье рассмотрена структура интерпретатора и дан контекст для его дальнейшего изучения.
Цель не в том, чтобы объяснить все, что нужно знать об интерпретаторах, - как и во многих других интересных областях программирования и информатики, - вы можете посвятить годы глубокому пониманию этой темы.
Byterun был написан Недом Батчелдером, опираясь на работу Пола Шварца. Его структура похожа на основную реализацию Python, CPython, поэтому понимание Byterun поможет вам понять интерпретаторы в целом и интерпретатор CPython в частности. (Если вы не знаете, какой Python вы используете, то, скорее всего, это CPython).
Статья: https://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
Github: https://github.com/nedbat/byterun
@pythonl
60 050
👩💻 CuPy — библиотека Python для вычислений с использованием GPU, полностью совместимая с NumPy и SciPy!
🌟 CuPy позволяет переносить существующий код на базе NumPy/Scipy для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, минимизируя изменения в приложении.
🌟 CuPy поддерживает как высокоуровневые операции над массивами, так и низкоуровневые возможности, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграция с программами на C/C++.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 traitlets — библиотека Python, которая используется для создания конфигурационных объектов с поддержкой типов и значений!
🌟 Она предоставляет удобные способы управления аттрибутами объектов, их типами и значениями, включая события и обработку ошибок. Эта библиотека широко используется в проектах, связанных с IPython, Jupyter и другими инструментами для научных вычислений.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
60 050
🖥 Выводим поздравление с Новым годом, с помощью Python
import time
import random
import pyfiglet as pf
from pyfiglet import Figlet
from termcolor import colored
text = "С новым 2025 годом"
color_list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
data_list = []
with open('texts.txt') as f:
data_list = [line.strip() for line in f]
happy_new_year_art = pf.figlet_format(text)
for i in range(0, 1):
if i % 2 == 0:
f = Figlet(font=random.choice(data_list))
text_art = colored(f.renderText(text), random.choice(color_list))
else:
text_art = happy_new_year_art
print("\n", text_art)
60 050
👩💻 Model Context Protocol (MCP) Python SDK — официальный SDK для создания серверов и клиентов, которые работают с MCP — протоколом, упрощающим взаимодействие приложений с LLM!
🌟 MCP стандартизирует предоставление контекста для LLM, отделяя управление данными от взаимодействия с самой моделью.
🌟 С помощью этого SDK можно создавать MCP-серверы, которые предоставляют ресурсы, инструменты и шаблоны взаимодействия с моделями, а также клиенты, подключающиеся к любым MCP-серверам. Поддерживаются стандартные методы передачи данных, такие как stdio и Server-Sent Events (SSE).
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
60 050
👩💻 Эта статья объясняет основы численного анализа и его применение в реальных задачах с использованием Python!
🌟 Она охватывает методы приближённого решения сложных математических задач, когда точные решения невозможны или слишком ресурсоёмки. Рассматриваются такие темы, как частичные дифференциальные уравнения (PDE), оптимизация, и решение задач с помощью библиотек Python, таких как SciPy.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
