Python/ django
по всем вопросам @haarrp @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 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.
'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 wordcloud
▪Github
@pythonltmp 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 0Удивительно что такие полезные пакеты находятся в стандартной комплектации питона. И не нужно скачивать кучу пакетов через
pip.
@pythonlpip 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
@pythonlQAnything вы можете просто бросить любой локально хранящийся файл любого формата и получить точные, быстрые и надежные ответы.
▪Github
▪Docs
@pythonlpip install pynest-api
▪Github
▪Docs
@pythonlPython.
@pythonlPython.
@pythonl
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
