uz
Feedback
Python/ django

Python/ django

Kanalga Telegram’da o‘tish

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 60 007 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 206-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 253-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 60 007 obunachiga ega bo‘ldi.

10 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -595 ga, so‘nggi 24 soatda esa -15 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.91% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.31% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 148 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 986 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 20 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 @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fmxm...

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 11 Iyun, 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.

60 007
Obunachilar
-1524 soatlar
-1277 kunlar
-59530 kunlar
Postlar arxiv
🖥 A little word cloud generator in Python Создание облака слов на основе файла 'cl.txt' Особенно полезно для задач NLP или п
🖥 A little word cloud generator in Python Создание облака слов на основе файла 'cl.txt' Особенно полезно для задач NLP или при анализе соцсетей
from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

# Read text from a file
with open('cl.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# Generate word cloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)

# Display the generated word cloud using matplotlib
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
Облако слов — это визуальное представление списка категорий/тегов. Чем чаще слово встречается, тем больший размер оно принимает в облаке. pip install wordcloudGithub @pythonl

Программа бакалавриата в Центральном университете от Тинькофф с грантом до 100% для сильных и мотивированных абитуриентов! Гр
Программа бакалавриата в Центральном университете от Тинькофф с грантом до 100% для сильных и мотивированных абитуриентов! Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат: Персонализацию учебной траектории; Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны; Личного ментора на все время обучения; Доступ к современному кампусу в центре Москвы. Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь. erid:2Vtzqw8FfJH Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

🖥 Нереально полезные встроенные библиотеки Python 🔜Tempfile Создаёт временный файл как папка tmp в linux:
import tempfile
with tempfile.NamedTemporaryFile() as tmp:
    print(tmp.name)
    tmp.write(...)
🔜IO Чтобы не использовать временные файлы, можно использовать временный буфер сразу в программе:
from io import BytesIO

imagefile = BytesIO()
animage.save(imagefile, format='PNG')
imagedata = imagefile.getvalue()
🔜Struct Позволяет создавать бинарные структуры и парсить их. Может ускорить передачу между клиентом и сервером:
>> from struct import *
>> pack(">bhl", 1, 2, 3)
b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03'
>> unpack('>bhl', b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03')
(1, 2, 3)
>> calcsize('>bhl')
7
🔜CMD С помощью этой библиотеки можно создать полноценный tui:
Welcome to the turtle shell.   Type help or ? to list commands.

(turtle) ?

Documented commands (type help <topic>):
========================================
bye     color    goto     home  playback  record  right
circle  forward  heading  left  position  reset   undo

(turtle) help forward
Move the turtle forward by the specified distance:  FORWARD 10
(turtle) record spiral.cmd
(turtle) position
Current position is 0 0
Удивительно что такие полезные пакеты находятся в стандартной комплектации питона. И не нужно скачивать кучу пакетов через pip. @pythonl

Бывают задачи, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников. Этот процесс называют парсингом и его
+6
Бывают задачи, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников. Этот процесс называют парсингом и его легко реализовать на Python. В карточках рассказываем, что для этого нужно ➡️ Подписывайтесь на телеграм-канал @Selectel, чтобы не пропускать новые материалы и подборки 🏢

🔥 В карточках кратко рассказали, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Пособие подойдет новичкам и продолжающим — сохраняйте пост в закладки и переходите на телеграм-канал @Selectel. Там ребята каждый день публикуют полезные материалы для тех, кто интересуется IT.

🖥 Diagrams Встречайте — Python-библиотека Diagrams для создания диаграмм и схем. Отлично подойдёт для объяснения идеи продук
+3
🖥 Diagrams Встречайте — Python-библиотека Diagrams для создания диаграмм и схем. Отлично подойдёт для объяснения идеи продукта заказчикам партнёрам, например pip install diagrams
from diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.aws.compute import ECS
from diagrams.aws.database import ElastiCache, RDS
from diagrams.aws.network import ELB
from diagrams.aws.network import Route53

with Diagram("Clustered Web Services", show=False):
    dns = Route53("dns")
    lb = ELB("lb")

    with Cluster("Services"):
        svc_group = [ECS("web1"),
                     ECS("web2"),
                     ECS("web3")]

    with Cluster("DB Cluster"):
        db_primary = RDS("userdb")
        db_primary - [RDS("userdb ro")]

    memcached = ElastiCache("memcached")

    dns >> lb >> svc_group
    svc_group >> db_primary
    svc_group >> memcached
Первое изображение получено с помощью этого кода, остальные — пример того, что можно сделать с помощью diagrams ➡️ Официальный сайт с примерами и объяснением ➡️ GitHub @pythonl

🖥 Question and Answer based on Anything: QAnything (Question and Answer based on Anything) - это локальная система ответов н
🖥 Question and Answer based on Anything: QAnything (Question and Answer based on Anything) - это локальная система ответов на вопросы из базы знаний, разработанная для поддержки широкого спектра форматов файлов и баз данных, позволяющая устанавливать и использовать ее в автономном режиме. С помощью QAnything вы можете просто бросить любой локально хранящийся файл любого формата и получить точные, быстрые и надежные ответы. ▪GithubDocs @pythonl

