Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 58 418 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 246-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 302-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 418 obunachiga ega bo‘ldi.
02 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -225 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.13% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.05% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 581 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 781 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 19 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 03 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
pip install "napari[all]"
napari предназначен для просмотра, аннотирования и анализа сложных многомерных изображений, текстур и т.д. Построен на базе Qt (для графического интерфейса), vispy (для производительного рендеринга на базе GPU) использует numpy и scipy.
🖥 GitHub
🟡 Доки и галлерея
@pythonlgit clone https://github.com/danswer-ai/danswer.git
cd danswer/deployment/docker_compose
docker compose -f docker-compose.dev.yml -p danswer-stack up -d --pull always --force-recreate
Danswer — это как ChatGPT, как если бы у него был доступ к уникальным знаниям вашей команды.
Danswer может использовать любую LLM по выбору; его можно развернуть где угодоно и в любом масштабе — на ноутбуке, в локальной сети или в облаке.
Danswer полностью open-souce и спроектирован как модульная и легко расширяемая система.
Danswer позволяет извлекать внутренние знания команды из таких хранилищ, как Google Drive, например.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlgit clone https://github.com/searxng/searxng.git searxng
cd searxng
sudo -H ./utils/searxng.sh install all
SearXNG — это свободный метапоисковый движок, объединяющий результаты различных поисковых сервисов и баз данных; не собирает и не отслеживает конфиденцильные данные пользователей
Быстрый старт с Docker:
docker run --rm \
-d -p 8080:8080 \
-v "${PWD}/searxng:/etc/searxng" \
-e "BASE_URL=http://localhost:8080/" \
-e "INSTANCE_NAME=my-instance" \
searxng/searxng
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install kombu
Цель Kombu - сделать обмен сообщениями в Python как можно проще, предоставив идиоматический высокоуровневый интерфейс для протокола AMQ, а также обеспечить проверенные и протестированные решения для общих проблем обмена сообщениями.
AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) — это протокол открытого стандарта для добавления сообщений в очередь и их доставки;
самая известная реализация AMQP — сервер обмена сообщениями RabbitMQ.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@pythonlpip install pyvista
PyVista — это библиотека Python для набора инструментов визуализации (VTK), которая использует другой подход к взаимодействию с VTK через NumPy и прямой доступ к массивам. PyVista предоставляет идиоматический, хорошо документированный интерфейс для быстрого создания прототипов, анализа и для работы с 3-мерными объектами.
Особенности PyVista:
— предоставляет высокоуровневый API к набору инструментов визуализации (VTK)
— поддерживает разные структуры данных и методы фильтрации для пространственных наборов данных
PyVista можно использовать для создания сложных 3-мерных графиков для презентаций и исследовательских работ, а также в качестве вспомогательного модуля для других Python-модулей, работающих с 3D-объектами.
🖥 GitHub
🟡 Доки и примеры
@pythonl