🖥 3D contour plot using Python Контурный 3D график с помощью Python. @pythonl
🖥 3D contour plot using Python Контурный 3D график с помощью Python. @pythonl

🎉 Gemma in PyTorch Gemma - это семейство легких, современных открытых моделей, созданных на основе исследований и технологий
🎉 Gemma in PyTorch Gemma - это семейство легких, современных открытых моделей, созданных на основе исследований и технологий, использованных при создании моделей Google Gemini. Это большие языковые модели, работающие только с декодером с открытыми весами, предварительно обученными моделями, настраиваемые по инструкции. ▪GithubGemma @pythonl

Кто из айтишников зарабатывает миллион в месяц? Вы удивитесь, но дата-сайентист GigaChat. Он управляет массивами данных и выб
Кто из айтишников зарабатывает миллион в месяц? Вы удивитесь, но дата-сайентист GigaChat. Он управляет массивами данных и выбирает, чем «кормить» нейросеть. И это все его обязанности. Если хотите так же выйти на шестизначную зарплату, быстрее открывайте эти каналы: — Data Science | Machinelearning;About Python. Узнаете, как легко добиться оффера в Data Science. Получите готовые модели данных и гайды, как их тестировать. Нейросети — мусор без дата-сайентистов. Используйте тренд на благо своей карьеры

🖥 PyNest is a Python framework built on top of FastAPI that follows the modular architecture of NestJS PyNest - это фреймвор
🖥 PyNest is a Python framework built on top of FastAPI that follows the modular architecture of NestJS PyNest - это фреймворк для Python, построенный на основе FastAPI модульной архитектуры NestJS. С помощью PyNest вы сможете с легкостью создавать масштабируемые и поддерживаемые API. Фреймворк поддерживает инъекции зависимостей, аннотации типов, декораторы и генерацию кода, что упрощает написание чистого и легко тестируемого кода. pip install pynest-apiGithubDocs @pythonl

👩‍💻 Как работать с паттернами проектирования в Python? Расскажет Станислав Ступников — руководитель разработки в VK. Встреч
👩‍💻 Как работать с паттернами проектирования в Python? Расскажет Станислав Ступников — руководитель разработки в VK.  Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где мы: ▫️займемся классификацией паттернов; ▫️покажем, насколько хорошо и ровно они транслируются в мир Python-разработки; ▫️ обсудим, как с ними работать.  📢  Занятие пройдёт 28 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». Доступна рассрочка на обучение! ⬇️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: пройти тест

🔥Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год. https://youtu.be/y0R7nRz-qpA @pythonl
🔥Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год. https://youtu.be/y0R7nRz-qpA @pythonl

🖥 yarl: provides handy URL class for URL parsing and changing. Если вы хотите быстро извлечь элементы из URL-адреса с помощь
🖥 yarl: provides handy URL class for URL parsing and changing. Если вы хотите быстро извлечь элементы из URL-адреса с помощью #Python, попробуйте yarl. $ pip install yarl Github @pythonl

🖥 Awesome Python Awesome: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. Репозиторий Github
🖥 Awesome Python Awesome: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. Репозиторий Github, содержащий список кураорских фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python. Если вы не знаете, какую библиотеку или инструмент использовать для своего проекта, это ваш гид 👇. ▪Github @pythonl

🔫 Django queryhunter Данная библиотека призвана восполнить этот пробел, предоставляя простой подход к профилированию запросо
🔫 Django queryhunter Данная библиотека призвана восполнить этот пробел, предоставляя простой подход к профилированию запросов в Django приложениях. Найдите в коде вашего Django-приложения строки, которые отвечают за выполнение наибольшего количества запросов. ▪Github @pythonl

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 2-3 марта — Fast Track для Python- и Go-разработчиков, офер за 2 дня в команды Финтеха Яндекса. Зарегистрироваться

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее мероприятие: • 2-3 марта — Fast Track для Python- и Go-разработчиков, офер за 2 дня в команды Финтеха Яндекса. Зарегистрироваться

🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉 Сегодня — день рождения Python. Наше му любимому языку программирования прогр
🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉 Сегодня — день рождения Python. Наше му любимому языку программирования программирования исполнилось 33 года. Python остается одним из самых популярных языков программирования. По исследованию JetBrains, в 2023 году Python хотя бы раз использовали 54% разработчиков. Популярнее только JavaScript. Лайк за Python. @pythonl

🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉 Сегодня — день рождения Python. Наше му любимому языку программирования прогр
🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉 Сегодня — день рождения Python. Наше му любимому языку программирования программирования исполнилось 33 года. Python остается одним из самых популярных языков программирования. По исследованию JetBrains, в 2023 году Python хотя бы раз использовали 54% разработчиков. Популярнее только JavaScript. Лайк за Python. @pythonl